在工作中，我们可能都遭遇过面对一堆数据，费尽心思进行分析，结果却惨不忍睹，仿佛“一顿操作猛如虎，一看结果0:5”。更糟糕的是，有时我们甚至完全找不到数据分析的头绪。

别急，朋友们！数据分析其实有“秘诀”。今天，我就把这套秘诀总结成7个关键步骤，与大家分享。





第一步：明确要求

这就像盖房子要先打地基，是数据分析的基础。我们需要与相关人员进行充分的沟通交流，把与需求有关的所有内容都搞清楚，并准确清晰地理解和表达出来。

对于刚入门的小伙伴来说，很多时候我们处于被动分析的状态，即别人发现问题后，让我们通过数据分析来找出答案。这种情况下，我们更需要把需求内容描绘得明明白白，这样最终得出的分析结果才能与需求高度匹配。

沟通需求时，经常会出现反复沟通的情况。这可能是因为问题考虑不周全，或者遇到了沟通困难的人。不过别担心，我们有办法应对。沟通时，抓住需求的核心内容，就能大大减少反复沟通的次数。需求的核心内容可以从5个方面来确定：分析目的、分析主体、分析口径、分析思路和完成时间。沟通时，别忘了提出自己的想法，这样能让需求更加清晰、立体。确定需求后，尽量以文档的形式记录下来，并通过邮件发给所有参与分析的人，方便大家开展工作。

沟通需求时，要注意“听得懂，问得准，记得牢”，这样能提高确认需求的效率。

第二步：确定思路

从分析目的出发，全面且深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成一个完整的分析框架。

分析思路从哪儿来呢？一般来说，对业务不熟悉或不了解分析“套路”是导致没有思路的两个主要原因。我们可以从以下三个方面来拓展分析思路：

•套用经典：前人已经总结出了很多成熟的分析思路，如AARRR分析、RFM分析、5W2H分析等。我们可以直接套用这些经典思路。

•利用指标体系：很多公司内部都有自己的指标体系，我们可以通过这些指标和维度找到合适的分析切入点。

•总结提炼：通过学习公司的历史分析报告、向同事请教，并不断运用和总结，提炼出属于自己的分析框架。

有了分析思路后，我们可以用思维导图来清晰地表达出来。常用的思维导图软件有Xmind、Mindmaster。

第三步：数据加工

拿到数据后，往往会发现数据乱七八糟，不能直接用来分析。因此，我们需要对数据进行加工处理，快速、准确地把它们变成适合数据分析的样式。常用的样式就是一维表，即每个数据只有一个对应的值，每一列都是独立的参数。

数据的来源可以分为内部和外部两种。内部来源主要是现有的报表和数据库；外部来源则多种多样，如网页爬虫、调查问卷、国家统计局等。无论数据来源何处，都要保证数据的统一和有效。

数据加工包括三个方面：数据收集、数据清洗和数据计算。通过这三个步骤，我们可以把原始数据变成适合分析的数据样式。

第四步：数据分析

处理完数据后，就进入了分析数据的关键环节！这是整个分析流程中最核心的部分，需要我们从分析目的出发，按照之前确定的分析思路，运用适当的分析方法和模型，借助分析工具对数据进行深入剖析，提取有价值的信息。

具体怎么分析呢？我们可以结合现有的分析方法和模型对数据进行整合分析。基础的分析方法包括对比分析、结构分析、分类分析等；高级的分析方法包括聚类分析、回归分析、决策树分析等；还有分析模型如AARRR分析、RFM分析、A/B测试等。

分析时少不了工具的帮忙。入门级工具可以选择Excel和SQL；进阶一些可以选择Python和R。这些工具在数据处理时也可以用，但侧重点不同：数据处理更侧重于清洗和转化，而数据分析更侧重于汇总和分类。

第五步：展示数据

分析完数据后，接下来就是展示数据了。展示数据也叫“数据可视化”，目的是以一种简单、直观的方式传达数据包含的信息，增强数据的“易读性”，让阅读者一眼就能看明白数据所表达的内容。

俗话说得好，“文不如表，表不如图”。展示数据一般都是用图表的形式，常用的图表有表格、柱状图、折线图、条形图、散点图、饼图等。Excel和PPT是最基础、最常用的图表展示工具；当然还有更专业的展示工具，如Power BI和Tableau。

第六步：撰写报告

接下来就是撰写报告了。撰写报告就是把分析结果以文档的形式输出，报告的内容要通过对数据进行全方位的科学分析来展现运营情况，给决策者提供强有力的依据，从而降低运营风险，提高盈利。

分析报告其实就是把前面1到5步的工作进行总结，以文档的形式展现整个“推理”的过程，并说明最终的结论。目前常用的报告形式有PPT、Word和Excel。PPT制作起来比较费时间，但美观度高，一般大型的汇报都是用PPT作为载体；Word主要用于文字较多、比较正式的邮件附件；Excel则常用于内部的交流报告，制作时间相对较短。

撰写报告时，为了让报告既容易读懂又有价值，需要注意以下几点：首先，报告中要注明分析目标、分析口径和数据来源，这样阅读者就能清楚地知道报告的背景情况，降低沟通成本。其次，报告要图文并茂、条理清晰、逻辑性强，最好能让阅读者跟着你的分析思路一步步走到最终的结果。最后，报告中一定要体现出有价值的结论和建议，用“落地”的方案体现出分析数据的价值。

第七步：效果反馈

最后一步就是效果反馈了。我们在分析报告中提出了以数据为导向的建议，但还不知道这些建议到底效果如何。所以说，“有输入有输出”才能知道自己操作的问题点和闪光点，效果反馈是非常有必要的。效果反馈就是选择恰当并且有代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度和执行效果。

进行效果反馈时，需要一定的载体来呈现。目前通用的有两种反馈形式：第一种是监控报表，适合反馈时间间隔比较短、重复频次高的情况，如日报、周报；第二种是分析报告，适合反馈时间较长或者一个执行周期的情况，如某个月的分析报告、某个公司的年总结报告。

进行效果反馈时，有两点需要特别注意：第一，指标要恰当，要能够直观地进行反馈，让人能准确地看到营销效果。如果出现问题，可以参考效果数据迅速进行营销调整。第二，反馈要及时。当指标能够统计的时候就要赶紧行动。如果统计不及时，而且营销动作出现失误，那发现得越晚，损失就会越大。