新人拿到数据如何开始数据分析？

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数据分析在AI时代已经成为职场的一种基本技能，这么多年的从业过程中，总是被问到：没有编程基础的小白，能学会数据分析么？该如何学习数据分析呢？

其实，如果你打算成为一名数据分析师，如何出身并不重要，数据科学是一门应用学科，你需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面我就简单提供一个数据分析入门的流程。

 

 

一、明确分析目标：避免“为分析而分析”

核心任务：将业务问题转化为数据可解答的问题，明确“为什么做分析”“要解决什么问题”。

操作步骤：

1. 沟通需求：与业务方确认分析目标（如“提升用户付费率”“优化广告投放效果”），明确关键指标（KPI）及衡量标准。
2. 拆解问题：用结构化思维拆分目标，例如“提升用户付费率”可拆解为“新用户付费转化”“老用户复购率”“高价值用户留存”等子问题。
3. 定义边界：确定分析范围（时间、用户群体、数据来源），避免数据过载。

 

二、数据收集与理解：摸清数据“家底”

核心任务：获取高质量数据，理解数据字段含义及业务逻辑。

操作步骤：

1. 数据来源确认：内部数据：数据库（SQL查询）、日志文件、业务系统（如CRM、ERP）等；
   外部数据：公开数据集（如Kaggle）、行业报告、用户调研等。
    
2. 数据字典梳理：列出字段名称、类型、含义、计算逻辑（如“GMV=订单金额-退款金额”），标注数据更新频率（实时/每日/月度）。
    
3. 初步质量检查：通过Excel或SQL查看数据规模、时间范围、是否存在明显异常（如负值、空值、重复值）。
    

三、数据清洗：为分析“扫清障碍”

 

核心任务：处理数据中的错误、缺失和冗余，确保数据准确性。占据数据分析流程大部分时间。

操作步骤：

1. 缺失值处理：
   关键字段（如用户ID、金额）：联系业务方补全或删除样本；
   非关键字段（如备注）：用“未知”填充或均值/中位数插补。
    
2. 异常值处理：
   数值型数据：通过箱线图（IQR法）或Z-score识别异常值（如“付费金额=100000元”远超正常范围），确认是否为真实数据（如高价值用户）或录入错误。
    
3. 重复值处理：用Excel“删除重复值”或SQL DISTINCT去重。
    
4. 数据格式统一：
    日期格式：统一为“YYYY-MM-DD”；
    类别字段：规范枚举值（如“渠道”统一为“APP/网页/小程序”，避免“App”“应用”等变体）。

 

 

四、探索性数据分析（EDA）：发现数据“隐藏信息”

核心任务：通过统计与可视化探索数据特征，提出初步假设。

操作步骤：

1. 单变量分析：
    数值型：计算均值、中位数、标准差；
    类别型：统计频数与占比（如“付费用户中，女性占比65%”）。
2. 双变量/多变量分析：
   相关性分析：用Excel散点图或Python corr() 计算相关系数（如“广告投入与GMV的相关系数=0.85”）；
   分组对比：按维度拆分数据（如“不同渠道的用户付费率”“不同年龄段的复购率”）。
3. 可视化呈现：
   趋势：折线图（如“每日GMV变化”）；
   占比：饼图/环形图（如“各商品类目的销售额占比”）；
   对比：柱状图（如“促销活动前后客单价对比”）。
    

五、数据分析与建模：验证假设，挖掘规律

 

核心任务：用分析方法或模型深入挖掘数据，回答业务问题。

常用方法：

1. 描述性分析：总结数据特征（如“Q3促销期间GMV同比增长20%”）。
2. 诊断性分析：定位问题原因（如“新用户付费率低，是因为注册后未收到优惠券”）。
3. 预测性分析：用模型预测趋势（如用时间序列模型预测Q4销售额）。
4. 规范性分析：提出优化建议（如“针对新用户发放满100减30优惠券，预计付费率提升至5%”）。

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