数据分析的流程
1、明确目的
在进行任何事之前都要有目的性和选择性，数据分析也是相同的道理。用户分析主要是根据，用户信息，用户需求，用户运用场景来进行数据拆解，分析用户目的。
用户信息
可以通过公司内部部门去找BI团队，获取相关数据，从而制作漏斗模型，优化产品设计。
用户需求
用户为什么会选择自己的产品?用户的目的是什么?只有明确目的才能制定合理的数据分析思路。
用户使用场景
场景更多体现的是数据分析的场景。要根据场景去定义问题，梳理数据分析思路，选择数据分析的方法。
2、数据收集
正常情况下，每个公司都有自己的一些服务器和数据库。从中提取需要的数据，要注意数据收集的程度和准确性，从而确保数据分析结果的可靠性和有效性。
3、数据预处理
收集数据结束以后，需要对数据进行预处理。不可以直接使用来做算法和数据模型。数据预处理是为了提高数据的准确性，举例来说出现异常值或者缺失值。
4、数据分析
数据进行预处理以后，我们可以先进行一部分数据分析。
(1)异常分析
发现异常情况，找到出现异常现象的原因。
(2)寻找关联关系
关联分析就是寻找事务之间的关联关系，挖掘事务内部的关联关系，对于制定精准营销策略具有指导意义。
(3)分类、分层
通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层，形成精细化运营，推广精准化业务，进一步提升运营效率和转化率。
5、数据可视化
数据可视化，把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。
6、数据报告
通过上述的操作步骤，得出结论，以数据报告的形式进行呈现。
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