1. 如何有效的进行数据分析
有效的进行数据分析方法。设定目标，数据分析启动前，要先设定明确、可拆解的目标，需要清除知道自己做数据分析的最终目标，才能保证分析过程中遭遇到大量的新数据而最终偏离了目标。
1、数据挖掘。
2、数据处理，挖掘数据的过程中，很多数据属于原始数据，并不是每个数据都对当前分析目标有用，那就需要对数据进行加工、整理。
3、数据分析，数据处理过后，就可以开始数据分析了。数据分析需要聚焦在业务、产品和用户上，不要为了分析而分析。
4、数据总结，数据分析的总结，要结论先行，逐层分解，最后提供论据论证。能够用图表的话就不要单纯用文字，图文结合让数据结论的呈现更为生动形象。除了结论呈现外，还可以呈现观点、建议、措施等。
2. 怎样进行数据分析
进行数据分析方式如下：
1、要求明确：准确
明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容，并清晰准确地理解和表达相关内容。
在需求沟通中，通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外，在沟通的过程中，可以适当提出自己的想法，让需求更加清晰立体。
2、确定思路：全面、深入
分析思想是分析的灵魂，是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑，能有效避免反复分析问题。从分析目的出发，全面、深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。
3、处理数据：高效
当我们进行数据分析时，我们可能会得到混乱的数据，这就要求我们清洁、整理、快速、准确地加工成适合数据分析的风格。
此时需要使用数据分析软件以工作流的形式提取数据模型的语义，通过易于操作的可视化工具将数据加工成具有语义一致性和完整性的数据模型。系统支持的数据预处理方法包括：采样、拆分、过滤和映射、列选择、空值处理、并行、合并行、元数据编辑、JOIN、行选择、重复值去除等。
4、数据分析：合适的数据
分析数据在分析过程中的地位是首要任务。从分析的目的出发，运用适当的分析方法或模型，使用分析工具分析处理过的数据，提取有价值的信息。
5、显示数据：直观
展示数据又称数据可视化，是以简单直观的方式传达数据中包含的信息，增强数据的可读性，让读者轻松看到数据表达的内容。
6、写报告：建议落地，逻辑清晰
撰写报告是指以文件的形式输出分析结果，其内容是通过全面科学的数据分析来显示操作，可以为决策者提供强有力的决策依据，从而降低操作风险，提高利润。
在撰写报告时，为了使报告更容易阅读和有价值，需要注意在报告中注明分析目标、口径和数据来源；报告应图文并茂，组织清晰，逻辑性强，单一推理；报告应反映有价值的结论和建议。
7、效果反馈：及时
所谓效果反馈，就是选择合适有代表性的指标，及时监控报告中提出的战略执行进度和执行效果。只有输入和输出才能知道自己的操作问题点和闪点，所以效果反馈是非常必要的。反馈时要特别注意两点，一是指标要合适，二是反馈要及时。