Complete数据分析Process:业务建模。实证分析。数据准备。数据处理。数据分析并显示。专业报告。持续验证和跟踪。作为a 数据分析老师，无论最初的职业定位是技术还是商业，最终被送到一定阶段后，都会承担数据管理的角色。比如数据抽取:在数据取出的过程中，数据抽取的核心环节是在哪里、什么时候、如何取出。从哪里弄来的？不同数据源的数据源可能得不到相同的数据结果。
7、 数据分析 方法论是什么?首先，数据分析 方法论就像国家的方针政策一样，引导和决定着我们分析的方向。知道如何从宏观上进行数据分析就像是对数据分析的前期策划，知道了数据分析后的发展。数据分析 Rule是指具体的分析方法，比如我们常见的比较分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。数据分析 Law，数据分析 Rule从微观角度指导我们如何进行-0。
1.理顺分析思路，保证数据分析结构的系统化，这是整个分析过程的前提。2.将问题分解成相关的部分，并展示它们之间的关系。3.指导后续发展数据分析。4.确保分析结果的有效性和正确性。只有在分析方法论的指导下，才能进行数据分析，这样分析结果才会有指导意义，才不会出现。几种常用的数据数据分析方法:PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论和用户行为理论。
8、三种定量分析方法三种定量分析方法如下:一、比率分析法比较不同的数据得到比率。它是财务分析的基本方法，也是定量分析的主要方法。比率分析法是将同期财务报表中几个重要项目的相关数据进行比较，找出比率的方法，用于分析和评价公司的经营活动和公司的当前及历史情况。它是财务分析最基本的工具。二、趋势分析法根据某一阶段某一指数的变化绘制趋势分析图。
定性预测和定量预测通常可以相辅相成。趋势分析是将不同时期的数据中相同的指标或比率进行比较，直接观察其变化和幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。它是基于时间发展连续性原理的应用来预测事物的发展趋势。三、数学模型法构建适合某个指数的数学模型，观察该指数的变化。
9、 数据分析 方法论(二在上一篇文章中，数据分析 方法论 (1)建立数据指标体系，我总结了如何从零开始建立一个产品的数据指标体系。构建好数据索引体系后，我们就可以得到我们想要的源数据了。但是源数据需要经过处理才能对我们有价值，一个好的处理方法可以让我们得到的数据价值最大化。所以基于数据汇总报表的思路，我总结了产品经理在处理数据时需要掌握的常用数据方法。
从数据分析 report的基本思路可以知道数据分析的目的只有两类:总结过去/现在的情况，预测未来的趋势。在实际应用中，根据具体需求细化目的，在明确了数据分析的目标之后，我们就可以选择合适的分析理论作为数据分析 report的框架。常用的分析理论有:4P理论、PESTEL理论、SWOT理论、5W2H理论、逻辑树理论、用户行为理论和AARRR理论。
