在职场中，数据分析可以说是最基本也是最核心的技能，但也是很多人的痛点。真正的数据分析，不是你看到了什么，而是判断这个数据发生背后的逻辑是什么、为什么发生、以及接下来我该做什么。

今天给大家分享高手都是如何做数据分析的！

一、数据分析“四步法”

高手在做数据分析，通常会对过程和目标进行拆解。具体而言，数据分析可以拆解为四步：

第一步：界定目标 - 先问“为什么”，再想“看什么”

数据往往和问题是相关联的，在分析之前，我们首先要明确解决什么具体的业务问题？这是数据分析的起点，避免迷失在数据之中。

你不能说“分析一下用户活跃情况”，而是要说“为什么本周新用户的次日留存率下降了5%？”这样问题的范围就会很清晰，关联的指标也很明确。

第二步：收集与处理- 根据问题拿到关联数据并处理

根据第一步的目标，你要确定好需要哪些数据，同时确认这些数据从哪里获取？

一般来讲，日常的数据分析数据后台都是有报表或者看板、可以直接获取到数据的（所以运营人建立完善的指标体系也很重要），你不用依赖数据部门，如果没有现成的数据，那就需要你写sql取数，或者让数据部门协助你拿到你想要的数据。

那就需要你有清晰的数据指标，比如第一步中分析次留的问题，你就需要拿到新用户量、次日留存率这两个直接指标；日活、新用户签到数据、新手引导完成率、新用户渠道来源等关联数据，并进行数据清洗。

清洗的过程一般在excel中完成，你需要掌握的技能：数据透视表/图、常用函数、常用图表这一步你需要产出：一份干净、可用的数据集。

第三步：分析与洞察—挖掘数据背后的含义

这是整个数据分析过程中最重要的一个环节，你需要运用各种分析方法找到问题的根本原因。

常用的数据分析方法有：

对比分析： 和过去比（同比/环比）、和目标比、和同类群体比。

趋势分析：通过用折线图、柱状图、饼图等可视化图形来判断数据趋势来发现问题细分拆解： 从整体数据拆解到各个维度（如新用户还可以继续往下拆为：渠道来源、地域、用户属性等）。

漏斗分析： 追踪用户关键路径上的转化与流失。

如果问题复杂，数据量级很大，需要用到大体量的数据进行分析时，可以用相关性分析、四象限分析、决策树等统计学方法进行分析。

第4步：结论与决策-下一步要怎么做

数据分析最终的目标一定是要将洞察转化为可执行的业务建议，否则分析就是没有价值的。

你需要从数据洞察中给出明确的、可落地的策略，你不能说新用户的留存率确实下降了，而是要说新用户留存下降的主要原因是a渠道的的新手引导完成率下降。具体建议包括：

1. 立即优化A渠道的引导流程；

2. 对该渠道用户做一次问卷调研分析用户偏好。这一步你需要产出：一份有结论、有建议的数据分析报告。

二、AI+BI快速实现数据分析

AI工具能够将复杂的数据转化为故事叙述，高手最擅长的是高效使用工具。

DeepSeek的自然语言处理可以依据销售数据增强分析的可读性和吸引力。FineBI等工具有动态可视化功能，使数据报告实时变化，动态信息展示。

以某公司业务2020上半年销售收入、费用、利润等预算完成情况和同比增长情况进行分析，结合AI工具输出结论报告。利用DeepSeek与BI工具的结合可以实现高效的数据分析和可视化。以下是基本的实操流程：

1. AI数据处理与初步分析

在DeepSeek中输入具体分析需求，它会依据指令对数据进行处理和分析，自动生成基准报告。这个过程节省了人工处理数据的时间与精力，能够快速对大量数据进行初步分析。

增长情况分析：销售收入同比下降5.96%，预算完成度85.77%，未完全达成目标，反映部分业务线市场表现不及预期。但虽然销售收入同比下降，净利润却逆势增长，盈利能力显著增强。

盈利情况分析：净利润大幅增长30.75%，显著优于收入表现，主要得益于费用控制（现金折扣、促销费、广告费结余14.85亿元）。净利润率提升至22.18%（+6.23%），反映盈利能力增强。利润增长由严格的成本费用控制驱动，抵消了收入下滑的负面影响。

营运情况分析：成本下降幅度（-6.96%）大于收入下降（-5.96%），说明营运效率可能有所提升。净利润的大幅提升也间接反映营运费用控制良好，尤其是销售与市场费用。四项指标及其变化情况的展示，可以快速把握整体业绩轮廓。

2. 可视化动态交互性

在数据分析工具中，通过拖拽操作能生成动态故事线，动态故事线以一种连贯、易懂的方式展示数据变化过程，帮助理解数据背后的业务逻辑。以下为某部门产品的数据智能预警观测大屏，帮助迅速做出反应，降低风险。

通过BI，也可以直接连接企业的数据库、ERP、CRM 系统等，也支持SQL数据源、Excel文件数据集，可以通过FineReport设计器连接多维数据库，减少用Excel导出合并数据的繁琐操作，降低错误率。

通过拖拽就能完成复杂的数据清洗关联，比如计算“利润率”，就可以通过拖拽“利润”和“收入”这两个指标，设置计算公式“利润率=利润/收入×100%”得到。

、

通过热力图、气泡图等功能也可以快速锁定问题区域，比如从全国的互联网渠道统计数据，精确到某个省份，再到某个城市，逐步找到问题所在。

3. 使用工具注意事项

动态可视化的目的是辅助理解数据，需要避免过度设计影响信息传达，遵循简洁原则，确保图表清晰展示关键信息。

尽管AI的功能日益强大，但像DeepSeek的预测模型需要分析师设置合理的参数和边界，确保结果的可靠程度，充分发挥数据分析师的专业知识与判断力，将AI作为辅助工具。

AI生成的内容应来源于真实数据，给出不符合实际情况的解释或建议时，要保持批判性思维，只有基于真实数据的分析，才能为企业决策提供可靠依据。

数据分析的核心竞争力不仅仅是工具操作技能，而是能够在数据与故事之间找到平衡，挖掘出能够引发决策者深度思考的关键洞察，为企业创造更大的价值。职场想进一步提升自己，可以考过CDA数据分析师，这个证书企业认可度高，对于未来找工作是很有帮助的。