要分析數(shù)據(jù)，首先要規(guī)劃數(shù)據(jù)，擬定數(shù)據(jù)的來源和采集工具；然后通過采集平臺對數(shù)據(jù)進行采集和處理，可以生成一個組織良好的報表或者錄入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)分析過程的使用數(shù)據(jù)將分析工具連接到數(shù)據(jù)Explore數(shù)據(jù)你可以在這里使用excel或者一些BI工具。目前國內(nèi)有很多自主研發(fā)的BI工具非常好用，比如我們公司用的DataFocus。最后結合需求和市場生成一個完整的數(shù)據(jù)analysis報告document，也可以用DataFocus的看板直接整合成一個漂亮的大屏，直接呈現(xiàn)給領導或客戶。

了解數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)；使用Excel、數(shù)據(jù) Library等工具處理數(shù)據(jù)。掌握數(shù)據(jù)整理、可視化及報表制作:數(shù)據(jù)整理就是把原來的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成方便實用的格式。Excel不是協(xié)同工作的好工具，推薦FineReport。無論項目中部署的Tableau、FineBI、Qlikview等BI工具是否訓練有素，這些便捷的工具都可以淡化分析過程中的一些重復性操作數(shù)據(jù)，更專注于分析。

數(shù)據(jù)分析的結果是analysis 報告。分析報告對于決策服務，比如數(shù)據(jù)電商行業(yè)app的分析，產(chǎn)品經(jīng)理會想得到一個用戶行為分析報告并且想了解a 數(shù)據(jù)這個產(chǎn)品的下載率、留存率等指標的呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析時對業(yè)務發(fā)展的建議具有指導性，業(yè)務的預期收益是多少；如果生意是負面的，生意就不賺錢。

數(shù)據(jù)Analysis報告如何使用本文是作者根據(jù)自己多年的經(jīng)驗總結出來的一個綜合的數(shù)據(jù)分析框架。我簡單介紹一下-。享受~大數(shù)據(jù)，這個油炸概念已經(jīng)被人工智能取代了。先不討論人工智能。就Da 數(shù)據(jù)而言，我們都在強調(diào)他的技術，比如網(wǎng)絡熱詞:hadoop spark，datamining。我們在使用Da 數(shù)據(jù)的時候，經(jīng)常用它來神話它的影響力。

當然，這些都是我們的想象，真的離不開數(shù)據(jù)分析影響，但是我們有沒有停下來想一想數(shù)據(jù)怎么落地，怎么分析呢？如何利用數(shù)據(jù)讓企業(yè)做出決策，比如:廣告投放的精準性？我們知道大數(shù)據(jù)分析是什么意思嗎？麥肯錫對Da 數(shù)據(jù)"在獲取、存儲、管理和分析等方面大大超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)圖書館軟件工具能力的大規(guī)模數(shù)據(jù)館藏，具有巨大的規(guī)模和尺度。

數(shù)據(jù)Quality報告內(nèi)容包括數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)它是組織最有價值的資產(chǎn)之一。企業(yè)的質(zhì)量與企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績有著直接的關系，優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)可以讓公司保持競爭力，在經(jīng)濟動蕩時期立于不敗之地。有了通用和深入的數(shù)據(jù)質(zhì)量，企業(yè)可以隨時信任滿足所有需求的所有數(shù)據(jù)質(zhì)量，戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性的方法可以幫助企業(yè)正確研究企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量項目。業(yè)務部門和IT部門的相關人員將有明確的角色和職責，并配備正確的技術和工具，以應對數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的挑戰(zhàn)。