数据分析四个步骤是什么

数据分析四个步骤是：识别信息需求；收集数据；分析数据；数据分析过程的改进。数据分析，在各行各业都显示了自己的重要性，作为数据分析师，自然不能忽略分析步骤。

一、识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

二、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;

②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据;

③记录表应便于使用;

④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

三、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;

四、数据分析过程的改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;

②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析;

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通;

④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围;

⑤数据分析所需资源是否得到保障。