作为办公一族，经常和报表打交道。日、周、月、季、年报等报表是工作日常。马上六月份结束，又要进行2018年上半年的总结，如何才能提供领导最有效的数据，通过数据能够了解现状，问题的原因分析以及对未来发展的预测，让数据驱动公司业务发展，体现自己的工作价值？为了提高自己的工作能力，看了数据分析的入门书《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》，非常适合经常使用Excel的办公人员，内容深入浅出，用师徒对话的形式讲解，经常用美食和服装类比数据分析，形象生动，便于理解。
全书按数据分析的工作流程顺序编写的，数据分析分为六个步骤，明确分析目的并将思路结构化，然后收集数据，处理数据，分析数据，将分析数据展现出来，最后撰写数据分析报告。因为书中用到的主要分析工具是Excel，对于数据透视表和图表制作都比较熟练的工作人员，会大大提高本书的阅读速度，对于从事营销，财务，人力资源岗位的人提高职业竞争力有一定帮助。
《谁说菜鸟不会数据分析》是由张文霖、刘夏璐、狄松三位作者合作编写的，其中张文霖的新浪博客“小蚊子数据分析”，里面很多相关知识和小工具，可以进行扩展学习。在他的博客首页看到了网络爬虫的免费课，等写完这篇文字就去学一下，因为目前网络上收集数据最流行的是爬虫技术。
一、数据分析的目的和思路
首先明确数据分析方法论、分析工具、分析技术的区别，举例说明，数据分析的方法论包括5W2H、4P、逻辑树等分析思路；使用的分析工具有Excel、SPSS、SAS等；数据分析的技术有交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等等。
根据不同的分析目的，选择不同的分析方法。例如，营销分析常使用的方法有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT；用于管理分析常用的有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
以下是几种常用的分析模型的介绍：
▶ PEST分析法
PEST用于宏观环境的分析，主要应用于行业分析，四个字母分别代表Political政治，Economic经济，Technological技术，Social社会，分析外部因素对企业的影响。政治环境包括国家的社会制度，执政党的性质，政府的方针政策；经济环境包括宏观的国民收入，生产总值，以及微观的企业所在地的消费者消费能力，消费偏好，储蓄情况和就业程度等；技术环境包括国家对科技开发的支持重点，技术转移和技术商品化的速度，专利个数及专利保护情况等；社会环境包括国家或地区的人民受教育程度，宗教，风俗，人口规模，性别比例，年龄结构等。
▶5W2H分析法
5W2H分析法应用范围广，可用于用户行为分析，业务问题专题分析等。
5W：Why、What、Who、When、Where
2H: How、 How much
举例，对用户购买行为的分析：
Why（何因）:用户购买目的是什么？产品为什么吸引顾客？
What（何事）：公司提供什么产品或服务？用户需求是什么？
Who（何人）：谁是我们的客户？我们的客户有何特点？
When（何时）：何时购买？重复购买时间？
Where（何地）：客户在哪里购买？线上线下？客户分布地区在哪？
How（如何做）：客户的支付方式是什么？
How much（何价）：客户购买花费的时间是多少？交通等购买成本是多少？
▶逻辑树分析法
逻辑树又叫做问题数，演绎树，分解树等，是业务问题、专题分析时最常用的模型。从最高层问题开始，将所有子问题分层向下罗列。
逻辑树要遵守的三个原则：
1、要素化：归纳相同问题成为要素
2、框架化：将各个要素组织结构化，不重复不疏漏
3、关联化：框架内各个要素之间保持相互关联，不独立存在
▶4P营销理论
4P理论主要应用于公司整体经营情况的分析，4P是指Product产品、Price价格、Place渠道、Promotion促销。
举例，公司业务分析：
Product产品：提高什么产品或服务？哪种产品销量最好？与用户需求是否一致？
Price价格：公司销售收入怎样？增长还是减少？用户接受的合理价格是多少？支付方式是什么?
