数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的采集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的采集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的辅助之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

谢请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

很多时候有的人会把数据收集和分析给弄混淆，觉得两者其实是一个步骤。但是实际上两者之间还是有着很大的不同，他们其实是一个过程当中的两个步骤，在技能操作上还是有一定的区别，本篇文章就为大家解决以下几个问题：

• 数据的收集和分析之间的流程
• 数据收集有哪些方法？
• 数据分析最具价值的技能是什么？

数据的收集和分析之间的流程

• 什么是数据收集？

数据收集就是从所有相关来源收集信息以做出决策，传递信息或评估所收集信息的结果过程。

• 什么是数据分析？

数据分析就是数据挖掘和商业智能的主要组成部分，对于获得洞察力以推动业务决策至关重要。组织和企业分析来自多个来源的数据，然后在对收集的数据进行全面分析之后提出解决方案。

• 从数据的收集到分析

给大家举个简单明白的例子，数据收集和分析就和购买食材和烤蛋糕之间流程相同。为什么这么说呢？

你不能没有配料就做饭，而且原料通常是不可以食用的。用生鸡蛋，面粉，小苏打，糖，水果来做蛋糕，你不会直接把他们全部用进去，而是采用他们其中的一部分来做蛋糕。同理你没有收集数据就没有办法进行分析，而收集到的数据也不是全部都是需要的，没经过整理的数据是无法直接使用的。整个过程其实是复杂的而有具体的：

①找到一个精准的数据库，比如我们易观千帆：

https://uat.analysys.cn:4089/at/utmWd2R9z

②看看别人是怎么做数据分析的，申请试用易观千帆，可以获得多种数据分析报告。

③开始动手，用数据进行简单的分析，先分析一个APP的现状、用户和竞争者。

④开始分析一个领域、一个行业。反复多次练习。

感请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

数据分析(Data Analysis)，一般数据分析常常有以下5个步骤:

01

定义需求 Define requirement

数据分析的目的往往是支持决策，首先需要的是明确目标: 我需要解决什么问题?

举一个简单的例子:

从业务的角度上来讲，数据分析从理念到落地主要分为四个阶段，分别为有数据、看数据、 分析数据、应用数据。

有数据。企业数据的多寡、类型等与它可实现的价值存在巨大的弹性发挥空间，需要结合业务实际情况综合考量。

看数据。所谓会看数据，是可以看出数据与业务的关联，并为释放价值铺路。

分析数据。企业通过分析数据来定位问题点和机会点，并在该过程中找到解决方案的启 示和方向。

应用数据。该阶段的数据分析与业务紧密结合，如个性化推荐、精准营销、产品迭代等。

数据分析需要学习excel、sql、power bi、spss、r、python、tableau等，在cda数据科学研究院学习的软件应用

（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R

（4）有获取外部数据的能力，如爬虫