數據分析的流程
1、明確目的
在進行任何事之前都要有目的性和選擇性，數據分析也是相同的道理。用戶分析主要是根據，用戶信息，用戶需求，用戶運用場景來進行數據拆解，分析用戶目的。
用戶信息
可以通過公司內部部門去找BI團隊，獲取相關數據，從而制作漏斗模型，優化產品設計。
用戶需求
用戶為什么會選擇自己的產品?用戶的目的是什么?只有明確目的才能制定合理的數據分析思路。
用戶使用場景
場景更多體現的是數據分析的場景。要根據場景去定義問題，梳理數據分析思路，選擇數據分析的方法。
2、數據收集
正常情況下，每個公司都有自己的一些服務器和數據庫。從中提取需要的數據，要注意數據收集的程度和準確性，從而確保數據分析結果的可靠性和有效性。
3、數據預處理
收集數據結束以后，需要對數據進行預處理。不可以直接使用來做算法和數據模型。數據預處理是為了提高數據的準確性，舉例來說出現異常值或者缺失值。
4、數據分析
數據進行預處理以后，我們可以先進行一部分數據分析。
(1)異常分析
發現異常情況，找到出現異常現象的原因。
(2)尋找關聯關系
關聯分析就是尋找事務之間的關聯關系，挖掘事務內部的關聯關系，對于制定精準營銷策略具有指導意義。
(3)分類、分層
通過用戶特征、用戶行為對用戶進行分類分層，形成精細化運營，推廣精準化業務，進一步提升運營效率和轉化率。
5、數據可視化
數據可視化，把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。
6、數據報告
通過上述的操作步驟，得出結論，以數據報告的形式進行呈現。
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