個人數據分析如何入手？打通這4個維度就夠了

在數據分析工作中，分析思維是比工具還要重要的存在。使用不同的思維模式開展工作，最后得到的也將是不同結果。

1.邏輯思維：在分析數據時要找到每個數據間的邏輯關系，并聯系你的工作要求，找到你最需要的數據，以及搜集這些數據的方法。

2.向上思維&下切思維：在做數據分析時，我們需要站在長遠的角度，從全局來看這些數據。“向上”指的是建立一個長遠的目標，站在公司的角度做長遠分析，而不是為了做數據而做數據，“下切”指的則是細化分析數據，只有將數據拆分進行細節分析，才能找到問題的真正根源。

3.求同思維&存異思維：在分析每組數據時，我們要看到它們背后的共同規律，找到表象下的共通之處進行客觀分析。此外，在對待那些相似的數據時，也應該看到數據的特殊之處。

在具備了以上的數據分析思維后，我們便要明確此次數據分析的目的。在一般情況下，數據分析主要圍繞以下三大目的展開。

1.原因分析：通過對比以往數據，發現數據中存在的問題，找到事情的根本原因。就拿客戶流失問題舉例，只有透過數據才能看到哪個環節客戶流失較多，并鎖定有問題環節，用下切思維深度分析。

2.現狀分析：數據最好的使用體驗就在當下，拿到數據后就能準確判斷當下的情況，短期的數據分析可以幫助工作人員判斷當下工作的正確與否。

3.未來預測：數據分析最終是為未來服務的，用數據分析思維找到數據中的某種趨勢或者共性，便可以為日后的工作提供更可靠的前進方向。

明確數據分析目的后，便可以著手搜集數據。想要做好數據分析，搜集到的數據越詳細越好，這也要求在進行這一步工作時要有大局觀。就拿新媒體工作舉例，除了運營內容的閱讀量、轉發分享量、粉絲量等常規數據外，具體到文章的標題、關鍵詞、情緒點，都是需要分析的數據。

在準備好大量的數據后，接下來便進入到數據處理階段。面對大量、雜亂無章、難以理解的數據，必須運用數據分析思維進行數據分類加工，推導出對于解決問題有意義的數據。

當前期準備工作全部結束時，就來到了數據展現階段，也就是報表制作階段。會使用Excel固然重要，但簡單的Excel表格并不能直觀展現痛點。想要讓人一眼看到問題核心，必須使用可視化方法呈現。在制作報表時，應該盡可能多的使用柱狀圖、餅圖、折線圖等形式進行解釋說明，這樣能夠直觀展現出數據分析的結果，而不是用自己的主觀感受匯報工作。

一份好的數據分析報告可以為工作添彩，而一個好用的數據分析工具則可以在最大程度上提高工作效率。想快速上手數據分析，可以下載試用YonghongDesktop，它操作簡單，功能強大，直接下載安裝就可以使用。支持在線、離線數據分析，有多種自助數據分析功能，而且它的圖表組建非常豐富，可視化報表制作常用的桑基圖、時間軌跡圖、熱力圖、雷達圖等等都可以實現。

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