❶ 數據分析能力不強，應該通過什麼方法加強
數據分析一般不需要編程能力，但是要有編程的邏輯思維能力：
1、要開發數據分析軟體以及程序，讓崗位人直觀看明白的話可以採用編程方式開發出來，這個就要編程能力。
2、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業神滑戚知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
3、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
4、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
5、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
6、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的讓讓設計游陵、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
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❷ 數據分析中5大常見問題及對策
1. 無思路：數據雜亂，不知到從何入手
成因：分析的業務目標不明晰，致使數據採集過剩;分析方法與分析的場景不懂得怎樣結合，導致無從下手。
對策：首先，學會理解業務背景和團隊的業務目標;熟悉各分析方法及應用場景，後面有介紹。
2. 無側重：分析邏輯不嚴謹，生搬硬湊亂猜想
成因：沒有整體考慮對數據造成波動的可能原因，把關聯性指標用作為因果關系指標，成為了“為了分析而分析”。
對策：數據分析應形成閉環，確定分析目標——採集數仔岩據——列舉可能原因(金字塔/公式化思維，後面介紹)–驗洞笑證猜想–得出分析結論–後續優化對策。
3. 無規劃：分析時，卻發現數據缺失，採集難度高
成因：對所上線產品的價值收益不清晰，未提前規劃觀察指標及進行相關的數據採集需求開發，巧婦也難為無米之炊啊!
對策：明確產品的成功指標，可提前構思分析思路，進而反推所需的數據需求細節。
4. 無記錄：數據異常，卻不知道做了什麼
成因：團隊內部信息同步不及時。可能是活動導致的產品數據暴增，或者產品更新導致系統故障數據下跌。
對策：建立團隊內部的協作機制，信息及時同步至共享平台。如：運營活動上線前X天，及時同步至產品相關活動規劃，並做好備份記錄和通知相關部門。
5. 不熟練：對分析工具不熟悉，分析耗時大
成因：分析工具如excel，若不是在學校有專門課程，基本是自學或者報相關課程，工作忙沒抽時間單獨學習是根本原因。
對策：建議列出自己的薄弱環節，有針對的找相關的課程學習，如果是小白，建議系統地學學，後面會涉及。
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❸ 數據分析應該怎麼做
1.明確目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
2.數據收集
根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。
3.數據處理
數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。
4.數據分析
數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
5.數據展現
一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
6.報告撰寫
撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。