『壹』 如何分析結果是否合理，如何驗證與判斷
驗證分析結果是否合理，可採用以下方法進行驗證與判斷。首先是要驗證分析結果是否有效在分析試樣的同時，通過平行測定一個與試樣同類型的標 准樣品。如果標准樣品的分析值與標准證書所提供的標准值之差不大於標樣允許誤差時，表明分析結果有效，否則無效。用允許差驗收判斷在分析結果有效的前提下，用同一試驗室或不同試驗室的所得分析 結果之差，按「允許差」判斷。如同一試驗室，同一（或兩個）分析人員，採用標准方法分析同 一試樣，兩次結果之差應小於或等於「同一試驗室的允許差」，取兩者平均值為最終分析結果。 若超出允許差值，應在短時間內進行第三次測定，測定結果與前兩次或任一次分析結果之差符合 允許差規定時，則取其平均值作為分析結果。按照「驗收試樣分析值程序」進行判斷此法由國際標准化組織協會提出，各國正逐漸 採用。基本步驟是：當兩次分析值之差的絕對值小於或等於「允許差」時判斷分析 結果有效，取兩次結果的平均值。若大於「允許差」，小於1.2倍允許差時，需進行第三次測定。 依此類推，直至該次測定結果與前幾次測定結果的級差小於1.3倍允許差時為止。在日常分析工 作中，用「驗收程序」進行驗證，以保分析結果的可靠性。同等精度要求下消耗資源越少越優。
『貳』 做數據分析如何保障數據的准確性
從業多年，在數據准確性上摔過不少跟斗，總結了一些切實有效的方法，能夠幫你盡可能的規避錯誤，確保數據的准確性，分享給大家
對數據上游的管理雖然看上去，數據分析師是掌握數據資源的人，但從數據的生產流程來看，數據分析師其實位於數據的下游，數據需要至少先經過採集環節、清洗環節、存儲環節才能被數據分析師拿到，甚至有的體量特別大的數據，他的調取和處理環節也不能被數據分析師控制。所以，想要最終做出的數據不出錯，那就要先確保我們的數據上游是准確的。
雖然數據上游一般是由其他業務或技術人員負責，但數據分析師也可以通過提需求或生產過程參與的方式，對數據上游進行管理：
設立數據「安檢站」「大包小包過機安檢」只要你坐過北京的地鐵，相信這句話一定耳熟能詳，為了確保所有旅客不把易燃易爆等危險品帶入地鐵內危及他人安全，地鐵在每個進站口設置安檢站對所有過往人員物品進行檢查。雖然避免數據錯誤的最主要方法就是檢查，但全流程無休止的數據檢查顯然是費時費力且效率低的，我們其實也可以在數據流入流出的關鍵節點設立「安檢站」，只在這個時候進行數據檢查。
一般我會在這些地方設立「安檢站」：
幾種行之有效的檢查方法：
確保數據准確的幾個日常習慣除了上述成體系的錯誤規避手段外，幾個日常的好習慣也可以讓我們盡可能的離錯誤遠一點：
以上，是確保數據准確的大致經驗總結，幾句最關鍵的話再重復嘮叨一下：
數據處理的准確性校驗一直是個難題，是否存在一些針對據處理准確性的通用做法呢？
下面是一些對於數據進行計算處理後，保證數據准確性的個人實踐：
對於大部分數據來說，數據處理可以分為以下 五個步驟 ：
1.數據採集；2.數據傳輸（實時/批量）；3.數據建模/存儲；4.數據計算/分析；5.數據可視化展示/挖掘
針對上面五點分別展開介紹：
一、數據採集
通常數據處理之前會有數據採集的過程，數據採集會涉及到多數據來源，每中數據來源由於格式等不一致，需要特殊處理。
1.針對不通的數據源，需要做到每個數據源獲取 數據能夠獨立。
2.採集過程需要監控，傳輸之前如有條件，可以做到本地有備份數據，便於異常查找時進行數據比對。
二、數據傳輸（實時/批量）
數據源本地已經做到有備份的情況下，對於傳輸異常的時候，需要 支持重試 ，存儲端需要支持去重。
三、數據建模/存儲
數據存儲可以針對結果集合進行冗餘分類存儲，便於數據進行比對,針對存儲需要進行副本備份，同時數據可以考慮按生效記錄進行疊加存儲，支持回溯 歷史 的存儲結構進行存儲。
四、數據計算/分析/挖掘
數據進行計算，分析的時候需要進行步驟分解，便於准確性的分析和統計
1.計算之前，支持測算，同時支持數據進行分批計算，需要能導出本批次清單基礎數據（例如人員或者id），便於數據核對。
2.計算之中，支持快速少量指定的典型數據測算，支持選擇，是否存儲參與計算過程的全部的中間變數。
3.計算之後，可以選擇，支持導出本次計算過程中的所有參與變數和中間變數參數，可以線下根據數據列表對應的參數，進行計算，從而進行數據准確性的核對。
計算過程中，支持針對有問題的數據ID進行染色，染色後的數據，所有的中間過程變數全部進行列印輸出。
五、數據可視化展示
可視化挖掘過程，需要主要前台圖形化界面的數據量
『叄』 兩組數據判斷那個更可信應從哪些方面考慮
一， 1方差，正態分布，qq圖, spss直接求顯著性差異
2把第一組和第二組的 外觀分析 ，香氣分析，口感分析，整體分析分別求了和進行了比較，第一組各項指標都比第二項高，但我覺得需要進行多元方差分析
3，我們用的是獨立性的檢驗 ，但要考慮到數據是否符合正態分布
