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商务数据分析是基于商业目的进行收集、整理、加工和数据分析，提炼有价值的信息的过程，其流程主要包括明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等。
1.明确分析目的与框架
电商运营者拿到一个数据分析项目，首先要明确数据对象是谁、目的是什么、要解决什么问题，然后基于商业的理解整理分析框架和分析思路。常见的分析目的包括减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目对数据的要求不同，使用的分析手段也不一样。
2.数据收集
数据收集是按照确定的数据分析目的与框架内容，收集与整合相关数据的过程，它是商务数据分析的基础。数据收集渠道包括内部渠道和外部渠道，内部渠道包括内部数据库、内部人员、客户调查及专家与客户访谈，外部渠道包括网络、书籍报刊、统计部门、行业协会、展会、专业调研机构等。常见的数据收集方法包括观察和提问、用户访谈、问卷调查、集体讨论、工具软件等。
3.数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工与整理，以便开展数据分析，这是进行数据分析前必不可少的阶段。这个阶段在商务数据分析的整个过程中最耗时间，所耗时间在一定程度上取决于数据库的搭建质量和数据的质量。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等，其主要对象包括残缺数据、错误数据和重复数据等。
4.数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对处理好的数据进行探索与分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为电商运营者提供决策参考。到了这个阶段，电商运营者要想驾驭数据、开展数据分析，就会涉及数据分析方法和工具的使用。
首先，电商运营者要熟悉常规数据分析方法，了解诸如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点等；其次，要熟悉数据分析工具，如WPS表格、SPSS、R、Python等，以便进行专业的统计分析、数据建模等。
5.数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图表的方式来展现的。数据展现可视化工具能够让数据分析师更直观地表述想要表达的信息、观点和建议等。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图、条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图和帕累托图等。
6.撰写报告
数据分析报告是对整个商务数据分析成果的呈现。数据分析报告能够把商务数据分析的目的、过程、结果及方案等完整地呈现出来，为相关人员提供参考。一份优秀的数据分析报告，首先要有一个合理的分析框架，并且图文并茂、层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确地理解报告的内容，图文并茂可以令数据的展示更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、更直观地看清问题和结论，从而深入思考。
另外，数据分析报告要有明确的结论、建议和解决方案，不仅要找出问题，还要给出解决方案，并且后者是更重要的，否则就称不上是合格的数据分析报告，同时也失去了数据分析的意义。商务数据分析的初衷就是为了解决问题，所以不能舍本逐末。