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《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一1.4 数据分析的流程

简介: 本节书摘来华章计算机《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第1章 ,第1.4节,纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4 数据分析的流程 数据分析一般有数据采集、数据整理、制表、数据分析、数据呈现等多个阶段。

本节书摘来华章计算机《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第1章 ,第1.4节,纪贺元 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4 数据分析的流程

数据分析一般有数据采集、数据整理、制表、数据分析、数据呈现等多个阶段。当然,不是说每一个数据分析的过程都需要这些阶段,有的企业数据质量非常好,自然就不需要数据采集过程了;也有些数据分析并不怎么需要呈现过程。不过,为了方便读者理解,下面将介绍一个完整的流程。

1.4.1 数据采集

数据采集指为了保证数据分析能够顺利展开而进行的数据采集工作。数据采集工作的难度、跨度非常大,有的采集工作非常简单,仅仅是几个简单的邮件、电话,就能够完成数据的采集工作;有的数据采集工作则非常痛苦,甚至经常会出现采集不到数据的情况。
数据采集的难度一般表现在如下几个方面。
(1)数据根本就不存在
由于企业缺乏数据规划或者现场人员疏漏等原因,在采集数据的过程中,经常发现数据根本就不存在。
(2)数据过粗
如1.1.3节所述,企业经常在数据记录的颗粒度方面出问题,例如根据某企业的规定,项目的成本数据应该按照“天”为单位来记录,但是我们最后发现成本记录的单位是“月”,这中间的差别非常大。
(3)数据质量低下
数据的错误、对不上、缺漏等情况普遍存在,曾经有一个项目合作方对我说,如果严格校对数据质量,我们的数据可以删除70%。试想想,在30%的比较“靠谱”的数据上做分析,得出的结论是否靠谱?
(4)人为原因导致数据采集困难
一些人为原因也会导致数据采集的困难,包括部门之间的隔阂、人际关系等因素。

1.4.2 数据整理

但凡是做过数据分析的人都知道,数据整理是一个痛苦而且复杂的过程,很多数据拿到手之后,并不能马上做处理,而是要经过一个转换过程,请看图1-4所示的一个需要整理的数据案例。


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从图1-4可以看出,A列的数据都是合并单元格格式,如果要对以上的数据进行透视表分析,需要进行如下的操作。
(1) 取消合并单元格
选中A列,点击EXCEL中的“开始”→“合并后居中”,取消合并单元格之后的数据效果如图1-5所示。


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(2) 填充空白单元格
按F5键,点击“定位条件”,如图1-6所示。

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在弹出的界面中选择“空值”,如图1-7所示。
这时工作表中的空白都被选中了,效果如图1-8所示。


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在公式栏中输入“=A2”,也就是让每一个单元格都等于上一个单元格的值,然后按“Ctrl+Enter”组合键,空白处都填充好了。填充后的效果如图1-9所示。

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以上只是一个小小的例子,我们在进行数据处理的时候,都要先进行各种数据整理。甚至有时数据整理的时间会占据数据分析时长的70%以上。

1.4.3 制表

制表是日常工作的重要组成部分,也是数据分析的重要组成部分。实际上不少企业已经把企业管理工作贯穿到报表的实现当中,通过一张张精心设计的报表,管理人员可以迅速了解企业的采购、生产、销售、售后、财务、人事、安全等相关信息。
企业常见的报表包括如下类型。
采购报表:反映企业各部门的需求,供应商供货品类、价格等状况,采购项目进展状况等;
生产报表:包括产量表、成本表、人力消耗表、设备故障表、安全质量表等;
财务报表:包括销售输入管理、成本管控表、量本利分析表、流动资产管理表、负债管理表、投资项目决策表、财务预测表等;
售后报表:包括样品跟踪表、设备状况跟踪、客户满意度跟踪、投诉建议表等;
人事报表:包括人员状况、薪资福利、人员雇佣离职表等多个报表。

1.4.4 数据分析

数据分析的范围非常广泛,凡是基于业务需求出发且依托于数据进行分析的,就是数据分析。
企业的数据分析一般包括以下方面。
营销数据分析:这是企业数据分析的主要部分,个人认为也是数据分析最迷人最有魅力的地方。营销数据分析包括营销整体状况分析、客户分析、产品线分析、促销分析、客户画像、客户购买原因分析、营销预测、营销异常值分析等。
生产质量数据分析:包括生产态势分析、设备故障分析、生产成本分析、质量稳定性分析等。
财务数据分析:财务数据分析也是数据分析的主要部分之一,在很多企业,营销数据和财务数据有很多交集,甚至我见过一些企业的营销数据基本上是在财务部进行汇总的。财务数据分析一般比较关心异常值分析、财务预测、成本结构、项目投融资决策等多个方面。企业的其他部门也有一些数据分析的需求,不过分布得比较零散。

1.4.5 数据展示(呈现)

数据展示这件事情的跨度很大,高度重视数据展示的大企业会购买类似Tableau这样的专业可视化软件,这类软件功能强大,能够承受大数据量的考验,且运转速度快;而一般的企业由于实力限制或者没有那么高层次的需求,通常利用EXCEL或者一些数据分析插件来优化图形展示效果即可。

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