1、明确数据分析的目的是什么，而不是纠结要用什么分析方法，结果导向才是最好的。
2、懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计。
3、数据分析方法论：营销（4P、用户使用行为、STP理论、SWOT）；管理（PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART）；
4、根据实际情况选择分析用的方法论，切勿生搬硬套。（常用的方法论针对点：PEST针对宏观方面/行业分析；逻辑树针对具体问题；4P针对产品/公司整体经营分析；5W2H针对业务/用户行为分析；用户行为理论针对用户群体研究）
5、用户行为理论：认知-熟悉-试用-使用-忠诚
6、数据清洗：去重：快捷方式“删除重复项”或者是“数据透视表”统计重复值数量；
替换：定位空白格+CTRL ENTER 将其替换成平均值/“查找”“替换功能”换掉错误值
监测错误项：IF、COUNTIF、OR
7、数据抽取：数据-分列（把一列里面的东西变成几列）；随机抽样（RAND函数）
8、数据分析：现状分析（对比）、原因分析（细分）、预测分析（预测）
9、数据分析主要方法：杜邦分析法（指数公式拆分）、综合评价分析法（确认各项权重，后计算综合评分比较）、漏斗图分析法（金字塔原理懂的哈）、矩阵关联分析法/象限图分析法（四象限懂得哈）
10、数据透视表
11、数据展现:图表
12、图表美化：省墨水，简洁、整齐、易吸收，注意颜色搭配、对比醒目
13、报告撰写：展示分析结果、验证分析质量、提供决策参考
