进行数据分析步骤：

1、数据收集

当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。

2、数据清理

清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。

3、数据对比

对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。

4、数据细分

数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。

5、数据溯源

通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。

依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。

操作步骤如下：

1、打开excel点击菜单栏中文件，选择并进入选项界面。

2、进入选项卡，点击“加载项”

3、点击“分析工具库”

4、点击底部的转到，进入加载宏界面。

5、在分析工具库前打钩，确认即可，此时excel表格右上角菜单栏中就会出现“数据分析”命令选项。

扩展资料

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

具体设置方法如下：

1.首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

2.进入到底部的“选项”。

3.接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

4.然后点击底部的“转到”。

5.在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

6.接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

7.单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可。