我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析的相关知识，上一篇文章中我们给大家介绍了数据清洗和数据整理的相关知识。我们在这一篇文章中着重给大家介绍数据对比、原因探寻、展现结果等内容，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
首先说说数据对比。整理完数据后，我们要进行数据对比。这也是数据分析中非常重要的步骤，因为数据分析的结果绝大多数都来自于对数据的对比。比如：一个功能改进前和改进后的转化率，肯定要经过对比才能知道我们的改进是不是有效的，有效多少。通常对比方法有三种。第一种就是时间对比。通过时间节点前后进行对比数据。例如：某个营销活动，促进注册、活跃等，我们就可以得出这个营销活动能够带动日活的结论。第二种就是空间对比。在我们生活的世界中，因为人们所存在的空间不同，会有不同的行为。第三种就是人群属性对比。在用户画像中也提高过。不同的年龄层对于不同事物的看法不同，会导致某个功能在不同人群中的差异性。依据分析目的灵活地选定对比范围，能让我们从数据中挖掘到我们想要的东西。
然后说说原因探寻，一般来说，数据，通过对比呈现出来，能够反映一定的现象，但是造成这些现象的原因还需要我们来寻找。原因的分析方法有很多，可以正推导、反推导。我们可以结果，那假设原因，再去求证。或者通过某个功能的整个流程进行梳理和复盘，结合数据来分析每一步发生这种情况的原因。或者通过数据来复盘某一个活动，来分析活动输出的这种数据或好的或坏的原因是什么。
最后说说展现结果。当我们完成上面的步骤以后，我们的数据分析报告也就差不多了，当然我们必须形成一个比较完整的文档来反馈给相关人员。一般来说，我们可以把报告分成以下3部分。第一部分就是数据分析背景：向大家交代分析的背景与原因。第二部分就是主要结论：给出主要结论，方便不需要了解细节的人阅读，或领导。第三部分具体分析过程：向大家说明分析的步骤并展示具体数据。
想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析工作其实不那么难了吧？大家在进行数据分析工作的时候还是需要注意好上面提到的细节，这样才能够做好数据分析工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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