如今数据的重要性日益凸显，在运用数据的同时对于数据的利用与挖掘也一样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，下面我将展开说明。

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。

数据分析的应用——BI

数据分析的智能化，节省了企业的人力物力，在商业智能领域，国内软件公司也进入了高速发展的阶段。以目前国内占有率第一的帆软为例，其Finebi就完全应对企业的需求，对于复杂数据的智能处理。可视化的分析，实现了企业数据分析的智能化。相信数据分析未来的市场将会更加庞大，运用的领域也将更加广泛。

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