怎样做数据分析，今天来介绍4个基本步骤
实际上很多的商业预测行为都极为需要数据信息的支撑，因此掌握怎样做数据分析的方法就极为重要了。
现在实际上很多的商业预测行为都极为需要数据信息的支撑，因此掌握怎样做数据分析的方法就极为重要了。商业智能数据分析能给予企业带来什么新的发展和机遇呢？今天小九就来带大家深入细致了解这些。
做商业预测行为，具体来说就是掌握商业性的理论，依靠数据分析和统计方法，洞察信息背后的规律性，从而为企业创造最大价值。商业预测行为其主要运用在：监控信息、建立模型并预测、关键变量预测、全面性预测等。
所以，商业预测行为不仅要求业务部门要向管理部门提供一系列的信息，还要加之以深入细致的纪录和萃取，并以管理者和其他关联方更能认知的形式展示这些信息。简单来说，也是能让管理者知道所要面临的难题，用更加丰富、有效的方式去解决难题。毕竟信息如果不被使用，本身仅仅是事实和数字。数据分析能帮助我们寻找信息规律性，将信息提炼成成洞察业务发展难题的有用信息。接着，管理者能利用这些信息采取措施，以提高企业的生产力和业务发展效益。
现在，以九数云在线数据分析的数据分析与商业分析为基础，讲述怎样做数据分析：
1、信息收集
当我思考怎样做数据分析的问题时，第一步要解决的就是数据源的难题。我们可以把数据按照来源渠道可以分为两大类。
1）内部能直接获取的信息，也是内部数据源。
2）外部信息，通过下载、加工整理、汇总后的数据信息。
2、数据清洗
数据清洗是为了从大量的、纷繁复杂的信息中提取和推论出与解决难题有帮助的、有关联的、有意义的部分。之所以把它放在第二步，是因为数据清洗保留下来真正有用、精练的数据信息，可以为后面的一系列操作减少了障碍。
3、数据对比
对比、类比等方式是数据分析的基本切入点，因为如果没有基准，也就没有一个定量的评估标准。一般来说情况下，对比可以是纵向的，也可以是横向的。简单解释，横向的对比就是和行业领域内的水平线进行对比，纵向的对比是与自己家的历史信息比较，围绕着时间轨迹和地域轨迹比较。像我们经常说的同比、环比、同期、环期，就是一种横向的对比。
4、数据追溯
透过数据追溯实际上我就能预估出大多数难题的共同原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时我就须要展开进一步的预估，也是透过信息追根溯源就能找寻难题的其原因。依据瞄准的这个经度和公差作为搜索条件，查询所涉及的原档案，源纪录，接着具体来说此预估和反思使用者的犯罪行为，往往会有不一样的辨认出。又或是融合使用者使用场景去思考。
比如，我透过商品维度的数据溯源分析便可辨认出一些商品的销售缺陷，通过不断地调整与测试，销售也会逐步改善。
而上述所提及的就是怎样做数据分析的4个关键步骤，使用九数云进行在线数据分析，可以对自己的商业数据更加了然于胸，真正让数据去促进业务的发展。
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