编者按：数据计算技术越来越成熟，从数据中找到企业业务优化的魔法密码已经成为了一个高效的方法，许多企业想要建设数据分析体系，不知道如何做，本篇文章企业服务汇将阐述大数据分析的主要流程。

计算机技术的成熟为人类带来了强大的计算性能，通过数据分析找到企业业务增长的魔法密码、产品留存的关键指标已经成为一个非常高效的手段。不仅是大企业需要，很多小企业、创业公司如果能妥善利用数据分析，则可以更快速的找到发展方向。如何将杂乱的数据集梳理和归纳并且分析出关键指标就是数据分析的核心。

 

➤  数据分析的流程

数据分析是一套思想，可以通过不同的方式来实现。在数据分析体系中，核心的数据处理流程可以分为三步：数据收集、数据处理、数据应用。如果企业想建立一套最小可行性的数据分析体系，可以围绕这三步展开。

（一）数据收集

数据收集是数据分析的第一步，是整个流程的起点。需要收集的数据主要分为已结构化存储的系统数据和前端日志数据。结构化存储的数据是指：系统中已经设定好的数据类型，比如商品名称、价格、详细描述等等组成了商品订单，姓名、电话、性别等等组成的用户信息，这些都是结构化数据。而日志数据是碎片化的，没有完整的数据结构，像客户留存，活跃用户等信息都是由日志数据所记录的。

从数据收集方式上来讲，结构化的数据来自于产品的核心业务，都会随着产品后端工作存储在数据库中。而日志数据的收集，主要通过URL埋点和事件埋点两种方式。URL埋点则是在不同渠道投放的网址上加上特殊的标记，以此达到统计的目的。事件埋点是指对产品（页面、APP等等）发生的事件进行监测，比如统计“加入购物车“按钮的点击次数，点击这个按钮之前用户还进行了哪些操作等等。结构化数据通常存储在系统后台即结构化数据库，日志数据通常会存储在日志数据库。

（二）数据处理

完成了数据的收集，接着就进入了数据处理阶段了。首先则是将两部分数据从数据库中取出并进行清洗。这部分工作看起来比较简单，但是对于大量级的数据来说并不是一件容易的事儿。取出的数据要经过逻辑化梳理才能使用，数据清理则是要清理掉无效数据，提高数据质量。

当完成了数据清洗后，接着就要建设不同的数据计算模块来满足需求，这部分主要看企业需要什么样的数据指标，比如留存率、平均转化率…,并设置定时计算等等。这也就完成了基础数据支持，将源数据梳理成一个个可用的数据指标。因为真正有用的数据从来都不是一堆收集来的原始数据，而是详细的紧贴业务的数据指标。

（三）数据应用

经过了上一个阶段的数据处理，已经有了完整的数据作为数据应用的支持。这部分要完成的是将这些指标数据进行组合、比较、维度限制以及可视化。相对于业务体系来说，需要将多个指标组合起来进行分析，比如：将查看商品的用户数、加入购物车的用户数、提交订单的用户数组合起来，查看7天内和30天内的数据并通过图表的方式显示，则可以提供一个多维度可视化的数据报表，来满足实际应用的需要。

 

➤  小结

数据分析是一套思想，具体的实现方式和数据分析工具是多种多样的。企业可以选择自主搭建数据分析体系，也可以使用市面上现有的数据分析工具。只要实现文中的三个数据分析流程，则是一套最小可行性的数据分析体系。因为市场上的工具多种多样，各个工具的特点和优势略有不同，企业服务汇通过本文介绍数据分析的流程，帮您在选择相关数据服务时进行参考。