1. 如何有效的進行數據分析
有效的進行數據分析方法。設定目標，數據分析啟動前，要先設定明確、可拆解的目標，需要清除知道自己做數據分析的最終目標，才能保證分析過程中遭遇到大量的新數據而最終偏離了目標。
1、數據挖掘。
2、數據處理，挖掘數據的過程中，很多數據屬於原始數據，並不是每個數據都對當前分析目標有用，那就需要對數據進行加工、整理。
3、數據分析，數據處理過後，就可以開始數據分析了。數據分析需要聚焦在業務、產品和用戶上，不要為了分析而分析。
4、數據總結，數據分析的總結，要結論先行，逐層分解，最後提供論據論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字，圖文結合讓數據結論的呈現更為生動形象。除了結論呈現外，還可以呈現觀點、建議、措施等。
2. 怎樣進行數據分析
進行數據分析方式如下：
1、要求明確：准確
明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容，並清晰准確地理解和表達相關內容。
在需求溝通中，通過掌握需求的核心內容，可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外，在溝通的過程中，可以適當提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。
2、確定思路：全面、深入
分析思想是分析的靈魂，是細化分析工作的過程。分析思路清晰有邏輯，能有效避免反復分析問題。從分析目的出發，全面、深入地拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。
3、處理數據：高效
當我們進行數據分析時，我們可能會得到混亂的數據，這就要求我們清潔、整理、快速、准確地加工成適合數據分析的風格。
此時需要使用數據分析軟體以工作流的形式提取數據模型的語義，通過易於操作的可視化工具將數據加工成具有語義一致性和完整性的數據模型。系統支持的數據預處理方法包括：采樣、拆分、過濾和映射、列選擇、空值處理、並行、合並行、元數據編輯、JOIN、行選擇、重復值去除等。
4、數據分析：合適的數據
分析數據在分析過程中的地位是首要任務。從分析的目的出發，運用適當的分析方法或模型，使用分析工具分析處理過的數據，提取有價值的信息。
5、顯示數據：直觀
展示數據又稱數據可視化，是以簡單直觀的方式傳達數據中包含的信息，增強數據的可讀性，讓讀者輕松看到數據表達的內容。
6、寫報告：建議落地，邏輯清晰
撰寫報告是指以文件的形式輸出分析結果，其內容是通過全面科學的數據分析來顯示操作，可以為決策者提供強有力的決策依據，從而降低操作風險，提高利潤。
在撰寫報告時，為了使報告更容易閱讀和有價值，需要注意在報告中註明分析目標、口徑和數據來源；報告應圖文並茂，組織清晰，邏輯性強，單一推理；報告應反映有價值的結論和建議。
7、效果反饋：及時
所謂效果反饋，就是選擇合適有代表性的指標，及時監控報告中提出的戰略執行進度和執行效果。只有輸入和輸出才能知道自己的操作問題點和閃點，所以效果反饋是非常必要的。反饋時要特別注意兩點，一是指標要合適，二是反饋要及時。