1，思路清晰
明確數據分析的目的和思路是保證數據分析過程有效的首要條件。其功能是為數據收集、處理和分析提供明確的方向。可以說，思維是整個分析過程的起點。首先，目的不明確會導致方向錯誤。在目的明確的情況下，需要構建壹個分析框架，將分析目的分解成幾個不同的分析點，即如何進行詳細的數據分析，從哪些角度分析，使用哪些分析指標。
2.收集數據
收集數據是按照壹定的數據分析框架收集相關數據的過程，為數據分析提供素材和依據。這裏說的數據包括壹手數據和二手數據。壹手數據主要是指可以直接獲取的數據，比如公司自己的業務數據庫中的業務數據，二手數據主要是指經過處理後獲取的數據，比如壹些公開出版物或者第三方數據網站。
3.處理數據
數據處理是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的風格，是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量雜亂無章、難以理解的數據中提取並推導出有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉換、數據提取和數據計算。
4.分析數據
分析數據是指用適當的分析方法和工具對經過處理的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多由軟件完成，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟件的操作。
5.形象化
壹般來說，數據是以表格和圖表的形式呈現的，這就是我們經常用圖表說話的意思。常用的數據圖表有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等。當然，這些圖表還可以進壹步排序處理，使之成為我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏鬥圖等。
6.寫報告
寫壹份數據分析報告，其實就是對整個數據分析過程的總結和呈現，通過清晰的結構和圖文並茂的呈現，提出壹個建設性的解決方案。
以上就是邊肖今天給大家發的關於“有哪些常用的數據分析思路？”希望對大家有幫助。正所謂不做無準備之戰，總的來說，隨著大數據在很多行業的應用，具備大數據技術工作能力的工程師和開發人員非常吃香。