4，用T檢驗，可是又要假設正態分布， T檢驗就是一種檢驗方法。。。是不用建立模型的
5，方差分析法得出無顯著差異，再用方差的散點圖分析其波動
6，數理統計里的假設檢驗，相關因素分析可以採用SPSS，至於可信度的說明可以考慮從方差入手說明，或者建立一個可信度指數，將相關數據整合到所建立指數中去。不能一下子公布全題分析，只能一步步分析。參數估計里有至信區間吧，還記得參數估計的有效**就是方差最小，靈活運用而已，知識不能學死了，只要不違反公理定理，合理運用引用相關交叉概念是沒問題的
二， 1，權重 計算機智能擬合 泰勒公式
2，層次分析加模糊數學，其實純評價類方法還可以採用灰色測度，還可以通過合理改造一些理論或合並理論建立評價模型，建議第二問可以考慮正式建立模型了，第一問僅做個假設檢驗寫得詳細點就行了，那不是模型，模型的建立可以從該問開始，小結一下：A題可以用統計分析軟體SPSS來做，理論基於假設檢驗、方差分析及純評價方法（評價類方法很多，至於用哪個可以依據個人喜好或個人想法），方法是需要創新的，所以在理論基礎上有很大的拓展空間。
3，用兩個獨立t檢驗， 還是配對樣本T檢驗，多重檢驗也可以
4，應該有客觀的量化標准，但尺度由品酒師掌握（就像體操項目打分一樣），比如說 多少g的葡萄可以生成多少度的葡萄酒，這樣的是客觀的
5，根據葡萄酒的分數對應的葡萄來進行分類
三， 第三問就是建立相關因素與評價指標的函數關系，通過前一問，運用SPSS軟體可以構建出這樣的函數，如果第二問開始構建模型，那麼該問可以細化及補充就可以了，看哪種化學物質含量多 那麼葡萄酒對應的哪種特質就多
用兩個獨立t檢驗， 還是配對樣本T檢驗，多重檢驗也可以
四， 1，第四問就是在第三問建立的函數可以改變因素數據觀察指標結果是否符合附件所給標准來驗證，並對所建模型加以分析總結即可
2，，2.3問對葡萄酒的影響 能否通過主看，2,3項 而不需要品酒員就決定葡萄酒的質量
『肆』 怎樣對數據進行分析—數據分析的六大步驟
時下的大數據時代與人工智慧熱潮，相信很多人都會對數據分析產生很多的興趣，其實數據分析師是Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據收集，整理，分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。
很多人學習過數據分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬於自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那麼數據分析的步驟是什麼呢？比較讓大眾認可的數據分析步驟分為
六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數據分析的項目就不會無從下手了。
無論做什麼事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什麼要進展這個項目，進行數據分析要解決什麼問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什麼指導意義。
明確好數據分析目的，梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，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化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。
數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種
一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什麼規律可言的，所以就需要對採集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會佔用我們大部分的時間
數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有 數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。
對數據整理完畢之後，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言 等，分析模型有 回歸、分類、聚類、關聯、預測 等。其實數據分析的重點不是採用什麼分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。
通過對數據的收集、整理、分析之後，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常願意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。
