分析方法流程

① 系统分析方法的步骤

系统分析方法的具体步骤包括：限定问题、确定目标、调查研究收集数据、提出备选方案和评价标准、备选方案评估和提出最可行方案。 调查研究和收集数据应该围绕问题起因进行，一方面要验证有限定问题阶段形成的假设，另一方面要探讨产生问题的根本原因，为下一步提出解决问题的备选方案做准备。
调查研究常用的有四种方式，即阅读文件资料、访谈、观察和调查。
收集的数据和信息包括事实（facts）、见解(opinions)和态度(attitudes)。要对数据和信息去伪存真，交叉核实，保证真实性和准确性。 最可行方案并不一定是最佳方案，它是在约束条件之内，根据评价标准筛选出的最现实可行的方案。如果客户满意，则系统分析达到目标。如果客户不满意，则要与客户协商调整约束条件或评价标准，甚至重新限定的问题，开始新一轮系统分析，直到客户满意为止。
以生命系统为例：
(一)、生命系统是开放系统。对生命系统的分析切入的是结构和功能两个角度，关注的是它与外界环境之间的物质交流、能量转换和信息传递三个方面。细胞是生物体结构和功能的基本单位。同时，细胞本身有具有严整的结构和复杂的功能区域划分.而生物膜、细胞器、细胞、器官、个体、种群、群落、生态系统、生物圈等生物学研究的对象，其实是由微观到宏观的不同层次的生命系统。其中细胞是微观水平的生命系统。生物圈，是指地球上有生命活动的领域及其居住环境的整体。是最为宏观水平的生命系统。
(二)、生命系统时刻都处于动态变化的过程中。稳态是生命系统能够独立存在的必要条件。个体水平的激素调节、神经调节，或者群体水平的抵抗力稳定性、恢复力稳定性，都是将维持自身的稳态作为目标。生态系统中的信息传递及其在生态系统中的作用既是新知识，也是理解生态系统调节的难点。
通过以上两个方面认识到：生命系统是整体性，其功能是各组成要素在孤立状态时所没有的。它具有结构和功能在涨落作用下的稳定性，具有随环境变化而改变其结构和功能的动态性。

② 一次完整的数据分析流程包括哪些环节

一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、提出建议推动落地

做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开。常见的数据分析目标包括以下三种类型：

波动解释型：某天的销售额突然下降了，某天的新用户留存突然降低了，这时候往往需要分析师去解释波动的原因，分析较为聚焦，主要是找到波动的原因。

数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网领域常见于app某某功能上线了一段时间后，数据分析师往往需要复盘一下这个功能的表现情况，看看有没有什么问题。

专题探索型：对某个主题发起的专项探索，比如新用户流失、营收分析等等

在明确的分析目标后，就可以根据目标去获取所需要的数据，数据获取主要可以分为外部数据和内部数据两类：可以外部数据和内部数据两类：

外部数据

想要获取外部数据，一是可以从公开的数据网站上查询，比如对于战略分析师，在研究进入某个地区或某个国家的策略时，往往就需要获取对应地区、国家的数据

第二种获取外部数据的方法就是爬虫，这陆盯种方法会更加灵活，不过现在做爬虫会有一定的法律风险。

内部数据

内部数据是企业自身内部的数据，对于互联网行业，用户行为的数据是通过埋点的形式上报获取，最终储存在hive表中，作为数据分析师，需要用sql去把数据提取出来。

数据处理阶段主要的目的是解决数据质量的问题，在数据采集环节中，内部的数据往往质量较好，但是外部数据，比如爬虫获取的数据，数据往往会比较杂乱，俗称“脏数据”，需要进行数据清洗，包括补全缺失值、删去异常值、重复值、进行数据转换等等

1 、异常值处理

什么是异早此和常值？下面就是一个很明显的异常值的例子，这种异常值在我们进行分析时候，比如回归分析，这种值往往都要删掉，不然会对结果产生很大的影响。但是并不是所有情况异常值都要删掉，不同领域对异常值的处理方法不同，比如在风控领域，反而要重点关注异常值，因为大部分用户都是正常的，异常值可能就是作弊用户。

2、补全缺失值

有缺失值怎么办，补上。常见的补缺失值的办法包括：

1. 通过其他信息填补，比如通过身份证补充生日、籍贯等

2. 将样本进行分类，然后以该类中样本的均值、中位数补全

数据处理好了之后，就可以开始分析，根据你的分析目标，要选择合适的分析方法。常见的分析方法包括：

描述性分析

推断性分析

探索性分析

通过数据分析得出结论后，还需要用图表展示出来，俗话说得好，“文不如表，表不如图"，用图表可以更清晰展现你的结论。

基于你的分析目标得出结论后，数据分析师还应根据你的结论提出相对应的改进建议，并推动建议落地，这样才能完成一个完整的数据分析闭环。比如你发现新用户流失高的原因是因为某个新用户引导的节点有问题，那么可以提出对应的建议，比如产品应该如何改进这个节点。

在你的策略实施后，发现新用户的流失率显着下降，这样就完成了一次完扒槐整的数据分析，通过分析改进了业务。

③ 数据分析的基本步骤有哪些

1.分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

2.数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。

3.数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

4.数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5.数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢?一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

6. 报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。