Place渠道：公司在各地区有多少销售渠道？覆盖率如何？用户通过何种渠道购买？公司的渠道政策是否有吸引力？
Promotion促销：投入促销的资源是多少？效果如何？投放多少宣称广告？效果如何？
此外还有用户行为理论，金字塔法，生命周期等，分析法之间可以嵌套使用，组合分析法得出更详尽准确的分析结果。
二、数据收集与来源
数据主要由导入外部数据和自己录入数据两方面来源。一张数据表的制作可以反映出制作者对数据分析的认知水平，如果一张数据表有多处合并单元格，只为了阅读体验满足当下所需，就没有为数据经过时间沉淀后进行数据分析的远见。以下是在Excel里的操作，一个合格的数据表应该满足的条件：数据表由标题行和数据两部分组成，第一行是标题行，第二行起是数据，数据部分不应该有空白行或列，数据表中不能有合并单元格，也就是说，数据表是以一维形式存在，如下图：
三、数据处理
数据处理包括数据清洗，加工和抽样。数据加工使用到的Excel技巧有字段的分列，合并，字段匹配或分组（vlookup函数）等，数据抽样使用的是rand()函数，这里只记录我在工作中需要用到的数据清洗的内容。数据清洗是为了使数据简洁、完整、正确。清除掉重复数据，填充缺失的数据，检测有逻辑错误的数据。
清除重复数据书中介绍了函数法（countif函数）、高级筛选法、条件格式法、数据透视表法、删除重复项等方法，高级筛选法和删除重复项是我工作中需要用到的方法，记录如下。
高级筛选法：选择区域范围，数据选项卡下，排序和筛选的高级选项，“将筛选结果复制到其他位置”，勾选“选择不重复的记录”，OK。
删除重复项：菜单操作，选择范围，数据选项卡，数据工具，删除重复项
当数据缺失10%以下的时候，可以接受数据，进行缺失处理。处理缺失值有四种方法：
1、 用样本平均值
2、 用回归模型、判别模型等统计模型算出来的值去替代，需要专业分析软件
3、 删除缺失值，使样本数量减少
4、 保留缺失值，在分析中排除
填充空白单元格的方法：先定位空白单元格，F5键，定位条件，空值，填充缺失值，按Ctrl+Enter一次性输入空白单元格。
当缺失值是错误符形式存在时，使用查找替换功能。Ctrl+F查找，Ctrl+H 替换，Ctrl+G 定位。
当数据存在逻辑错误时，使用IF函数检查错误（略），或使用条件格式检查错误。在条件格式选项选择其他规则，输入=OR(B2=1,B2=0)=FALSE，意为B2既不是1也不是0时突出显示单元格。
四、数据分析
数据分析的作用是对现状的分析，原因的分析以及预测分析。现状分析对应的基本方法是对比法，原因分析对应的基本方法是细分法，如下图
●工作中常用到的分析法：
▶对比分析法
对比分析分为静态比较和动态比较两类，静态比较也是横向比较，同一时期，不同部门、单位、地区、国家等之间的比较，动态比较是纵向比较，不同时期同一部门、单位、地区、国家之间的比较。对比分析可用总量，相对数，平均数做比较。与去年同期叫同比，与上个月对比称环比。
▶分组分析法
通常与对比法结合使用，分组目的是为了方便对比。分组分析的关键是确定组数与组距。数据分组中，一个组的最小值是下限，最大值是上限，上下限的差为组距，上下限的平均数为组中值。各单位数据变动均匀，适用等距分组，变动不均匀，用不等距分组。
分组步骤：
1、确定组数
2、确定组距，组距=（最大值-最小值）/组数
3、分组汇总分析
▶矩阵关联分析法
也称象限图分析法，非常强大实用的分析工具，提供给决策者非常重要的参考依据，直观简洁有力。如下图（图片来源网络）
●数据分析工具
当然是Excel中的数据透视表工具啦！前面要求数据表是一维数据表，不能合并单元格，都是为了可以使用数据透视表的功能。数据透视表的一般功能这里就不说了，在《谁说菜鸟不会数据分析》中，有个数据透视表运算的知识点，之前工作中没用到过，在此记录一下，非常实用。
在数据透视表上右键，值显示方式，列汇总的百分比，或者其他需要的计算选项，如图，将箱数求和项显示为占比。
五、数据展现
将分析结果用图表的形式展现出来，表格展现数据时可以使用条件格式，突出显示单元格，也可使用迷你图（插入菜单下的迷你图）展示数据。书中介绍了不同分析图的制作方法，其中有些美化分析图的原则，非常受启发，使用之后可以提升图表的专业感和阅读体验。美化图表是围绕简约、整洁、对比的原则进行的。图表的配色谨慎使用红黄绿色，因为红黄绿的颜色具有指示作用，禁止，警告和正确的含义。
1、 去掉不必要的背景填充
2、 去掉无意义的颜色分类
3、 去掉装饰性的渐变色、图片
4、 去掉网格线，边框
5、 删除不必要的图例、坐标轴，不使用倾斜标签
6、 以上不能去掉的元素尽量淡化
7、 数字和英文使用Arial字体
8、 突出需要强调的数据元素（颜色突出，箭头标注，饼图的缺口）
六、数据分析报告
数据分析报告要规范，数据指标要关键指标，数据要谨慎，分析和展现要创新。分析报告分为专题分析报告，综合分析报告和日常数据的通报。
日常报告的特点是进度性、具有规范结构和时效性。规范的结构包括，反映计划执行的基本情况，分析完成、未完成的原因，总结成绩、经验，找出存在的问题，突出措施、建议。
数据分析报告是“总分总”的结构，开篇包括标题页、目录、前言（分析背景、目的、思路），正文为具体分析过程与结果，结尾要有结论，建议，也可加附录（参考资料，数据来源，专业名称解释等，每个内容要对应编号）。
在实际工作中具体问题要具体分析，一定要深刻理解业务，才能完成基于业务的分析。
一边读《谁说菜鸟不会数据分析》，一边跟着操作演练，开拓了数据分析的思路，规范化了数据录入，为日常的报表提供了更详实的依据，生成报表的过程通过数据透视表也更加有效率，分析角度更多元，使报表更加立体全面，等不及要到七月初提供给领导一份改进的数据分析报告！