2.1 操作步骤
数据分析师只有掌握好数据分析操作的步骤，才能在进行数据分析的过程中，尽量降低失误率，将分析结论价值最大化。
2.1.1 清晰——分析目的
在生活中，人们都是有目的地去做某件事，如人们去看电影《老炮儿》，就有可能是带着目的去观影的，如图2-1所示。
图2-1 一部分观影人群看《老炮儿》的目的
总之，人们带着目的去做某件事，是世间常态。由此，数据分析师在进行数据分析工作时，更需要带着一个清晰的目的进行数据分析操作，只有这样才不会偏离方向，才能为企业决策者提供正确的、有意义的指导意见，这是确保数据分析过程有效进行的先决条件，并能为数据的采集、处理、分析提供清晰的指引方向。
2.1.2 获取——数据来源
数据并不会凭空出现在数据分析师的面前，而是需要去挖掘、收集的。因此，数据分析师需要充分了解数据获取来源，这样才能确保在数据分析的过程中，能快速获取正确的、实用的数据。
数据获取渠道大体上可以分为两类，如图2-2所示。
图2-2 大体上的数据获取渠道
数据获取渠道可细分为5类，如表2-1所示。
表2-1 细分的数据获取渠道
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其实很多企业，存在“隐藏”数据，很多数据都没有被运用起来，对企业来说这是一种损失，对企业运营情况分析有一定的影响。由此，数据分析师需要全方位地了解自己所在企业的所有情况，闲暇时多研究企业的有关数据，说不定能将那些“隐藏数据”公之于众，成为数据分析师的好“伙伴”。
下面以用站长工具采集腾讯网的Alexa排名为例，进一步了解数据采集工作，其操作如图2-3～图2-7所示。
（1）打开站长工具的页面，单击“Alexa排名”按钮，如图2-3所示。
图2-3 单击“Alexa排名”按钮
（2）进入Alexa排名，将腾讯网址输入搜索栏中，并单击“查询”按钮，如图2-4所示。
图2-4 单击“查询”按钮
专家提醒
通过Alexa排名，企业能看到自己的网站在全球和中国的排名、被访问比例和人均页面浏览量、网站日平均Alexa排名走势图，其可以作为评价某一网站访问量的指标。
（3）得到Alexa排名，如图2-5所示。
图2-5 腾讯网的Alexa排名
从图2-5中可以看到，腾讯网在全球排名第8位，在中国排名第2位，其访问速度为1264Ms/63分（页面平均访问速度载入时间是1264毫秒，比63%的网站访问速度快）。通过这些数据，可以分析出腾讯网在国内属于一个不错的网站，在全球范围内排名也比较靠前，其访问速度比较快，但还有往上提升的空间。
（4）还能得到腾讯网的日平均排名走势图，如图2-6所示。
图2-6 腾讯网的日平均排名走势图
（5）还能得到腾讯网每百万人中日平均访问人数走势图，如图2-7所示。
图2-7 每百万人中日平均访问人数走势图
通过以上的数据，数据分析师能大致了解腾讯网的排名，能对网站分析工作起到一定的影响。
2.1.3 挑选——数据加工
数据加工是数据分析的前提。数据分析师在没有进行数据分析操作之前，就需要将毫无顺序、没有逻辑关系的数据，进行加工处理，并进一步将数据分组、组织等，以充分降低数据分析的复杂性，如图2-8所示。
图2-8 数据加工
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一般需要进行加工的数据，都具有以下几个特点。
● 数量大。
● 碎片化。
● 难以理解。
2.1.4 进行——数据分析
数据分析是所有步骤中的重中之重，它能影响企业管理者的决策，能将数据最核心的价值体现出来。由此，数据分析师一定要牢牢掌握数据分析方面的知识。
一般企业都会把数据分析方式划分为3种，如图2-9所示。
图2-9 数据分析的3种方式
数据分析师在进行数据分析时，需要在脑海中注入以下4种思维方式，才能更好地挖掘出数据背后的价值，如图2-10所示。
图2-10 数据分析的4种思维
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数据分析师在进行数据分析时，需要注意以下几个事项，才能保证评估分析过程和结果的有效性。
● 分析数据是否完整、有效、真实。
● 数据分析目的是否明确。
● 是否能有效实行数据分析结论。
