如今，数据的重要性日益凸显。在使用数据的同时，数据的使用和挖掘也决定着企业的竞争价值。数据从最初的原始状态经过数据分析技术的整合，变成对于企业有利的数据源。在对数据分析时的思路和数据分析的流程有哪些？



　　数据分析思路



　　1.细分分析



　　细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。



　　2.对比分析



　　对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，通过相同维度下的指标对比，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。



　　3.同期分析



　　同期分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。



　　4.聚类分析



　　聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。



　　数据分析流程



　　1.明确数据分析的目标



　　做任何事都需要有一个明确的目标，数据分析亦是如此，在做数据分析时，需要明确数据分析的目标是什么，按照目标进行相应规划。



　　2.需要采集哪些信息



　　数据分析面向的对象就是数据，对于进行数据分析所需要的原始数据，需要有一个明确的认知，需要采集的原始数据要对应目标。



　　3.数据的整理与分析



　　数据采集完毕后，对于原始数据将要进行数据的整理与分析，使用数据分析工具对数据进行智能化的加工处理。使得有用的数据得以提炼。



　　4.数据的展现与输出



　　有用数据整理完毕后，需要对于特定的形式进行展示说明，使得数据可视化。运用相应的图表将数据图像化，更加直观清楚的了解数据。



　　大数据分析的思路与流程.通过中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)讲述的内容我们不难发现数据分析的内容是很多的，但是大家在进行数据分析的时候一定要做好数据分析的细节工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助，只有做好这些步骤，才能够做好数据分析的工作。