数据分析是对收集的海量数据采用合适的分析方法进行分析，再以高效的分析工具（如Excel、Python等)将数据分类及汇总，并提取数据中最有价值的信息，归纳总结为有效结论，挖掘数据的最大化价值的过程。

那么数据分析流程是怎么样的呢？这里将数据分析流程主要为7个：明确目标、获取数据、处理数据、分析数据、展示数据、撰写报考、效果反馈，知道了流程后，我们一一来说明。

1

明确目标

做任何事之前都会有它相应的目标，数据分析更是如此，每一次分析前我们都需要明确目的是什么？需要解决的是什么问题？是为了达到什么目标？

常见的数据分析目标一般分为以下3类：

波动解释型：如某天的客户贷款通过率突然下降了，这时就需要数据分析师去解释波动的原因。

数据复盘型：如金融机构APP在上线了一段时间后，数据分析师往往需要复盘APP各功能的表现情况，看看是否有异常。

专项探索型:对某个主题发起的，如老客户的流失，营收分析等。

2

获取数据

针对目标去获取所需的的数据，主要可分为外部数据和内部数据。

3

处理数据

从获取数据步骤过来后的数据，我们一般没办法直接使用，需要做进一步的处理，也可以称为数据清洗，主要是针对空白值、无效值、重复值、缺失值等异常值。

4

分析数据

分析数据是分析流程重中之重的步骤，从分析目的出发，按照分析思路，运用合适的分析方法或分析模型，使用分析工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息。

开展具体的分析一般将现有的分析方法，一般包括：描述性分析、推断性分析与探索性分析来数据进行整合分析。

分析肯定不能少了工具的辅助，在分析中常用的工具有：Excel、Python、SQL、R，当然数据处理时，同样可以使用这些工具，只是目的不同，数据处理侧重于清洗和转化，数据分析则侧重于汇总和分类。

5

数据可视化

以简单、直观的方式表示数据所包含的信息，一般用图表展示，图标可以清晰展示你的结论，增强看报表的人的理解。

常用的图表有表格，散点图、条形图，柱状图等，Excel、PPT是最基础，常用的图表展示工具。注意，图表展示不用太炫酷，主要让阅读者快速清晰的理解为第一准则。

6

撰写报考

经过一通分析，需要得出来的内容汇总成数据分析报告，数据报告主要包含下面的内容报告背景、报告目的、数据基本情况、、可视化图表以及策略选择：提出解决方案，阐述你的结论，提供解决策略等。

7

效果反馈

分析报告中以数据为导向的建议已提出，但还不知道建议的效果。所以效果反馈是非常有必要的。

效果反馈就是选择有代表性的指标，及时监控报告中提出的策略执行进度、执行效果。进行效果反馈时，需要一定的载体来进行呈现，目前通用的2种反馈形式：

监控报表：是反馈时间间隔比较短、重复频次高的反馈，比如日报、周报；

分析报告：是反馈时间将较长或一个执行周期情况，如某月分析报告。

看到这里，如果你也想学习用SQL、Python、Spark等工具的具体实操案例以及“在基础层之上的中间表、应用表要如何衔接？”“下单月、观察月，分别需要制作怎么样的报表？如何基于中间表的核心指标计算flow rate？”等等风控场景中的工作内容。那么千万不能错过《金融数据分析师训练营》课程。

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