一张图带你了解数据分析完整流程

一张图带你了解数据分析完整流程 数据分析的完整流程主要包括以下六个关键步骤：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现、数据可视化以及数据分析报告。下面将逐一详细介绍每个步骤。 数据采集 数据采集是对各种来源的结构化和非结构化海量数据进行采集的过程。

明确数据分析的目的 数据分析的最终目的是什么？虽然具体目的可能因业务而异，但归根结底，都是为了增加转化，无论是降低成本、增加对话还是提升流量质量，都是为了这一核心目标服务。发现问题 以某账户的营销数据为例（见下图），我们首先观察到的是线索数量逐步上升，但线索成本并未下降。

数据分析步骤地图：展示数据分析的流程，从数据收集、清洗、探索，到建模、验证、呈现的全过程。基础知识地图：涵盖数据分析的基本概念、理论基础，包括统计学、数学模型等。技术知识地图：详细介绍了数据分析的常用工具和技术，如Python、R、SQL、数据挖掘算法等。

数据分析的基本流程 数据收集：从企业内部的各个系统（如人力资源管理系统、财务系统、考勤系统等）收集与人力资源相关的数据，包括员工基本信息、薪酬数据、绩效数据、培训记录等。数据清洗：对收集到的数据进行整理和筛选，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和准确性。

箭头：红色的单向箭头表示报告从数据管理与报告模块流向审核与发布模块，以及发布后的报告信息向其他相关模块的传递（如样品接收模块，用于更新样品状态）。流程与交互样品流转：从样品接收开始，经过准备、分析、数据管理与报告，最终到审核与发布，形成了一个完整的样品处理流程。

数据可视化之步骤条:让复杂事件有条不紊,步骤流程清晰化

壹►方向设置：步骤条组件的方向可以设置为水平或竖直。竖直方向的步骤条在某些场景下可以更加节省空间，同时提供清晰的视觉引导。点状步骤条：开启点状步骤条的显示开关后，步骤条将以点状形式呈现，这种显示方式在某些场景下可以更加简洁明了。图标大小：步骤图标的大小可以设置为正常或迷你。

贰‌►数据可视化中使用步骤条实现复杂事件有条不紊、步骤流程清晰化的步骤如下：选择步骤条组件：在数字组件分类中选择“步骤条”组件，并将其拖拽至大屏展示区域。个性化设置：颜色设置：通过调整“辅助文本颜色”、“正常图标颜色”和“异常图标颜色”，使步骤条组件的外观更加符合个性化需求。

叁‌►使用步骤条组件开始，首先在数字组件分类中选择它并拖拽至大屏，初始效果如图所示。组件具备丰富的个性化设置，如颜色、模式及展示效果等，可定制以满足不同场景需求。通过“辅助文本颜色”、“正常图标颜色”、“异常图标颜色”的设定，组件外观更加个性化。显示模式包含步骤条与导航条两种，默认为步骤条。

肆►步骤条组件在数字组件分类中易于获取，拖拽至大屏后，即刻呈现预设显示效果。具备丰富个性化设置，包括颜色、模式、展示效果等。用户可自定义“辅助文本颜色”、“正常图标颜色”、“异常图标颜色”，实现视觉上的鲜明对比与区分。

数据可视化的步骤

数据可视化的步骤如下： 明确需求在制作图表前，需清晰界定目标：为何制作图表（如分析趋势、对比数据、展示占比）、希望传达的核心信息（如销售额增长、用户分布特征）、受众是谁（如管理层关注战略指标，技术人员关注细节数据）。不同受众和目的直接影响图表类型与详细程度的选择。

数据可视化的核心是通过图表、图形等视觉元素将数据转化为直观易懂的信息，具体可按以下步骤操作：明确目标与数据准备 确定需求：先明确可视化目的（如展示趋势、对比关系、分布规律等），避免盲目堆砌图表。

