整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。

8、如何展现和输出?

数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表：

1)折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

2)柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

3)堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。

4)线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

5)条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

6)饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

7)复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。

8)母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重

图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。

在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

数据挖掘的完整步骤是怎样的?

刘老师数据分析师

1、理解数据和数据的来源(understanding)。

2、获取相关知识与技术(acquisition)。

3、整合与检查数据(integration and checking)。

4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。

5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。

6、实际数据挖掘工作(data mining)。

7、测试和验证挖掘结果(testing and verification)。

8、解释和应用(interpretation and use)。

数据挖掘要解决什么问题?

刘老师数据分析师

首先是数据的可伸缩性，提高或改变数据的可伸缩度;其次是解决数据高维性的问题;处理异种数据和复杂数据;解决数据所有权与分布问题;对非传统的分析进行合理处理。