常用數據圖表 有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖 等圖形，在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：
當分析出來最終的結果之後，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。
一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。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。
數據分析的四大誤區
1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析
2、缺乏對行業、公司業務的認知，分析結果偏離實際 。數據必須和業務結合才有意義，清楚所在行業的整體結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，在根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據，同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息。
3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具
4、數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的 。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析
『伍』 如何保證分析數據的准確性（八）
如何保證分析數據的准確性 中級（八） 2010.09.02 三班 王主持：對分析而言，數據就是產品，保證產品的質量是每個行業的最終目的。什麼樣的產品是好的，對於分析就是數據的准確性。准確的數據對生產有好的指導作用，不準確的數據就有可能造成設備的損壞和生產的停歇，對於大型工廠來說損失是慘重的。我們也知道對於咱廠，每次開停車都會在人力及資金上付出很多，所以我們不希望因為數據的問題引起不必要的爭端，所以正確分析，報出正確結果是我們分析人不能推脫的責任和義務。對於我們質檢中心是我廠的質量檢驗部門，主要承擔著各種外進原燃料、廠內工序間產品的質量檢驗及外發產品的質量控制工作任務，檢驗數據的准確性對各生產環節的順利進行都起到了至關重要的作用，同時，各種外發產品的質量得到保證，就會為企業樹立良好的外部形象和信譽度，為企業發展開拓更為廣闊的市場空間，因此，保證各種外進物料及外發產品的質量情況得到及時准確的反映就顯得十分必要，那麼如何能保證檢驗所得數據准確性呢，影響檢驗數據准確性的因素又有哪些呢？現在我們就來簡單探討一下。 先有甲醇崗人員回答 張回答：對於甲醇崗的分析我接觸的時間較晚，我是初來的員工，到處都要學習，對於現在我掌握的情況，我想說的是:平行分析是檢驗分析數據准確的好方法，比如說當一個數據分析有異常的情況時，就是與平常分析不一樣，就要重復分析一次或著兩次，當確定取樣正確的情況下，假如復核的幾次還是與第一次一樣的情況下，就可判斷分析數據是正確的，在此種情況下作為分析人就要趕快與工藝人聯系，告知其情況，以做到分析是工藝的眼睛的作用。 許接著說：張嵐說的對，我比她早來些，除她說的情況外，我認為保證數據的准確性還要做到對分析項目的質的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的認識中提高分析的准確性。 沈說:菊香和張嵐說的都很好，我要說的是：目前，質檢中心檢驗作業區所採取的檢驗方法主要由化學分析和儀器分析兩部分構成，首先，就化學分析方法而言，影響檢驗數據准確性的因素主要有以下幾個方面。 第一，檢驗試驗操作規程是否符合國家標准。所採用的操作規程是否適合所檢驗的物料的各分析元素的需要，直接決定著檢驗結果的准確與否，對分析結果的准確性起到了至關重要的決定性作用，那麼，必須要選擇適合各分析項目的操作規程，才能保證檢驗數據的准確性。目前，在我們質檢中心各化驗室所採用的各種分析方法基本都是依據《龍宇煤化工分析操作規程》中所包含的操作規程來執行，此規程是由質量檢驗相關工程技術人員依據國家標准相關內容及結合煤化工所檢驗各種物料工作需要而編寫，基本能夠滿足檢驗工作需要。