阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。

01 什么是QC

QC（Quality control），中文名质量控制，是企业质量管理的一部分，企业成立QC活动小组，通过开展QC活动，达到提高产品质量、提升KPI等效果。主流的QC流程有选择课题、现状调查、设定目标、原因分析、要因确认、指定对策、对策实施、效果检查、指定巩固措施、总结和下一步打算。这些流程实施起来很像是数据分析的步骤，所以这里以QC为引子，来谈一谈我对数据分析的理解。

02 什么是数据分析

数据分析是通过一定的方法，对得到的大量数据进行处理、整合和分析，使之发挥一定的作用，从而得到一定的结论，提供决策性的建议。

03 第一步：选择课题

在QC里面，选择课题是要根据不同的情景来完成，上级有明确的指令和严格的指标，这是指令型课题，如公司考核的投诉率达标是3%，那么QC小组可以根据公司的规定性指标来选择课题为降低XXXX投诉率。这是第一种情况，第二种情况是上级或公司没有规定指标的，要小组根据调查情况来自选课题的，叫做自选型课题，如公司没有明确考核用户付费率这个指标，但是小组成员通过现场调查发现过去一年的用户付费率持续走低，所以有必要通过QC小组活动来提高付费率，因此课题选择为提高XXXX用户付费率。第三种情况是创新型课题，多为研究XXXX的新方法，要有实质性的的创新成果，和我们即将讲到的数据分析没有特别大的关系，所以这里一带而过，不过创新型QC的思路方法还是值得我们学习的。

选题的理由没有固定的模式，可以自行设计，但必须简明扼要，能用数据说话的地方就不用过多的文字表达。

04 数据分析——明确分析的目的和思路

对比数据分析里，选择课题这一项内容相当于背景说明，要明确分析的目的和思路，明确我们为什么要做这一项分析？这项分析有什么现实意义？这一份分析报告是写给怎样的人群看的？接下来我要做些什么以及怎样做？如果是写给外行人看的，那么我们就要将专业词汇简明地表达出来，要把内容写的人人都看得懂，当然如果是写给同行业人看的，另当别论。所以明确分析的目的和思路是作为数据分析的第一项内容，先要搭好框架，再往里面填充，前提是你要明白为什么要搭这个框架，搭这个框架是给谁看的等一系问题。

因为最近恰好在了解QC相关的东西，然后发现QC的套路居然能对标数据分析的过程，尤其是QC中各种各样的图表不就是数据可视化的东西吗，而且很多数据分析的书里面都有QC的影子，觉得QC实在是一大神奇的操作，于是刚好结合这个契机，来写一写自己对于数据分析的理解，算是总结，也算是学习