為什么你的數據分析成果總是難以落地？數據分析的價值總是遠遠低于預期？相信看完這篇文章，每個人都能找到一個屬于自己的答案。從平時的工作中總結出以下六個數據分析時要注意的原則，希望能對大家有所幫助。
數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加準確，更加有說服力。一般情況下，數據分析分為以下幾個步驟：1）業務理解，確定目標、明確分析需求；
2）數據理解，收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量；
3）數據準備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據；
4）建立模型，選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型；
5）評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程；
6）成果部署，分析結果應用。
在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什么要做數據分析，要達到一個什么目標。這樣才能保證后續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。
以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的準備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據，比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之后，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。
分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的準確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對于數據進行分析；融合交互式自助BI、數據挖掘、自然語言處理等多種分析方法；高級分析和可視化分析相結合等。
工欲善其事，必先利其器，數據分析過程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等這幾種工具都是業界比較認可的數據分析產品。它們各有其優勢，SPSS 較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡單易學。SAS由于其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。Alteryx 工作流打包成應用，為小企業直接提供應用，地理數據分析功能強大。美林的Tempo功能全面，在高級分析和可視化分析相結合上具有明顯優勢。Repidminer 易用性和用戶體驗做得很好，并且內置了很多案例用戶可直接替換數據源去使用。R 是開源免費的，具有良好的擴展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業中數據分析的幾乎所有方法，分析數據更靈活。Python，有各種各樣功能強大的庫，做數據處理很方便，跟MATLAB很像。
經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明確，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強其可讀性。
數據分析_黃金法則_大數據-1某企業KPI分析報告數據分析過程中，除了以上六條原則，還要避免以下3種情況：
在開始分析工作之前，一定要做一個明確的進度計劃，時間分配的原則是：數據收集、整理及建模占70%，數據可視化展現及分析報告占25%，其他占5%.（數據的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程）
一般企業中的數據來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業務系統，每個渠道的數據各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數據更加快捷有效。數據源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。
無論是分析人員內部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業務邏輯混亂，最終導致數據分析結果差強人意。與內部人員溝通效率低，可能造成分析進度滯后，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。
對于數據分析師，分析經驗的積累與專業知識的提升同樣重要，因為有些問題不是只用專業知識就能解決的，所以在平時的工作中要有意識的去學習業務知識、掌握先進的分析工具，做一個有心人！
人工智能、大數據、云計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，有興趣的朋友，可以查閱多智時代，在此為你推薦幾篇優質好文：
