완전한 데이터 분석은 주로 분석 및 설계, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석, 데이터 프레젠테이션, 보고서 작성 등 6단계로 구성되므로 데이터 6단계라고도 합니다. 분석.
①분석 설계
첫 번째는 데이터 분석의 목적을 명확히 하는 것입니다. 목적이 명확해야 데이터 분석이 방향을 벗어날 수 없습니다. 얻은 것은 지도적인 의미, 즉 목적 가이드를 갖지 않을 것입니다.
②데이터 수집
데이터 수집은 정해진 데이터 분석 프레임워크에 따라 관련 데이터를 수집하는 과정으로, 데이터 분석을 위한 자료와 기반을 제공합니다.
3데이터 처리
데이터 처리란 수집된 데이터를 데이터 분석에 적합한 형식으로 처리하고 정리하여 데이터의 일관성과 유효성을 보장하는 것을 의미합니다. 데이터 분석 전 필수 단계입니다.
4데이터 분석
데이터 분석이란 수집된 데이터를 분석하고 가치 있는 정보를 추출하여 효과적인 결론을 도출하기 위해 적절한 분석 방법과 도구를 사용하는 프로세스를 말합니다.
⑤데이터 표현
일반적으로 데이터는 표와 그래픽, 즉 차트를 사용하여 표현됩니다.
일반적으로 사용되는 데이터 차트에는 원형 차트, 세로 막대형 차트, 막대형 차트, 꺾은선형 차트, 분산형 차트, 방사형 차트 등이 포함됩니다. 물론 이러한 차트를 추가로 구성하고 처리하여 필요한 대로 만들 수 있습니다. 피라미드 차트, 매트릭스 차트, 폭포형 차트, 깔대기형 차트, 파레토 차트 등의 그래픽
⑥보고서 작성
데이터 분석 보고서는 실제로 전체 데이터 분석 과정을 요약하고 제시하는 것입니다. 보고서를 통해 데이터 분석의 출처, 프로세스, 결과 및 제안 사항이 의사 결정자가 참고할 수 있도록 완벽하게 제시됩니다. 따라서 데이터 분석 보고서는 데이터의 종합적인 과학적 분석을 통해 기업 운영의 품질을 평가하고 의사 결정자에게 과학적이고 엄격한 의사 결정 기반을 제공하여 기업 운영 위험을 줄이고 기업의 핵심 경쟁력을 향상시킵니다.