一般来说，数据剖析的流程是这样的：明确意图、拉取数据、处理数据、寻觅异常点、得出定论、验证定论。
明确意图：清楚并了解此次剖析的意图是什么，比方寻觅某项目客户流量锐减的原因，这个许多时分是树立在你对业务逻辑/流程的了解基础上。
这就要求先确认剖析维度，包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否遭到其他外界要素的影响。
拉取数据：许多时分咱们需要自己动手从数据库里拉取相关数据，在拉取数据时，需要留意以下一些技巧：
能在数据库里处理的，就不要拉到excel中处理；条件约束是否准确：时刻、平台、页面、类别、是否去重；所取时刻段数据是否不受外界要素影响等等。
处理数据：保存拉取出来的数据作为原始数据，保存相应的句子；把握常用函数(Vlookup、sum、Average、if、If error)。
得出、验证定论：更终，便是要结合咱们的详细业务，从数据中寻觅异常点、得出定论，再从其他维度去验证定论的可靠性。
数据剖析方法一般来说有两种，一种是定性剖析，一种便是定量剖析。定性剖析，便是对事物的性质作出判断，终究它“是什么”。定量剖析，是指对工作的数量做出计算，衡量它“有多少”。
举个栗子。
更近我院线雕项意图点击量大幅度提高，而结合医院的近况可知，点击量大幅提高的原因是医院更近做了线雕整形项意图优惠促销活动。如果这时分还有更深层次的原因，比方说是因为线雕项目在资料和技术上有了更新，减少了成本。那咱们这时分就要测算出节省的百分比详细是多少。
数据剖析便是定性剖析和定量剖析的相互结合，不断验证的进程。提出假定、设计方案、剖析数据、验证或推翻假定，更终抽丝剥茧，逐步接近本相。
数据是相互印证的，彼此之间有如通过无形的网络纵横连接，只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。
通过数据剖析得出的定论，应当能反推出其他数据，或是与其他数据剖析得出的结果相一致。
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