数据分析都有什么方法（什么是数据分析）

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，今天小编就来说说关于数据分析都有什么方法?下面更多详细答案一起来看看吧!

数据分析都有什么方法

1、什么是数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

2、数据分析的目的

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有

目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位

3、数据分析的价值

数据分析在各行各业经营指导和价值评估上都有着至关重要的作用，比如证券公司对公司发展的评估，企业经营的决策依赖等方面。

在游戏行业，数据分析师需要通过与游戏制作人以及市场、渠道、商务、运营、研发等部门的深入沟通合作，才有可能提交出真正有业务推动价值的分析报告，从而实现数据驱动业务的目标。主要包含以下几个方面：

3.1 为企业管理层提供企业整体运营情况数据，设立预警指标并监控其是否有异动，快速定位指标异动原因；获取并分析同行企业产品的主要指标数据及其与本企业产品的对比；获取行业市场规模、畅销游戏类型、题材等数据。通过多层次、多角度的数据分析报告启发决策人员发现战略商机，了解同行发展动态，从宏观上把握市场发展趋势，及时发现市场热点。

3.2 通过游戏测试数据，评估产品质量，帮助产品定位。构造收入、活跃预测框架和模型，使产品在上线前能够对资源进行把控，减少资源浪费。

3.3 通过爬取外部数据，用户调研，分析用户反馈和舆情数据，对用户进行画像，对竞品进行分析，帮助产品市场定位，并制定有针对性的营销策略。

3.4 分析用户流失原因，流失用户行为特征，定位用户流失点，辅助研发进行版本调优，让用户更好地体验游戏。建立高价值用户的流失预警模型，挽留预流失用户，帮助提升游戏用户活跃度和收入稽核用户质量，提早发现异常用户，避免造成损失。

3.5 监控各位置的转化效率、价值，进行资源位合理安排和定价。监控广告投放效果，有助于市场人员及时发现问题，优化素材内容和形式，使其投放效果最大化。

3.6 帮助研发人员发现问题，通过崩溃数据、用户不正常行为等因素定位bug及其原因；帮助测试人员发现问题，通过数据定位问题发生的具体场景，进行有目的的测试。

3.7 数据辅助运营制定运营策略，实现拉新、促活和提升收入。

4、数据分析的步骤

数据分析流程步骤

4.1 分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？采用哪些逻辑思维？运用哪些理论依据？

明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向

4.2 数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等；二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上发布的数据、公开出版物中的数据等。

4.3 数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。

4.4 数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

4.5 数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

4.6 分析报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估

企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

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