数据分析的路径，是“先数据，后问题”。在不清楚要回答什么问题的情况下，就先收集数据、收集方法，之后进行数据分析。下面具体讲解正确的路径是什么样。
数据分析的本质
1、观察现象（市场口碑、业务反馈、指标变化）
2、结合原理（业务逻辑+分析逻辑）
3、做出推论（建立假设）
4、采取行动（基于假设，采取业务动作）
5、验证假设（检验结果，积累经验）
6、进一步分析（持续监控）
分析思路跟具体工具关系并不大，没有数据的年代，还有定性分析方法；有数据的年代，还有基于调查问卷数据的调查分析，有基于交易数据的经营分析，有基于用户APP/网站行为的“大”数据分析。数据来源越丰富，数据越准确，可用的分析方法越多，结果也越精确，但基本思路是一样的。
为什么要建立数据分析思路
在实际工作中，数据分析常常存在以下问题：
1、数据分析师不了解销售/运营/产品/售后业务
2、数据分析师只懂得跑数据，不懂得销售/运营/产品原理
3、未完全理解数据背后的含义，就进行业务行动计划
具备数据分析思路需要基本前提，首先观察到位，了解原理；其次判断可以采取的具体措施；最后得到结果。最佳实践措施是建立起：设定数据指标→数据监控过程→数据预警问题→分析问题→探索对策→进行测试→验证假设→总结经验→循环监控的流程。
建立数据分析思路应该具备的条件
1、了解数据采集、数仓建设、数据治理基础等全部流程
2、有良好的业务沟通机制
3、对业务逻辑有基础了解
4、能观察到业务行动的结果
5、区分非技术问题
如何进行数据分析
1. 记录数据
有用的数据要经过有心的设计，才能有效率地存储下来。基于业务需求采集数据，了解每种数据的信息量，还了解不同数据收集时的难易程度，以及如何设计机制来保证信息收集的准确。
2. 处理数据
商业复杂后，数据会产生于不同部门。从其他部门高效地整合数据，并对数据质量有把控，也是数据分析师的重要素质。当整合了有用的数据后，把数据清理好、保证质量，做到结构完整、条理清晰，会让基于此的数据分析事半功倍。这一步看起来很轻松，当企业越大、部门越多、数据越复杂的时候，越重要。
3. 分析数据
首先要对采集到的数据，进行清洗、筛选，建立统一数据标准和格式规范，提高数据质量。然后，再对数据进行分析，分析内容包括实验、预测、归因、制定关键指标、行研、深挖、仪表盘等等。
4. 决策自动化
无论是专家系统、监督学习或者无监督学习，归根结底，都是基于数据总结出来规律，将商业决策自动化。好的数据分析师，除了根据商业问题选择适用模型，提高模型表现和提高数据质量之外，还应该知道什么决策适合被机器学习解决；知道机器学习的长处与短板；知道如何收集/制造标签来赋能机器学习模型；知道如何建立机器学习的优化目标和损失函数等等。
大数据的概念虽然提了很久，但是真正意义上的多维度、大规模的数据，是近几年才真正发展起来的。很多公司连处理大数据的能力都没有，更别提有效应用了。这里大家可以借助亿信华辰研发的数据分析BI工具，这款工具可以帮助企业打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，解决各类复杂业务的数据分析问题，实现高效数字化转型。
