第一步：在使用数据分析工具之前，首先要了解数据分析的思路，有的人刚拿到数据就迫不及待的把数据一股脑丢进SPSS里，然后才发现自己什么都不会，不知道要做什么，更不知道怎么做。因此核心是拥有数据分析的思维。在学习数据分析的过程中，建议大家按照以下四个模块进行学习：一是数据分析思维的培养。二是数据间的几类关系情况。三是数据分析方法的选择。四是数据研究的撰写等。

第二步： 数据分析思维：

数据类型是一切研究的基石，也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后，即完成数据清理后，可对数据类型进行区分，一切数据均可分为两种类型，包括定性数据和定量数据。

定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。

定类：数字无比较意义，比如性别，第一步：代表男，第二步：代表女。

如果有的数据同时可以计算百分比，也可以计算平均值，此时就结合实际研究情况，将其似着定类或者定量数据即可。比如学历，通常情况下时看作定类数据，但数字越大也可以说成是学历越高，所以有的研究方法是把学历看作是定量数据。

第三步：数据间的几类关系情况：

差异关系：通常是研究不同类别的差异性，提到了不同类别，那就涉及到定性数据，差异关系可以包括定性和定量数据的差异性，定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法中。

相关关系：比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系，还有影响关系等。X对于Y的影响关系情况如何等，此时影响关系又拆分出几种分析算法。

其它关系：比如数据的浓缩，聚类等。

第四步：数据分析方法选择：

上面两部分分别讲述了数据类型和数据关系情况。接着需要落地，即研究方法的使用。第一步即选对研究方法，即数据类型的识别。第二步即结合研究目的，常见的研究目的包括：数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。下表格列出研究目的与研究方法的对应关系。

第五步：

数据研究的撰写：

如果已经理解了数据类型，数据关系，并且选择了正确的数据研究方法。最终无非是把数据研究方法得出的结论进行汇总整理，然后写成有逻辑性的报告，并且在结论基础上对应提出有意义有价值的建议措施等。关于数据报告的撰写，单独从数据分析角度上看，建议以实际需求出发，比如研究差异关系，那么首先得需要知道有没有差异，接着有了差异，具体差异情况如何。有了差异或者没有差异时，对应的建议措施应该如何。按照这样的思路，相信数据研究报告的撰写并非难事。

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