数据采集数据采集是数据可视化的基础环节，主要分为内部数据采集和外部数据采集两类：内部数据采集：数据来源于企业内部的业务数据库，例如销售记录、客户信息、生产数据等。这类数据通常结构化程度较高，可直接用于分析。

核心步骤选中文本内容打开Excel表格后，首先需框选需要可视化的数据区域（如单列数值、多列数据或特定单元格范围）。此步骤为后续格式应用奠定基础。应用条件格式-数据条在顶部菜单栏点击「开始」选项卡，找到「条件格式」按钮并展开下拉菜单，选择「数据条」选项。此时会弹出内置的数据条样式库。

在SPSS中实现数据可视化，可通过菜单操作快速生成多种图表。

EXCEL数据分析之数据分析的步骤(一)

壹►EXCEL数据分析的步骤主要包括明确问题、理解数据、数据清洗、数据分析或模型构建以及数据可视化五个环节，具体内容如下：明确问题：明确数据分析的目标，思考需要哪些数据进行分析，以及哪些数据的分析可以解决所要解决的问题。理解数据：数据采集：根据研究的问题，采集相应的数据。

贰‌►步骤1：打开Excel选项菜单点击Excel界面左上角的“文件”选项，进入后台视图。步骤2：进入加载项管理界面在后台视图中选择左侧“选项”功能，弹出Excel选项对话框。步骤3：选择分析工具库加载项在Excel选项对话框中，选择左侧“加载项”选项，在右侧“管理”下拉菜单中选择“Excel加载项”，点击“转到”按钮。

叁‌►界定问题明确数据分析的目的，界定需要解决的问题。例如：婴儿性别分布婴儿年龄段分布不同季度最受欢迎的品类不同性别对商品品类的需求是否不同不同年龄段对商品品类的需求是否不同 确定所需数据根据分析问题确定需要的数据字段：婴儿性别分布：需要每位用户的性别信息。

想成为数据可视化高手,来看完这篇教程就能极速入门!

数据可视化的基础概念定义：将枯燥的文字、报表转化为易于观看的图片形式，帮助快速理解数据规律。例如，将销售数据从表格转化为折线图，可直观展示销售额的波动趋势。核心价值：解决杂乱数据难以分析的问题，提升数据统计和分析效率。例如，互联网金融公司通过可视化展示用户行为数据，快速定位高风险用户群体。

首先，我们来认识宏中的核心概念。对象，如同应用中的元素，如在宏中指令“Range（A1）=2022”中的“A1”单元格，就是Excel中的一个对象。集合则是包含多个同类对象的容器，比如，一个工作簿中的所有工作表合称为Worksheets，通过“Worksheets（“Sheet2”）”来指定特定工作表。

第一参数的灵活性是SUBTOTAL函数的关键所在，它决定了函数执行的具体操作，如求和、平均、最大值、最小值等。第二参数则仅用于指定统计的数据范围。举例来说，使用9和109参数进行求和操作，展示了SUBTOTAL函数的强大与多功能性。此外，SUBTOTAL函数还能解决筛选数据时序号不连续的问题。

从入门到精通青铜级：最简单的下拉菜单通过数据验证功能，设置“允许”为序列，输入选项如“男，女”，轻松实现。白银级：动态内容选择- 方法1：直接设置单元格区域为来源。- 方法2：利用名称管理器，如“科学家”名称，快速生成下拉菜单。

基点为A1，列偏移量则是通过MATCH函数计算出你选择的科目在B1：D1区间的列号，高度为A列中数据的行数，确保了准确的范围选择。若你同样想求和而非平均分，则只需将AVERAGE换成SUM。另一种方法是使用SUMPRODUCT函数，这可以简化过程为=SUMPRODUCT（G1=B1：D1）*B2：D17）/COUNT（B：B）。

首先，对于初学者来说，学习计算机技术首先要从两个方面入手，其一是学习操作系统知识，其二是学习编程语言知识。在掌握了操作系统知识和编程知识之后，再根据自身的知识结构、兴趣爱好和技术发展趋势来选择一个主攻方向，比如当前选择大数据方向就是不错的选择。