一、统计数据分析的基本路子
统计数据分析应该以销售业务情景为初始思索点，以销售业务重大决策作为终点。
1、明晰路子
明晰统计数据分析的目地以及路子是保证统计数据分析操作过程有效率展开的必备条件。它作用的是能为统计数据的搜集、处置及预测提供更多明晰的科折粉。能说路子是整个预测业务流程的终点。首先目地不明晰则会导致反之亦然的严重错误。当明晰目地后，就要建预测架构，把预测目地还原成二个不同的预测关键点，即如何具体积极开展统计数据分析，需要从赫卡泰奥斯视角展开预测，采用什么样预测分项。只有明晰了预测目地，预测架构才能跟著确认下来，最后更要保证预测架构的系统化，使预测更具有威胁性。
2、搜集统计数据
搜集统计数据是按照确认的统计数据分析架构搜集相关统计数据的操作过程，它为统计数据分析提供更多了片断和
3、处置统计数据
处置统计数据是指对搜集到的统计数据展开研磨重新整理，逐步形成适宜统计数据分析的式样，它是统计数据分析前不可或缺的阶段。统计重要信息处置的基本目地从大批的、杂乱、难以认知的统计数据中，抽出并推论出与补救管用、有意义的统计数据。统计重要信息处置主要主要包括统计数据冲洗、统计数据转化成、统计数据抽出、统计数据计算等处置方式。
4、预测统计数据
预测统计数据是指以适度的预测方式及辅助工具，对处置过的统计数据展开预测，抽出管用的重要信息，逐步形成有效率推论的操作过程。由于统计数据分析多是通过应用软件来完成的，这就明确要求统计数据分析师不仅要掌控各种统计数据分析方式，更要熟识统计数据分析应用软件的操作。而统计数据分析其实是一种高阶的统计数据分析方式，就从大批的统计数据中发掘出管用的重要信息，它是根据使用者的某一明确要求，从整本的统计数据中找寻所需的重要信息，以满足的某一需求。
5、建模
一般情况下，统计数据是透过表单和绘图的方式来呈现出的，我们常说模型表示说话就是这个意思。常见的统计数据图象主要包括饼图、柱形图、displayed、折线图、厚边、声纳图等，当然能对这些图象进一步重新整理研磨，使之变为我们所需要的绘图，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下，人们更愿意接受绘图这种统计数据展现方式，因为它能更加有效率直观。
6、撰写报告
撰写统计数据分析报告其实是对整个统计数据分析操作过程的一个总结与呈现出，透过明晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。
二、统计数据分析的基本方式
1、对比预测
时间维度上的同比和环比
不同人群之间的对比
不同类别之间的对比
对比法能发现统计数据变化规律，使用频繁，经常和其他方式搭配使用。
2、帕累托预测
帕累托法则，源于经典的二八法则，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。帕累托图在项目管理中主要用来找寻产生大多数问题的关键原因，用来解决大多数问题。
在帕累托图中，不同类别的统计数据根据其频率降序排列的，并在同一张图中画出累积百分比图。帕累托图能体现帕累托原则：统计数据的绝大部分存在于很少类别中，极少剩下的统计数据分散在大部分类别中。这两组经常被称为“至关重要的极少数”和“微不足道的大多数”。
3、聚类预测
聚类预测属于探索性的统计数据分析方式。通常，我们利用聚类预测将看似无序的对象展开分组、归类，以达到更好地认知研究对象的目地。聚类结果明确要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在使用者研究中，很多问题能借助聚类预测来解决，比如，网站的重要信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及使用者分类问题等等。其中，使用者分类是最常见的情况。
图象制作辅助工具为DataFocus
