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黄金法则和反黄金法则数据分析的六大黄金法则

　　数据猿导读为何你的数据分析结果总是难以落地？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，每个人全部能找到一个属于自己的答案。本人前后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的标准，期望能对大家有所帮助
　　为何你的数据分析结果总是难以落地？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，每个人全部能找到一个属于自己的答案。本人前后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的标准，期望能对大家有所帮助。
　　1、遵照数据分析标准步骤
　　数据分析遵照一定的步骤，不但能够确保数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还能够让分析最终的结果愈加正确，愈加有说服力。通常情况下，数据分析分为以下多个步骤：
　　1）业务了解，确定目标、明确分析需求；
　　2）数据了解，搜集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量；
　　3）数据准备，选择数据、清洗数据、结构数据、整合数据、格式化数据；
　　4）建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型；
　　5）评定模型，对模型进行较为全方面的评价，评价结果、重审过程；
　　6）结果布署，分析结果应用。
　　2、明确数据分析目标
　　在数据分析前期，要做到充足沟通、了解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思索，明确为何要做数据分析，要达成一个什么目标。这么才能确保后续的搜集数据、确定分析专题、分析数据、分析结果应用等工作全部能够围绕分析目标开展，确保最终能够从整体目标的角度去总结分析结果。
　　3、业务和数据结合确定分析专题
　　以处理业务问题为目标，以数据现实状况为基础，确定分析专题。前期要做好充足的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为关键，进行多轮讨论，分析专题避免过大，针对业务痛点，实现知现实状况、明原因、可预计、有价值。另外，分析数据的范围除了关键关注的业务指标数据，还要尽可能考虑扩展外延数据，比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析专题之前，要进行数据支撑情况的初步判定，避免中途发觉数据质量或数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析专题以后，具体论证分析可行性，确保分析过程的清楚性，才能开始分析工作。
　　4、多个分析方法结合
　　分析过程中尽可能利用多个分析方法，以提升分析的正确性和可靠性。比如，利用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析；融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多个分析方法；高级分析和可视化分析相结合等。
　　5、选择适宜的分析工具
　　工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择适宜的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等这几个工具全部是业界比较认可的数据分析产品。它们各有其优势，SPSS较早进入我国市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上轻易上手，简单易学。SAS因为其功效强大而且能够编程，很受高级用户的欢迎。Alteryx工作流打包成应用，为小企业直接提供给用，地理数据分析功效强大。美林的Tempo功效全方面，在高级分析和可视化分析相结合上含有显