為什麼你的資料分析成果總是難以落地?-知識星球

為什麼你的資料分析成果總是難以落地?資料分析的價值總是遠遠低於預期?相信看完這篇文章，每個人都能找到一個屬於自己的答案。以下為從事電力、軍工、金融等行業擔任資料分析師從業者的多年行業經驗，希望能對大家有所幫助。

01 遵循資料分析標準流程

資料分析遵循一定的流程，不僅可以保證資料分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加準確，更加有說服力。一般情況下，資料分析分為以下幾個步驟：

1)業務理解，確定標的、明確分析需求;

2)資料理解，收集原始資料、描述資料、探索資料、檢驗資料質量;

3)資料準備，選擇資料、清洗資料、構造資料、整合資料、格式化資料;

4)建立模型，選擇建模技術、引數調優、生成測試計劃、構建模型;

5)評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程;

6)成果部署，分析結果應用。

02 明確資料分析標的

在資料分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、關註業務痛點、瞭解使用者需求、換位思考，明確為什麼要做資料分析，要達到一個什麼標的。

03 業務與資料結合確定分析主題

以解決業務問題為標的，以資料現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的準備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。

04 多種分析方法結合

分析過程中儘量運用多種分析方法，以提高分析的準確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對於資料進行分析;融合互動式自助BI、資料挖掘、自然語言處理等多種分析方法;高階分析和視覺化分析相結合等。

05 選擇合適的分析工具

工欲善其事，必先利其器，資料分析過程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、Rapidminer、R、Python等這幾種工具都是業界比較認可的資料分析產品。

它們各有其優勢，SPSS 較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡單易學。Rapidminer 易用性和使用者體驗做得很好，並且內建了很多案例使用者可直接替換資料源去使用。R 是開源免費的，具有良好的擴充套件性和豐富的資源，涵蓋了多種行業中資料分析的幾乎所有方法，分析資料更靈活。Python，有各種各樣功能強大的庫，做資料處理很方便。

06 分析結論儘量圖表化

經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明確，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三儘量圖表化，要增強其可讀性。