經常有新手同學問：數據分析完整流程是什么樣的？今天用一個通俗的例子，讓大家看清楚數據分析全流程。通過對比，你也能發現：為啥你覺得自己沒有做過完整的數據分析。

某天，你的朋友老王對你說：“還上啥班呀，你看你上班一個月才1萬塊，還不如像我一樣賣手抓餅呢，比你上班掙得多多了！”你又吃驚，又好奇。賣手抓餅真的比上班掙得多多了？為了解答這個問題，你得做個分析。前邊老王對你說的話，用專業話說叫：了解分析背景。

那么，怎么確認賣手抓餅和上班哪個掙得多呢？你可能直觀地想到：打工一個月多少錢是清楚的，賣手抓餅一個月賺多少錢不清楚。于是，你寫下了如下圖對比表，然后開始收集數據。這個動作，用專業話說叫：確定分析目標。

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手抓餅攤子雖小，雜七雜八的東西卻挺多。

收入：賣餅子、火腿腸、雞柳、飲料……

成本：小推車、爐子、燃氣罐、醬汁、蔥花……

一個個數太過費事且很難數清楚。

因此，你決定化繁為簡，抓最主要的成本和收入。你去老王的攤子上，了解到以下關鍵信息：

1、最基本的原味手抓餅：1個餅+1個蛋，賣5元

2、醬汁、蔥花都是小錢，主要成本是餅子、雞蛋、天然氣

3、火腿腸進價2毛賣2元，雞柳進價3毛賣3元，能貢獻大量利潤

4、其他的零零碎碎都是邊角料，聊勝于無

于是，你整理出下邊的邏輯圖與數據表，這一步，用專業話說：建立分析模型。

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做這步，可以開始收集數據了

1、收款用的是微信、支付寶，因此可以直接看當天入賬

2、消耗的餅、蛋、火腿腸、雞柳可以每日早晚盤點一次

3、消耗的煤氣沒法每日計算量，只能看兩次更換用了多少天，分攤進去

這個過程，用專業話說：數據采集。采集過程中，要注意剔除一些問題，比如晚上打麻將輸了1000元，這跟小攤沒關系，因從微信收支里剔出去，這叫：數據清洗。

采集到細節數據后，可以計算每日的收支情況，如下表所示。這個過程叫：數據計算（俗稱：取數）。取數的復雜程度，和數據計算的復雜度有直接關系，如果數據都像上邊這么簡單，工作肯定輕松很多。

有詩云：“一杯茶、一支煙、一段SQL寫一天”，就是在吐槽，數據計算太過復雜，導致得寫幾百行SQL才能拿出來。

看到數據后，你會好奇：為啥老王收入這么不穩定？一天高一天低。具體了解每天以后，你發現：

1、下雨的日子，街上人少，收入下降（外部因素）

2、今天起晚了，沒搶到好位置，收入下降（內部因素）

3、今天發燒，不舒服，只干到夜里9點，早早收攤，收入下降（內部因素）

看起來，如果不記錄這些原因，是沒法深入分析的。于是你如下圖所示，對每一天老王的內部因素和外部因素做了記錄。這個動作叫：增加分析維度（俗稱：打標簽）。

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有了分析維度，就能解釋為啥老王收入不穩定了，并且有了一定預測能力。比如你看到天氣預報，本月預計持續降雨2周，那老王的收入肯定保不住了。

綜合以上所有信息，經過1個月以后，你終于完成了開頭列出的分析目標，如下圖所示。

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整體看起來，老王確實在數據統計月份，比你的打工工資高。但是經過細致的分析，你了解了老王收入波動的影響因素，可能會增加新的判斷維度。比如：

1、我能不能堅持一個月出攤28天

2、我能不能早上6點起來搶好位置

3、我能不能發燒也堅持到夜里9點才扯

這個過程，用專業的話說，叫：增加評估標準。

最后，你得出結論：雖然擺攤收入是高，但太耗體力，且穩定性差，所以拒絕接受擺攤的建議。這叫：得出分析結論。