分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常所用的方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。分析数据。
数据剖析 数据剖析相关于数据发掘更多的是偏向事务使用和解读，当数据发掘算法得出定论后，怎么解说算法在成果、可信度、显著程度等方面关于事务的实际意义，怎么将发掘成果反馈到事务操作进程中便于事务了解和实施是要害。数据可视化 数据剖析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
1、整个账务梳理过程大致可以分为三个阶段：第一阶段：收集旧账会计期间的财务资料。这一阶段需要搜集账目混乱和升级期间的会计凭证、总账、明细账、科目余额表、会计报表以及各项业务发生的单据，如发票、收据等。第二阶段：检查和审核旧账会计期间的资料。
2、收集旧账会计期间的财务资料：收集账目混乱期间的会计凭证、总账、明细账、科目余额表、会计报表、各项业务发生的单据（如发票、收据等）等旧账资料。检查、审核旧账会计期间资料：检查旧账会计期间企业各项经济业务的账务处理 资金账户余额是否准确。
3、收集应清理会计期间的会计凭证、总账、明细账、会计报表等18类资料。 检查和审核旧账会计期间各项经济业务的会计处理是否准确，以及成本费用的分摊是否合理。 根据会计制度规定，对旧账会计期间的错误会计分录和账务处理进行调整和补充。
1、数据治理包括“理”“采”“存”“管”“用”五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。 数据资源梳理是从业务视角梳理组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。
2、应用牵引法是以数据应用为出发点，反向要求各环节提供高质量的数据，从而推动数据治理体系的建设。这种方式通过实际应用场景的需求来引导数据治理，使得数据治理更加具有针对性和实用性。然而，这种方式也存在局限性，即只有应用到实际中的数据才会得到治理，那些没有应用到的数据则可能被忽视。
3、从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
4、应用牵引法是另一种有效的数据治理方法。通过构建实际应用场景，反向要求数据质量供给，从而推动数据治理体系的建设。然而，这种方法可能会导致片面、局部的数据治理成果。 标准先行法 标准先行法是一种较少见的数据治理方法。在信息化建设初期，就将数据标准与业务系统绑定，从而实现数据治理的简化。
数据发掘 在这个阶段，大数据分析师要把握，一是数据发掘、统计学、数学基本原理和知识；二是熟练运用一门数据发掘东西，Python或R都是可选项；三是需求了解常用的数据发掘算法以及每种算法的使用场景和优劣差异点。
事件分析 可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过商业智能BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。
增收益 最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
1、根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。
2、定义问题：在开始数据分析之前，首先需要明确要解决的问题或目标。这有助于确定需要收集哪些数据以及如何进行分析。 收集数据：根据定义的问题，从各种来源收集相关数据。数据可能来自数据库、文件、网络爬虫、调查问卷等。 数据清洗：收集到的数据通常包含噪声、异常值或缺失值，需要进行清洗和处理。
3、数据分析的做法就是利用对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法来进行。对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法，常见的对比有横向对比和纵向对比。
4、怎么做数据分析，如下所示： 对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。
