㈠ 数据分析怎么做
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
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。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
㈡ 如何组建一支优秀的数据分析团队
至少要3个方面的能手，
1、熟悉数据分析对象的业务的人。因为数据来自于业务，而不是来自于空气。一定要有人能熟悉业务，这样才能让分析师读懂每个数字背后的由来，产生的过程，有哪些问题，有没有坑……；
2、熟悉计算机系统、数据库管理的人。因为你要面对很多数据获取、数据清洗、数据长效管理的问题。企业如果想要保持长期的监测、评估数据，就必须解决这些问题。
3、熟悉算法或数学建模的人。这个比较容易理解。
这3类人，现实中极有可能不是同一个人，因为上帝很公平，每个人的时间都那么多，每个人都会只有自己的强项也会有弱项。但是3类人整合在一起就不同了，可以整合在一起，短板互补。注意啊，一定要短板互补。长板多多益善，但是短板的互补协同性是整个数据分析团队的最关键问题。出事儿也是在短板的地方。