数据分析 方案一般是数据分析之后产生的动作指导内容。数据分析方案What is数据分析:更多业务数据采集的统计分析，这需要对业务流程和逻辑的深刻理解，数据分析方法学习数据分析一定有人百度过很多数据分析方法，什么漏斗分析，PEST，SWOT模型，杜邦分析等等。
1、思路清晰数据分析的目的和思路清晰是保证数据分析流程有效实施的首要条件。其功能是为数据收集、处理和分析提供明确的方向。可以说，思维是整个分析过程的起点。首先，目的不明确会导致方向错误。目的明确了，就要构建分析框架，把分析目的分解成几个不同的分析点，即如何进行数据分析，从哪些角度分析，采用哪些分析指标。
这里说的数据包括一手数据和二手数据。一手资料主要是指可以直接获得的资料，二手资料主要是指加工后获得的资料。3.处理数据处理数据是指将收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的风格，这是数据分析之前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量杂乱无章、难以理解的数据中提取并推导出有价值、有意义的数据。
第一，基础数据必须可靠。无论是哪个企业，数据分析的目的都是为企业带来更多的商业价值，帮助企业避免或减少风险带来的损失。如果数据本身有错或者质量不好，那么数据分析的结果和的解题。第二，及时阻断数据错误的重要性是一个复杂的过程。在这个环节中，从数据采集到数据筛选和数据分析都可能出现错误。因此，我们需要在每个环节识别错误的数据，尤其是在数据处理阶段，这可以是一个很好的清理数据的过程。
3、有哪些商业智能 数据分析方法?您好，数据分析在商业智能方面的工作主要是通过OLAP来实现的。原理是根据业务需求建立年、月、日等人员分析数据的维度。分析师需要掌握的是数据分析的思路。比如我们需要用常用的FineBI做一个简单的分析，先建立哪些分析指标，需要哪些表格，然后拿出来。OLAP会自动建立表与表之间的关系，只需要构建一个图表结构，就可以实现数据查询和显示分析结构，这恰恰是商业智能的“智能”。
