是不是你每次的資料分析成果都不盡人意？是不是與你自己的設想相差甚遠？在大資料時代的到來使人類的認識變得更精确系統、更全面廣泛、更快速有效。然而面對各種資料源收集來的海量資料，究竟如何對其進行歸類、計算、模組化和解釋，卻需要高超的智慧。因資料本身始終沉默，
需要依賴認識主體的賦予。是以接下來将為大家說說分析資料分析的幾大法則與注意點。
資料分析的六大黃金法則
1、遵循資料分析标準流程
資料分析遵循一定的流程，不僅可以保證資料分析每一個階段的工作内容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加準确，更加有說服力。一般情況下，資料分析分為以下幾個步驟：
1)業務了解，确定目标、明确分析需求；
2)資料了解，收集原始資料、描述資料、探索資料、檢驗資料品質；
3)資料準備，選擇資料、清洗資料、構造資料、整合資料、格式化資料；
4)建立模型，選擇模組化技術、參數調優、生成測試計劃、構模組化型
5)評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程；
6)成果部署，分析結果應用。
2、明确資料分析目标
在資料分析前期，要做到充分溝通、了解業務規則、關注業務痛點、了解使用者需求、換位思考，明确為什麼要做資料分析，要達到一個什麼目标。這樣才能保證後續的收集資料、确定分析主題、分析資料、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目标開展，保證最終能夠從整體目标的角度去總結分析成果。
3、業務與資料結合确定分析主題
以解決業務問題為目标，以資料現狀為基礎，确定分析主題。前期要做好充分的準備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪讨論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實作知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析資料的範圍除了重點關注的業務名額資料，還要盡量考慮擴充外延資料，比如經濟名額資料、氣象資料、财務資料等。确定分析主題之前，要進行資料支撐情況的初步判斷，避免中途發現資料品質或者資料範圍不能支撐分析工作的情況發生。确定分析主題之後，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。
4、多種分析方法結合
分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的準确性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對于資料進行分析；融合互動式自助BI、資料挖掘、自然語言處理等多種分析方法；進階分析和可視化分析相結合等。
5、選擇合适的分析工具
工欲善其事，必先利其器，資料分析過程中要選擇合适的分析工具做分析。現在也出現了很多商業智能的資料分析軟體，國外的有Power BI、Tableau，國内的Smartbi，都是目前數一數二的BI資料分析軟體，像Smartbi 的長項是 BI 功能，它提供了自助分析平台，可視化的操作建立資料關聯模型，并且提供 ETL 工具加工資料成獨立的資料模型，對 Excel 工具熟悉人員可直接在 Excel 中進行多元度資料分析，WEB 端提供所見即所得的儀表盤設計，豐富的圖示互動。支援即席查詢，快速查詢資料。支援多元度的資料分析。操作簡單，功能豐富，适合業務人員操作。
6、分析結論盡量圖表化
經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明确，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強其可讀性。
資料分析的三大注意點
1. 無計劃的資料分析
資料分析的最進階用途就是設計實驗,提出正确的問題和收集正确的資料集,一切工作都要根據科學的标準。然後你将獲得結果，并解釋它。
資料分析師應該通過整合以前未被整合的資料集，主動分析給與的資料集，回答以前沒人解答的問題。資料分析師應該集中精力獲得正确的分析結果，這可以通過明确實驗，變量和資料準确性和清晰明白他們想要從資料中獲得什麼實作。先确定明确的問題是及其重要的，能夠實作任何企業的資料科學目标。
2. 僅關心資料
資料分析師應該不僅僅讓資料說話，而且善于運用自身的智慧。資料應該是影響決策的因素而不是資料科學項目決策制定的最終聲音。
3. 忽視可能性
在大資料處理過程中，不僅要關注海量資料的多樣性、差異性、精确性和實效性，否則缺少其中任何一個性能，都可能使所獲資料達不到預期的效果和目标;還要全面深入地挖掘各種類型的資料，并在此基礎上運用資料模組化和資料算法在不同的資料內建中分析不同的假設情境，建構不同的可視化圖像，進而揭示資料內建的變化及其産生的效用。