spss数据分析报告如何建立落地型数据分析流程

如何建立落地型数据分析流程

我觉得数据分析关如果按照这5步走，还是比较接地气的， 第一步：明确分析的目标和框架 对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。

同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。

第二步：数据收集 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。

作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。

1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。

2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。

第三步：数据处理 数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。

因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。

这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。

第四步：数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。

到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。

要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已 有数据来选择分析的方法。

其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。

第五步：撰写分析报告 一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点： 1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。

2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。

3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。

4) 数据分析报告尽量图表化。

5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。