数据分析师需要懂得利用工具处理数据，也要懂得业务处理，能够分析解决基本的问题。下面小编给大家介绍数据分析的基本步骤是什么，一起来看看吧。

数据分析的基本步骤

一、立足业务，解决实际问题

大多数的数据分析都是为了解决实际的问题，或者为解决实际问题提供判断依据。

这时就要求数据分析师对公司的业务非常的了解，只有了解了实际的业务之后，才能主动从中发现问题，理解业务部门提出的问题，以便更好的解决问题。一个不熟悉业务的数据分析师就不是一个好的数据分析师。

二、理解数据

打开源始数据之后，首先要对各字段进行理解，将原有的字段翻译为方便自己理解的大白话字段。

三、清洗数据

(1)去重复值。想要去除数据集里面的重复数据，就得找到该数据集里面的一个可以作为“主键ID”的字段，这个字段的数据是不会出现重复的。

(2)缺失值处理。计算出“用户ID”字段的数值，然后去和其他的字段进行对比，如果少于这个数值这说明该字段数据是有缺失部分的。对于缺失的数据可以采用补齐，删除，平均值替代等方式进行处理。

(3)一致化处理。为了方便后续的数据处理，就需要对字段格式等进行处理。

(4)去繁就简，添加需要的字段。将数据集里面用不上的字段进行隐藏处理，尽量不要删除。

四、数据分析、构建模型

1、历史的销量如何?将第一步提出的问题转化为具体的数据模型。如想预估未来的销量，就需要知道历史的业绩情况及未来业绩发展的趋势。

2、各商品历史销量情况，如何进行选品，以实现销量较大化?如果商品类别销量相比其他类别是比较的，建议商品选品都选这种类别的。所有商品的销量周期都是一致的，在第四年的时候就需要提前换新的商品，避免销量出现明显的下滑。

3、对客户性别、年龄等信息进行了解，哪些是优质客户，做好老客户的维系工作及新客户的开发工作。

培养数据分析能力的方法

第一，要深度理解业务，不理解业务的分析结论不具有任何参考或者指导意义。如果是数据相关的岗位，强烈建议大家去牵头了解各个业务方、甚至是管理层，他们的业务目标是什么，他们想要看数据是要回答什么样的问题，从而避免成为一个被动的、没有灵魂的SQL Boy。

第二，理解业务后，基于业务指标建立数据采集框架。理解业务，明确了核心指标之后，就要把日常需要用到的指标做好分级分类，不仅有利于数据的管理和使用，也能全面规范地对埋点工作提出需求，确保采集的准确和连贯。

第三，拆解业务关键性指标，分析数据制定优化策略。举个例子，需要分析电商店铺的当日销售额：销售额=店铺客单价*付费客户数=客单价*支付人数*支付成功率 支付人数=浏览人数*下单率 浏览人数=商品曝光次数*曝光转化率。

理论上，在店铺客单价不变的情况下，可以通过提升各个步骤的转化率，以及商品曝光机会来最终提升店铺当日的销售额。

对应的策略可以是加大广告投放量，优化商品详情页，以及下单支付时的各项优惠刺激，去提升曝光量和转化率。

完成业务拆解后，就是根据目标去找到那些能影响目标的最小可量化的数据指标，加上时间、地区等维度对比分析，找出曾经略的优劣点，优化策略继续战斗。

数据分析师要具备的知识

1、Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等，而且能实现更高级的功能，包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube)，以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。

2、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具(比如BI的多维分析模型，有时候并不能获取你想要的数据)，对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。包括join, group by, order by, distinct, sum, count, average, 各种统计函数等。

3、掌握可视化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。