经常有新手同窗识：数据剖析完整流程是什么样的？今日用一个深刻的例子，让大家看分明数据剖析全流程。经过对比，你也能发现：为啥你感觉自己没有做过完整的数据剖析。
某天，你的好友老王对你说：“还上啥班呀，你看你下班一个月才1万块，还不如像我一样卖手抓饼呢，比你下班挣得多多了！”你又吃惊，又猎奇。卖手抓饼真的比下班挣得多多了？为了解答这个疑问，你得做个剖析。前边老王对你说的话，用专业话说叫：了解剖析背景。
那么，怎样确认卖手抓饼和下班哪个挣得多呢？你或者直观地想到：打工一个月价格是分明的，卖手抓饼一个月赚价格不分明。于是，你写下了如下图对比表，而后开局搜集数据。这个举措，用专业话说叫：确定剖析目的。
手抓饼摊子虽小，杂七杂八的物品却挺多。
一个个数太过麻烦且很难数分明。
因此，你选择化繁为简，抓最关键的老本和支出。你去老王的摊子上，了解到以下关键消息：
1、最基本的原味手抓饼：1个饼+1个蛋，卖5元
2、酱汁、葱花都是小钱，关键老本是饼子、鸡蛋、自然气
3、火腿肠进价2毛卖2元，鸡柳进价3毛卖3元，能奉献少量利润
4、其余的零系统碎都是边角料，聊胜于无
于是，你整顿出下边的逻辑图与数据表，这一步，用专业话说：树立剖析模型。
做这步，可以开局搜集数据了
1、收款用的是微信、支付宝，因此可以间接看今日入账
2、消耗的饼、蛋、火腿肠、鸡柳可以每日早晚清点一次性
3、消耗的煤气没法每日计算量，只能看两次改换用了多少天，摊派出来
这个环节，用专业话说：数据采集。采集环节中，要留意剔除一些疑问，比如早晨打麻将输了1000元，这跟小摊没相关，因从微信收支里剔进来，这叫：数据荡涤。
采集到细节数据后，可以计算每日的收支状况，如下表所示。这个环节叫：数据计算（俗称：取数）。取数的复杂水平，和数据计算的复杂度有间接相关，假设数据都像上边这么便捷，任务必需轻松很多。
有诗云：“一杯茶、一支烟、一段SQL写一天”，就是在吐槽，数据计算太过复杂，造成得写几百行SQL才干拿出来。
看到数据后，你会猎奇：为啥老王支出这么不稳固？一天高一天低。详细了解每天，你发现：
1、下雨的日子，街上人少，支出降低（外部要素）
2、今日起晚了，没抢到好位置，支出降低（外部要素）
3、今日发烧，不舒适，只干到夜里9点，早早收摊，支出降低（外部要素）
看起来，假设不记载这些要素，是没法深化剖析的。于是你如下图所示，对每一天老王的外部要素和外部要素做了记载。这个举措叫：参与剖析维度（俗称：打标签）。
有了剖析维度，就能解释为啥老王支出不稳固了，并且有了必定预测才干。比如你看到天气预告，本月估量继续降雨2周，那老王的支出必需保不住了。
综合以上一切消息，经过1个月，你终于实现了扫尾列出的剖析目的，如下图所示。
全体看起来，老王确真实数据统计月份，比你的打工工资高。然而经过粗疏的剖析，你了解了老王支出动摇的影响要素，或者会参与新的判别维度。比如：
1、我能不能保持一个月出摊28天
2、我能不能早上6点起来抢好位置
3、我能不能发烧也保持到夜里9点才扯
这个环节，用专业的话说，叫：参与评价规范。
最后，你得出论断：只管摆摊支出是高，但太耗体力，且稳固性差，所以拒绝接受摆摊的倡导。这叫：得出剖析论断。
以上就是数据剖析全环节：
1、了解剖析背景
2、明白剖析目的
3、树立剖析模型
4、数据采集、荡涤、计算
5、参与剖析维度与评价规范
6、得出剖析论断与倡导
之所以很多同窗感觉：自己没做过完整的剖析，经常出现的要素是：