但是，隨著國家標準的不斷更新，檢驗方法的逐步成熟，《煤化工檢驗試驗操作規程》中所涉及的一些原有的檢驗方法已不適合檢驗工作需要，已被新的分析方法所取代，在這種情況下，修訂和完善檢驗試驗操作規程就顯得尤為重要，我們質檢中心技術科相關技術人員，會同從事各檢驗項目相關工作人員，對檢驗試驗規程進行了重新修訂和完善，力求跟上檢驗方法發展步伐，滿足檢驗工作需要，現在檢驗所採用的分析方法，全部參照國標中相關內容執行，這樣就消除了由於方法不完善所產生的檢驗數據的誤差，充分保證了各種物料檢驗數據的准確性，為其他相關生產單位提供准確可靠的質量情況參考信息。 第二，檢驗所用各種材料及設備是否符合使用要求。在化學分析中，要用到標准樣品、化學葯品、玻璃儀器、量器具以及相關的各種設備，那麼這些材料及設備是否滿足檢驗工作需要，直接決定了檢驗數據的准確性。在所使用的化學葯品方面，由於不同廠家所生產的葯品質量水平不一致或同一廠家所生產的不同批次的葯品的質量水平有差別，就拿酸類而言，分為優級純、分析純、化學純等幾種，不同的分析方法對使用葯品的純度等級要求不一致，如果葯品的純度達不到要求，可能就會導致同一試樣的分析結果的重現性出現偏差，只有保證化學葯品質量滿足檢驗需求，才能使分析過程中所得出的檢驗數據准確，保證所分析試樣的結果及時報出，為其他相關生產環節提供有效的指導作用；在玻璃儀器方面，燒杯、量筒、錐形瓶、容量瓶等，質量是否符合檢驗要求，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響，如果平行使用的一批玻璃儀器的精確度不一致或不同廠家生產的玻璃儀器質量水平不一致，對所計算出的結果就會產生一定的誤差，因此，保證檢驗量器具符合使用要求，就能使檢驗數據准確性得到保證；在使用的設備方面，馬弗爐、天平、分光光度計等，設備是否滿足檢驗工作需要，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響。定期對檢驗所使用各種設備進行檢定，保證設備能夠正常運行，滿足檢驗工作需要，這樣就能使檢驗數據的准確性得到保證。滿足以上幾方面要求，就能消除分析過程中所產生的系統誤差，保證檢驗結果的准確。 第三，從業人員素質是否滿足工作需求。由於目前檢驗系統從業人員素質參差不齊，在檢驗過程中，對檢驗操作規程的理解程度可能不一致，同時，由於原有的培訓上崗制度基本為有經驗的化驗人員來帶新上崗的員工，沒有接受過正規的理論知識及實際操作方面的培訓，對檢驗過程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟練掌握整個分析步驟，這樣對檢驗數據的准確性就會產生一定的影響。現在，質檢中心開展了學習年活動，定期組織員工開展業務知識等相關內容的培訓工作，大大提高了各崗位從業人員的業務素質和技術水平，同時，每半年進行一次操作技能考試，對員工的技術水平的提高也起到了積極的促進作用，使相關崗位人員的技術水平適合本崗位檢驗工作需要，這樣就保證了檢驗過程中操作規程的徹底貫徹執行，完全按照標准化操作方法開展各項質檢工作，為提供准確可靠的檢驗質量信息奠定了堅實的基礎。 第四，檢驗環境是否符合檢驗工作需要。在檢驗分析過程中，環境是否滿足檢驗要求，對化驗所得的檢驗數據的准確性也存在一定的影響。如標准溶液要在室溫下進行保存，才能保證濃度在一定時間內保持一致，若是存放標准溶液的操作室內溫度過高或過低都會使溶液的濃度發生一些變化，這樣檢驗所得的數據就會受到一定的影響，檢驗數據的准確性可能就無法得到保證，因此，保證檢驗環境滿足工作需要，就會消除所產生的系統誤差，保證檢驗所得數據准確無誤。 吳接著說：巧星剛針對化學分析方法做了討論，那我就從儀器分析方面說一下一些提高准確性的問題，具體我認為有以下幾個方面。 第一，儀器本身的性能。儀器穩定運行是保證數據准確可靠的一個必備前提條件，儀器在安裝調試過程中，根據檢驗工作需要，工程師用生產過程中的檢驗物料進行繪制標准曲線，曲線的准確與否直接關繫到檢驗數據的准確性，因此，要定期檢查曲線是否漂移，如瓶裝標氣就是用來衡量色譜曲線准確與否的重要參考依據。 第二，儀器日常維護是否到位。在儀器的日常使用過程中，由於所分析樣品不一致，曲線可能會發生平移或轉動，因此，要定期對儀器的曲線進行校正，同時，儀器內部的一些元件及常用的一些備件可能由於長時間運行需要更換與修復，如色譜分析儀的進樣口部位，在分析試樣的過程中，由於隔墊的的破損或松動，使儀器的出峰時間發生變化，只有對隔墊進行更換或者旋緊進樣口螺母等，才能使儀器正常運行。 第三，環境因素是否滿足儀器運行要求。 第四，樣品制備要滿足檢驗需要。 第五，從事儀器分析工作人員對儀器分析方法掌握情況。如果從業人員對儀器分析技術規程掌握的不好，不能使儀器分析過程按照標准進行，可能對檢驗數據准確性造成一定的影響，因此，要對從事儀器分析人員進行系統的培訓，讓他們完全掌握儀器分析方法，才能保證儀器分析結果的准確性。 今天的討論是豐富的，通過這次討論我相信大家對准確分析有了更深刻的了解，希望大家能通過本次討論認真思考，共同進步，為以後的准確分析，精確分析打下良好的基礎。
『陸』 數學建模如何分析結果的可靠性
