商务数据分析工作流程演讲人：日期:
目录CATALOGUE明确分析目的与框架数据收集数据处理数据分析数据可视化与展现报告撰写与决策支持典型应用场景案例
01PART明确分析目的与框架
确定业务问题与目标识别业务痛点通过与业务部门沟通，了解当前业务面临的问题和挑战，确定分析的重点和方向。设定分析目标根据业务问题，设定明确的分析目标，包括预期的分析结果和应用场景。梳理业务流程深入了解业务流程，梳理各环节之间的关联，为分析提供基础。
确立分析思路根据分析思路，搭建分析框架，包括关键指标、维度、数据源等。搭建分析框架梳理分析逻辑详细梳理分析逻辑，确保分析过程的合理性和准确性。基于业务问题与目标，构建清晰的分析思路，包括分析步骤和方法。构建分析框架与逻辑
识别关键指标与数据需求确定关键指标基于分析框架，确定关键指标，包括核心指标、辅助指标等。梳理数据需求数据采集与准备根据关键指标，梳理所需的数据，包括数据来源、数据质量、数据清洗等。收集并准备所需的数据，确保数据的完整性、准确性和一致性。123
02PART数据收集
内部数据源（CRM、ERP等系统）客户信息从CRM系统中提取客户的基本信息、购买历史、消费习惯等数据。销售数据从ERP系统中获取产品销售数据、库存数据、订单信息等。财务数据从财务系统中收集企业的财务报表、成本数据、利润数据等。内部其他数据如员工信息、生产数据、物流数据等。
市场趋势收集行业市场报告，了解市场趋势、竞争态势等。公开数据集如政府部门发布的数据集、行业公开数据等，可用于分析市场环境和竞争情况。社交媒体数据从社交媒体平台获取用户反馈、评论、点赞等数据，了解用户需求和偏好。第三方数据服务购买或订阅第三方数据服务，获取更专业的市场数据和行业分析。外部数据源（市场报告、公开数据集）
去除重复数据、错误数据和无效数据，提高数据质量。将不同来源的数据进行格式转换和统一编码，便于后续分析。根据分析需求，从整合后的数据中筛选出相关数据进行深入分析。将筛选后的数据存储到数据库中，便于后续的数据分析和使用。数据整合与初步筛选数据清洗数据转换数据筛选数据存储
03PART数据处理
缺失值处理使用3σ原则、箱线图分析等方法识别并处理异常值。异常值处理数据去重识别并删除重复数据，避免对后续分析造成干扰。使用插值方法、均值填充、前后值填充等方法填补缺失值。数据清洗（缺失值/异常值处理）
数据转换（标准化/归一化）标准化处理将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，例如0-1或-1-1，常用的方法包括Z-score标准化。归一化处理将数据统一转换为某一特定形式，如将数据统一转换为百分比形式。数据离散化将连续的数据进行分段，使其变为离散型数据，以便进行后续的分类或聚类分析。
数据降维使用PCA、LDA等方法降低数据维度，提高模型运行效率。数据降维与特征工程特征提取根据领域知识和业务需求，从原始数据中提取对结果具有解释性的特征。特征选择通过统计方法或机器学习算法，选择对模型效果有重要影响的特征进行分析。
04PART数据分析
描述性统计分析数据集中趋势计算平均值、中位数和众数，以描述数据集中点。数据离散程度计算标准差、极差和四分位数间距，以评估数据分散程度。数据分布形态通过绘制直方图、箱线图和概率图，了解数据分布形状和异常值。数据相关性分析利用相关系数、协方差矩阵和散点图，分析变量之间的线性关系。
通过S型曲线预测目标变量的二分类概率。逻辑回归利用树形结构，进行分类和预测，易于理解和解释。决策过拟合线性模型，预测目标变量的连续值。线性回归在高维空间中寻找最优超平面，用于分类和回归。支持向量机预测性建模（回归/分类算法）
发现项集之间的关联关系，如购物篮分析。关联规则挖掘关联规则与模式发现分析事件序列，发现重复出现的模式。序列模式挖掘将数据分为相似组，识别数据中的内在结构和模式。聚类分析识别与大多数数据显著不同的异常点，挖掘潜在问题。异常检测
05PART数据可视化与展现
柱状图利用柱状图展示不同类别数据的对比情况，如销售额、用户数量等。折线图通过折线图展示数据随时间的变化趋势，帮助分析数据的变化规律。基础图表应用（柱状图/折线图）
利用热力图展示数据密度和分布情况，如用户活跃度、产品销量等。热力图将数据与地图结合，展示数据在不同地理位置的分布和关联情况。地理信息图高级可视化工具（热力图/地理信息图）
仪表盘布局根据业务需求，设计合理的仪表盘布局，包括关键指标、图表、筛选器等元素。数据交互通过交互功能，实现数据的动态更新和展示，如筛选、排序、钻取等操作。交互式仪表盘设计
06PART报告撰写与决策支持
分析结论结构化呈现图表展示通过柱状图、折线图、饼图等形式，直观展示数据分析结果。关键指标突出将核心指标置于显眼位置，采用不同颜色