无论你是刚刚入门的数据小兵，还是已经成为精明干练的数据精英。干数据分析前，我们必须想的两件事儿：


    1、融化分析的目的

    当一推数据，拿到手上时获悉数据基本的内容外，看到数据，你得在心里估摸着：通过这些数据，我们能得到什么。不能空口白话，在没数据的支持，那样只会显得空洞。常见的如，市场的需求多大？什么时候适合进入市场？商品的定位？客户群体的定位？因为，目的不总是老板给你，而是你作为老板的眼睛，告诉Ta能得到什么。


    2、保证数据本身的质量

    保证数据的质量是数据分析的前提，挑出异常值、冗余值，为数据分析提前排除相关的错误因素。数据质量，注意从五个方面来考虑：

    真实性
常常说拿真实的数据，说真话，并不是没有道理（如当我们考虑到对市场的投入量时，真实的数据可保证商品在市场的转换率）

    完整性
数据的内容是否缺省，符合数据本身内容的完整（如某个字段是否完整，都很可能影响分析的结果）

    一致性
数据的记录是否符合统计的内容规范和逻辑上基本规律，是否保持的一致。（如数据库中，对某个字段的类型和长度的定义）

    准确性
数据中存在的一些异常值，有时候不是拿规则就能除去的，在排除时，我们应该注意异常的提示信息，并且要考虑到排除后是否会影响到分析的结果。（如某值介于常规值和异常值的分界线上）

    时效性
对于数据本身来说，合适的数据时段，便能保持数据的有效性。（如错时段的数据，很可能对市场定位就会造成不小的损失）