走完这每个环节，或许需求用到各种东西，比方用sql查找数据、用python搜集数据、用Excel将数据可视化，还会用到Hive、Tableu、统计学常识等。

　　首要明晰数据剖析流程的四步都要怎么做，然后一步步用东西处理问题，这一篇就共享这四步流程应该怎么做。

　　确认问题便是在确认数据剖析的方针，确认方法就和相关的人员交流，比方你是一个刚入职的数据剖析师，老板需求你处理一些问题，那么你就需求拿到一些信息，协助你判别要处理的工作的实质问题是什么。

　　能够了解哪些问题？能够用5w1h法全面整理一遍，把How、When这些元素下的疑问了解清楚。

　　这儿便是做影响要素剖析的，相关拆解方法和数据管理方法我在《数据管理结构》和《目标拆解》两篇文章中讲过，不再赘述。

　　许多项目中，有些要素的影响是直接的，有些是不直接的，影响程度多高并不知道，比方说案牍好坏影响转化率，但投入金额有多影响项目数据，这是不确认的，不必定投入的多就能得到高回报。

　　这就需求用到python和可视化东西来剖分出各个要素的数据和总方针的联系，是成正比联系仍是负向联系，这归于东西操作的领域，之后学习东西的时分再来了解这一部分。

　　第二个是关于数据问题的回溯和反证剖析，明晰出现问题的客观原因在哪，这个就看你的数据管理结构做的够不够厚实了，这个我在这篇文章中共享过。

　　依照陈述表达的逻辑来看，一般是定论先行，然后分隔逐渐论述每个关键问题的发生原因、处理办法、处理作用、个人奉献价值，最终再总结能够优化和沿袭的部分。

　　但如果是数据剖析师做的剖析陈述，最开端会做数据解读定论，比方3月的销量比2月略增、降价无助于出售合格等等。

　　陈述切忌长篇大论，必定要有明晰的展现逻辑，能用图表就不要用文字，能用一句话说清楚的事，就不要说许多。

　　不过这归于陈述表达领域，这部分的学习，主张多看看《金字塔原理》，这本书关于写作陈述的逻辑现已解说的很深入了。

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