2.1.5 实现——数据挖掘
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，如图2-11所示。
图2-11 数据挖掘的概念
若需要细化数据挖掘的步骤，可分为11步，如图2-12所示。
图2-12 数据挖掘的细分步骤
2.1.6 展示——数据体现
数据的形态非常的枯燥乏味，因此，数据分析师还需要将数据变得有趣、美观，这样可读性会大大地增强。若将整理好的数据变成一张张色彩多端的图，既便于管理者阅读，又能快速理解数据背后的“故事”。
一般来说，常用的展现形式为柱形图、折线图、矩阵图、雷达图、条形图、漏斗图、SmartArt图、饼图等，如图2-13所示。
图2-13 数据常用的展现形式
图2-13 数据常用的展现形式（续）
2.1.7 制作——数据报告
制作数据报告是数据分析的最后一个步骤，是对之前所进行的工作做出的展现和总结，更是实现数据价值的一个桥梁。
若数据报告有一个明确的主题，图文并茂地阐述数据现象，条理清晰地展现出有价值的结论，能让企业管理者快速、轻松地了解报告中的核心内容，那么这份数据报告乃至整个数据分析操作就都是成功的。由此可见，数据报告在企业管理者的心理位置是比较重要的。
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数据分析报告是通过全方位的科学分析，评估数据分析目的是否达到的一种表现方式，也是一种让企业管理者认识企业业务发展趋势、掌握信息、收集相关信息、解决相关问题的一种分析应用载体。
一般来说，数据报告分为3个部分，如图2-14所示。
图2-14 数据报告的3个部分
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大体上，数据分析报告均采用“总分总”的形式，并且数据分析报告必须要具有逻辑性，例如，从数据分析现象到总结问题出现的原因再到解决问题的结论，这样浅显易懂的逻辑关系，实质上是在增加数据分析的可读性。
一份优秀的数据分析报告，一定要有一个明确的框架。好的框架能将数据背后的“故事”，有层次地进行展示，能让阅读者一目了然地了解数据报告的大概构架以及核心内容。
下面进一步了解优秀的数据分析报告的几大要素，如图2-15所示。
图2-15 数据分析报告应有的要素
在撰写数据分析报告时，还需要牢记4大原则，如图2-16所示。
图2-16 撰写数据分析报告的4大原则
下面以分析企业销售为例，进一步了解数据分析报告的撰写方法。
（1）标题页上的标题，需要有命中数据分析目的的效果，并且页面可以做得精美一些，这样从一开始就能勾起阅读者的兴趣，如图2-17所示。
图2-17 标题页
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标题页的标题应具有较强的概括性，可以用简洁、准确的语言表达出数据分析报告的核心分析方向，还可以开门见山的方式直接将报告中的基本关系展现出来，从而加快阅读者对报告内容的了解。数据分析报告中的标题大体上能分为4种。
● 交代分析主题，展现出时间等客观现象，如“2016年开拓企业业务”；
● 以提问的形式，展现出分析主题，如“产品被谁买走了？”；
● 体现中心内容，如“企业今年总销量增长了15%”；
● 直接展示观点，如“企业需要开发新产品”。
（2）目录页要体现出报告的分析思路，因此目录需要做得简洁一点，这样才便于阅读，如图2-18所示。
图2-18 目录页
（3）前言页一般包括数据分析的背景、目的、思路、结论等内容，如图2-19所示。
图2-19 前言页
（4）正文部分以图文并茂的方式，将数据分析资料以及结论体现出来，如图2-20所示。
图2-20 正文部分
专家提醒
数据分析报告不仅需要美观，而且还需要统一，不要加入太多的样式，不然会给人留下不严谨的感觉。
（5）总结报告要具有实用价值的结论，其措辞须严谨、准确，如图2-21所示。
图2-21 结论与建议
（6）在附录中补充应用的分析方法、展现图形、专业术语等内容，帮助阅读者更好地理解数据报告中的内容，如图2-22所示。
图2-22 附录
专家提醒
在数据分析报告中，附录并不是必备的，数据分析师需要根据需求进行撰写，根据具体问题进行安排，不要硬套案例。