根據題目不同有所不同，例如：
對四類數據年齡、性別、每日吸煙數、調整後的co濃度等進行聚類分析，結果如下：
對變數進行劃分，則
如果根據吸煙者自身特徵和吸煙量等分為四類，結果為：
第一類：吸煙者年齡；
第二類：吸煙者性別；
第三類：每日吸煙數；
第四類：調整後co濃度
如果根據吸煙者自身特徵和吸煙量等分為三類，結果為：
第一類：吸煙者年齡；
第二類：吸煙者性別；
第三類：每日吸煙數與調整後co濃度。
如果根據吸煙者自身特徵和吸煙量等分為二類，結果為：
第一類：吸煙者性別；
第二類：吸煙者年齡、調整後co濃度、每日吸煙數。
從以上結果結合聚類圖中的合並距離可以看出，吸煙者性別對戒煙成功的影響力與其他幾個變數有所不同，由前邊幾問的求解可知，性別對戒煙成功影響較小
綜上 兩種分析結果具有較大的一致性，同時主成分分析中累計貢獻率接近80%，因此模型可靠。
『柒』 如何分析化學如何保證原始數據的科學有效性
須重視的以下問題：影響分析測試誤差的5大因素、對分析誤差的表述、排除疑問數據的方法、判斷分析檢測數據可靠性的具體方法、理解儀器的性能技術指標對分析誤差的影響及有關問題、處理好日常分析檢測報告中常見的一些錯誤、儀器條件對檢測結果的影響、開展方法學研究等。
重視和掌握數據處理和數據可靠性判斷的具體方法：1加標回收率的測定.由於工作中樣品溶液與標准溶液基體一致是很難做到的，基體中有無干擾可以通過加標回收實驗確定：即在被測樣品中加入標准物質，測定其回收率，這是目前國內外各種實驗室中常用而又方便確定檢測數據可靠性（准確度）的方法。2重視相關系數r與斜率b的關系，避免誤判分析測試數據的可靠性。3重視測量方法與測量結果的朔源.測量方法至少包括抽樣，樣品前處理和儀器測定三個部分組成。除樣品的代表性（送樣只對送樣負責、采樣對批量負責）、合理的前處理外，還要朔源儀器的檢定。當對某樣品測定時，無論選用哪種分析方法，都要用化學組成形態與樣品相似的標准參考物質同時進行測量，只有標准參考物質的測量結果在證書值給定范圍內，才能說明測量結果的可靠性。這也說明了標准參考物質的重要性。4重視標准和標准系列濃度范圍的關系。據分析儀器（儀器學理論）和儀器分析（分析化學理論）的理論，很多分析都是相對測量，所以標准特別重要。
『捌』 如何判斷金融數據分析結果的好壞
要看金融數據分析結果是否能真實反應現實情況，歸納的原因是否有科學依據，是否具有普遍性和針對性。分析過程的量化模型是否可靠，能否通過實踐和時間的檢驗。而數據本身能否代表標的，與跟蹤的誤差范圍是否在設計范圍之內等等。
『玖』 如何進行有效的數據分析
首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;
什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。
專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。
那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？
事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。
數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析
工作中我們運用數據分析的作用有哪些？
1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等
2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題
3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。
最重要的一點：
我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？
然後，我們來看數據分析的六部曲
1、明確分析目的和思路：
這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。
2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。
3、數據處理：
主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。
4、數據分析：
首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。
5、數據展現：
數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點
6、撰寫報告：
數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。