数据分析流程图,数据分析流程和思路

图：DIKIWI 模型描述了作者对「数据 Data - 信息 Information - 知识 Knowledge - 洞见 Insight - 智慧 Wisdom - 影响 Impact」之间关系的理解 。大家可以好好品味一下，零散的数据如何转化成知识、智慧，最终产生影响的。

数据分析过程：

• 定义：明确问题，确定指标
• 获取：注意来源，Double Check
• 分析：确认思路，探索分析
• 呈现：金字塔，用图说话
• 跟进：解决方案，效果跟进，随时调整

数据分析场景：

1. 衡量——业务发展，产品效果
2. 监控——数据异常
3. 寻因——找到数据变化的原因
4. 论证——产品上线是否有效，新策略能否上线，是否起了作用
5. 探索——优化方案，专题报告，增长黑客
6. 预测——预测销量，制定目标

数据分析入门并不难，难的是之后的积累才是重点，以及如何在实际工作、项目中真正发挥数据分析的作用，产生价值，形成数据驱动的闭环。未来，数据分析工具上手门槛会越来越低，要有意识有计划地去培养自己的分析意识，不断积累行业经验，形成自己的一套分析框架，才能在分析之路上越走越远。