本文摘要：从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」，大数据已经渗透到了我们生活的每一个场景。岂论是互联网行业，还是、制造业等，各行各业都在依托互联网大数据（数据收罗、数据存储、数据处置惩罚、数据挖掘、数据分析、数据出现）实现企业价值。 那么，对于小白来说，如何举行数据分析呢？首先，我们先来看一下数据分析的一般流程是怎样的？数据分析流程在数据分析历程中：最关键的步骤：明确分析目的。最耗时的步骤：数据清洗。最难的步骤：建模分析。

从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」，大数据已经渗透到了我们生活的每一个场景。岂论是互联网行业，还是、制造业等，各行各业都在依托互联网大数据（数据收罗、数据存储、数据处置惩罚、数据挖掘、数据分析、数据出现）实现企业价值。

那么，对于小白来说，如何举行数据分析呢？首先，我们先来看一下数据分析的一般流程是怎样的？数据分析流程在数据分析历程中：最关键的步骤：明确分析目的。最耗时的步骤：数据清洗。最难的步骤：建模分析。通常，我们可以将数据分析比喻成做菜，做菜的历程其实就类似数据分析的历程：1、明确分析目的——明确客人喜欢吃什么菜，爱吃辣还是爱吃甜。

如果搞不清陈诉阅读者的喜好，闭车造车，多数不会乐成。数据分析之后的一切事情都是围绕着这个目的来展开的，只有明确我们的分析目的，明确我们要解决什么问题，我们才气有针对性的去收集数据，解决问题。在明确分析目的的基础上，我们尽可能多地搜集数据，为下一步提供数据源。

2、获取数据——获取食材。差别的菜品需要差别的食材，差别的陈诉需要差别数据的支持。有些需要从系统中去导出，有些需要去网上收集，另有需要自行EXCEL表格收集。找数据如同找食材3、数据清洗——洗菜、切菜。

数据清洗是数据分析历程中最为繁琐和最耗时的一步，它险些占用了数据分析的60%~80%的时间，一个优秀的数据分析工具可以资助我们简化数据清洗的事情，让我们越发专注于发生价值的部门。如果数据收集时就是规范的，则会节约大量的清洗时间，所以要把数据规范控制的关口前移，在发生数据前就控制规范。从系统中也能获得“垃圾”数据4、建模分析——炒菜、调味。

建模分析是最能考察一个数据分析师的分析能力的步骤，看待同一份数据，差别的分析师会有着差别的看法，得出的效果也不尽相同，这不仅需要我们积累业务履历提高对数字的敏感度，同时也需要我们提高对工具的熟练度。所以数据分析师要掌握种种分析方法，理论指导实践。好工具，好方法搭配使用5、数据可视化——调色。

数据可视化可以资助我们越发直观、清楚的明白数据内在的寄义，分析出其存在的纪律，但我们需要遵循一条原则是：可视化的目的是让我们能越发容易的明白数据，因此，并不是越庞大的图形就越好。图表是数据可视化的重要工具6、公布陈诉——上菜。当您得出了一份比力有价值的可视化陈诉，您就可以共享给组织或其他人，让数据发生其应有的真正价值。PPTEXCELWORD都是常见的出现工具好啦，想成为数据分析大师吗？别急，一步一步来逐步学。

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