如何做好数据分析？这有5大关键环节！（数据分析最重要的环节）思维导图

这里提到的用户是指数据分析内容或者结果给谁看？这里的目标用户主要分三类：你自己、企业内部业务部门、外部客户。这里主要对后两种进行解析。

企业内部业务部门：

外部客户：

你的用户即数据分析问题提出者为什么要做数据分析，他们是希望通过数据分析发现问题还是希望提升某个业务指标，这些都是在做数据分析前需要了解的，只有了解了需求才能制定更合理的数据分析思路（后面会介绍到数据分析方法）。

场景更多体现的是数据分析的场景，如业务部门想了解用户在注册流程中的用户流失原因，那么这就是问题的场景，要根据场景去定义问题，梳理数据分析思路，选择数据分析的方法。

数据的获取主要有三种方式，第一种通过一些基于前端页面的数据采集工具获取，如GrowingIO等可视化的数据采集产品；第二种是在产品设计过程中通过数据埋点的方式，在需要数据时可以进行简单提取，这种方式的前提是在产品规划阶段就已经对未来的数据获取提前做好了准备；第三种是如果前期没有进行功能埋点、可视化的采集工具也无法获取数据时，找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。

数据口径，即定义某一个数据指标的含义。举个简单栗子来说，针对于用户流失指标的定义，不同的产品或者不同的领域会有所不同。对于普通电商产品来说，用户三天之内没有登录或购买就是流失，但是对于奢侈品电商来说，仅仅用几天没有登录或购买即算作用户流失是不合理的。

对于数据口径的明确，需要结合数据分析任务提出者的需求以及具体业务场景，定义清晰的数据口径对后面的数据处理以及数据分析具有关键的意义。

发现数据中的异常值，如对连续多天的用户登录数据进行处理时，如果有一天的登录数远远超过正常值，那么就需要分析，该天是否有重大营销活动，还是采集数据时出现的错误，通过异常值不仅可以发现数据采集方法的问题，同时可能通过异常值找到数据分析的目标。比如对信用卡诈骗的分析，就是通过查找异常数据的方式。

针对数据缺失的情况如何解决，一种方式是根据数据前后的关联关系填充平均值等方式，另一种则是直接选择丢失该条记录不用于数据分析。两种方式各有优劣，建议结合具体问题具体分析。

在采集数据时，不同类型数据之间可能存在潜在关联关系，通过数据的整合，丰富数据维度，更利于发现更多有价值的信息。如用户注册数据与用户购买数据相关联，可以通过用户的基础属性信息判断用户购买的商品是自己使用还是送人等等。

通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。

关联关系也可以成为购物车分析，耳熟能详的沃尔玛尿布与啤酒的案例就是关联关系的最佳实践，通过分析不用商品或不同行为之间的关系，发现用户的习惯。

通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层，形成精细化运营、精准化业务推荐，进一步提升运营效率和转化率。

通过用户历史行为预测用户未来可能的行为，提升用户感知和使用体验。

数据分析背景数据来源及数据说明数据分析方法数据可视化数据决策

以上是一份较为正式的数据分析报告的大体框架，如果针对日报一类并不要求正式性的数据分析结果展现，则可以具体问题具体分析。