如何进行数据分析

1，数据收集

我们做数据分析，首先要解决的问题就是数据来源的问题。分为两类。第一类:可直接访问的数据，即内部数据。第二类:外部数据，是经过处理后得到的。

2.数据清理

清洗数据的目的是从大量混乱的数据中提取并推导出有价值、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少了分析障碍。

3.数据比较

对比是数据分析的切入点。因为如果没有参照物，数据就没有量化的评价标准。通常我们会横向和纵向比较。横向对比，对比行业平均数据和竞争对手数据，纵向对比，对比自己产品的历史数据，围绕时间轴进行对比。

4.数据细分

数据对比异常后，此时需要进行数据细分。通常数据细分是先分纬度，再分粒度。纬度也是时间或地域，来源，采访等。粒度是按天或按小时。结合粒度的纬度可以细分，比较的差值可以逐步锁定在问题区域，更容易找到问题的原因。

5.数据可追溯性

通过数据细分，基本上可以分析出大部分问题的原因，但是也会遇到特殊情况，这时候就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源，找出问题的原因。

按照锁定的纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原始日志和源记录，然后基于此对用户的行为进行分析和反思，往往会有不同的发现。或者结合用户的使用场景来思考。