在做数据分析的时候，一定要知道自己能够通过数据想要了解的内容，通过这些数据，就知道自己到底该怎样才能够做好运营。下面小编给大家介绍如何进行简单的数据分析，一起来看看吧。
简单数据分析的方法
第一步：确立分析目的和内容
分析目的：比如这里，作为领导想了解公司的销售情况
分析内容：各城市各个产品的销售情况
第二步：采集数据
数据的来源:一般公司都会有自己的数据库系统，比如Sql Sever
数据字段明细：各城市各产品的销售额、利润额、运营费用、税费等等
第三步：数据预处理
数据清洗：数据清洗是指利用ETL工具对残缺，错误、重复的数据进行纠正，目的是保证数据的一致性，格式规范化。
数据加工：将数据取出并导入数据工具，计算数据、新增计算指标，比如环比、同比等等
关于第二和第三步，由于连用的是数据库，并且针对企业级的数据量比较大，所以这里采用的是BI工具FineBI，数据采集和数据处理功能都是集成在内的，并不用手动去处理，所谓“自助式”分析工具就是这么来的。
第四步：分析数据
数据分析方法：分类、回归分析、聚类、关联规则等等
数据分析工具：数据透视表、报表工具、BI工具
第五步：数据的展现
制作图表时你需要思考的事情：
a.确定所要表达的主题或目的
b.确定哪种图表最适合你的目的
c.选择数据制作图
d.检查是否真实地展现数据
e.检查是否表达了你的观点
数据分析的特点
1、数据处理
数据处理功能包括收集和企业原始数据以便产生价值。数据建模采用复杂的数据集，并将其显示在可视化图表中。对于试图利用这些数据做出决策的用户来说，这使其更便于理解和解释。
2、预测应用
身份管理(或身份和访问管理)是控制谁有权访问数据，身份管理功能管理所有可访问系统的标识数据，包括个人用户、计算机硬件和软件应用程序。
3、分析
大数据分析工具提供各种分析包和模块，为用户提供选项。例如，RIsk分析是对任何特定行动的不确定性的研究。它可以与预测结合使用，以较大限度地减少未来事件的负面影响。风险分析允许用户通过明确定义和了解其组企业对风险的容忍度和风险来减轻这些风险。
4、报告功能
报告功能使用户始终处于业务之首。实时报告通常以直观的仪表板格式收集每分钟数据并将其转发。这允许用户在时间紧迫的情况下做出快速决策，并且在以光速移动的社会中做好准备并且更具竞争力。
5、安全功能
保持系统安全对于成功的企业至关重要。大数据分析工具应提供安全功能以确保安全性和安全性。一个这样的功能是单点登录。它也称为SSO，它是一种身份验证服务，可为用户分配一组登录凭据以访问多个应用程序。它对最终用户权限进行身份验证，并且无需在同一会话期间多次登录。它还可以记录和监控用户活动和帐户，以跟踪谁在系统中执行的操作。
6、技术支持
分析软件应支持可能对有用的各种技术和任务。A / B测试就是一个例子。A / B测试也称为分割或桶测试，它比较网页或应用程序的两个版本，以确定哪个版本的性能更好。它对用户如何与两个版本的网页进行交互进行编目，并对这些结果进行统计分析，以确定哪个版本对于给定的转换目标较佳。
学习数据分析的方法
1、了解数据分析平台原理
对于一个对数据不敏感的人，可以先借助一些数据分析工具，通过了解这些平台的作用，然后帮助自己很轻松地抓住一些数据，做好相关的数据分析。
2、分析数据变化图表
一般来说很多数据统计平台，每日的数据变化都会有统计，这个时候可以根据自己的需求，对于每天、每个时间段数据的变化分析，然后做好相关的记录。
3、明确数据了解的内容
在做数据分析的时候，一定要知道自己能够通过数据想要了解的内容，通过这些数据，就知道自己到底该怎样才能够做好运营。
4、分析用户浏览的数据
一般很多数据分析平台，对于用户的浏览行为，都会有比较详细地分析，通过这些数据，就可以推算出这个要怎样才能够做到更好，根据用户喜好来定位运营策略。
5、注重记录数据分析
如果你是一个对数据极其不敏感的人，那么大可以通过记录整理后，自己日后抽时间多研究，多看看数据之间的对比变化情况，这样对于自己的数据分析能力也是有帮助的。
