分析方法流程

① 系統分析方法的步驟

系統分析方法的具體步驟包括：限定問題、確定目標、調查研究收集數據、提出備選方案和評價標准、備選方案評估和提出最可行方案。 調查研究和收集數據應該圍繞問題起因進行，一方面要驗證有限定問題階段形成的假設，另一方面要探討產生問題的根本原因，為下一步提出解決問題的備選方案做准備。
調查研究常用的有四種方式，即閱讀文件資料、訪談、觀察和調查。
收集的數據和信息包括事實（facts）、見解(opinions)和態度(attitudes)。要對數據和信息去偽存真，交叉核實，保證真實性和准確性。 最可行方案並不一定是最佳方案，它是在約束條件之內，根據評價標准篩選出的最現實可行的方案。如果客戶滿意，則系統分析達到目標。如果客戶不滿意，則要與客戶協商調整約束條件或評價標准，甚至重新限定的問題，開始新一輪系統分析，直到客戶滿意為止。
以生命系統為例：
(一)、生命系統是開放系統。對生命系統的分析切入的是結構和功能兩個角度，關注的是它與外界環境之間的物質交流、能量轉換和信息傳遞三個方面。細胞是生物體結構和功能的基本單位。同時，細胞本身有具有嚴整的結構和復雜的功能區域劃分.而生物膜、細胞器、細胞、器官、個體、種群、群落、生態系統、生物圈等生物學研究的對象，其實是由微觀到宏觀的不同層次的生命系統。其中細胞是微觀水平的生命系統。生物圈，是指地球上有生命活動的領域及其居住環境的整體。是最為宏觀水平的生命系統。
(二)、生命系統時刻都處於動態變化的過程中。穩態是生命系統能夠獨立存在的必要條件。個體水平的激素調節、神經調節，或者群體水平的抵抗力穩定性、恢復力穩定性，都是將維持自身的穩態作為目標。生態系統中的信息傳遞及其在生態系統中的作用既是新知識，也是理解生態系統調節的難點。
通過以上兩個方面認識到：生命系統是整體性，其功能是各組成要素在孤立狀態時所沒有的。它具有結構和功能在漲落作用下的穩定性，具有隨環境變化而改變其結構和功能的動態性。

② 一次完整的數據分析流程包括哪些環節

一次完整的數據分析流程主要分為六個環節，包括明確分析目的、數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化、提出建議推動落地

做任何事情都有其對應的目的，數據分析也是如此。每一次分析前，都必須要先明確做這次分析的目的是什麼，只有先明確了目的，後面的分析才能圍繞其展開。常見的數據分析目標包括以下三種類型：

波動解釋型：某天的銷售額突然下降了，某天的新用戶留存突然降低了，這時候往往需要分析師去解釋波動的原因，分析較為聚焦，主要是找到波動的原因。

數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網領域常見於app某某功能上線了一段時間後，數據分析師往往需要復盤一下這個功能的表現情況，看看有沒有什麼問題。

專題探索型：對某個主題發起的專項探索，比如新用戶流失、營收分析等等

在明確的分析目標後，就可以根據目標去獲取所需要的數據，數據獲取主要可以分為外部數據和內部數據兩類：可以外部數據和內部數據兩類：

外部數據

想要獲取外部數據，一是可以從公開的數據網站上查詢，比如對於戰略分析師，在研究進入某個地區或某個國家的策略時，往往就需要獲取對應地區、國家的數據

第二種獲取外部數據的方法就是爬蟲，這陸盯種方法會更加靈活，不過現在做爬蟲會有一定的法律風險。

內部數據

內部數據是企業自身內部的數據，對於互聯網行業，用戶行為的數據是通過埋點的形式上報獲取，最終儲存在hive表中，作為數據分析師，需要用sql去把數據提取出來。

數據處理階段主要的目的是解決數據質量的問題，在數據採集環節中，內部的數據往往質量較好，但是外部數據，比如爬蟲獲取的數據，數據往往會比較雜亂，俗稱「臟數據」，需要進行數據清洗，包括補全缺失值、刪去異常值、重復值、進行數據轉換等等

1 、異常值處理

什麼是異早此和常值？下面就是一個很明顯的異常值的例子，這種異常值在我們進行分析時候，比如回歸分析，這種值往往都要刪掉，不然會對結果產生很大的影響。但是並不是所有情況異常值都要刪掉，不同領域對異常值的處理方法不同，比如在風控領域，反而要重點關注異常值，因為大部分用戶都是正常的，異常值可能就是作弊用戶。

2、補全缺失值

有缺失值怎麼辦，補上。常見的補缺失值的辦法包括：

1. 通過其他信息填補，比如通過身份證補充生日、籍貫等

2. 將樣本進行分類，然後以該類中樣本的均值、中位數補全

數據處理好了之後，就可以開始分析，根據你的分析目標，要選擇合適的分析方法。常見的分析方法包括：

描述性分析

推斷性分析

探索性分析

通過數據分析得出結論後，還需要用圖表展示出來，俗話說得好，「文不如表，表不如圖"，用圖表可以更清晰展現你的結論。

基於你的分析目標得出結論後，數據分析師還應根據你的結論提出相對應的改進建議，並推動建議落地，這樣才能完成一個完整的數據分析閉環。比如你發現新用戶流失高的原因是因為某個新用戶引導的節點有問題，那麼可以提出對應的建議，比如產品應該如何改進這個節點。

在你的策略實施後，發現新用戶的流失率顯著下降，這樣就完成了一次完扒槐整的數據分析，通過分析改進了業務。

③ 數據分析的基本步驟有哪些

1.分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。

2.數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據。

3.數據處理

數據處理是指對採集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。

4.數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

5.數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然呢?一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

6. 報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。