根据数据分析发掘业务流程身后的故事是内容营销工作人员能够应用的最高品质的方法之一，根据数据分析协助内容营销工作人员创建专业技能，塑造信任感等。

但针对数据分析的初学者而言，寻找数据身后故事的全过程很有可能做起來会碰到比较多的艰难；你从哪里获得这种数据？如果你有它时，你会怎么做？你怎样发觉趣味的数据分析故事的看法？

一、怎样寻找好的数据故事好的数据故事不但来源于数据，他们事实上掩藏在数据关联中。

当刚开始开展数据分析时，你能见到每一个数据点与另一个数据点的关联；见到（或沒有见到）的数据分析方式有利于表明存有哪些的故事，掌握要找寻哪样种类的数据关联有利于你迅速地寻找这种故事。

接下去我也给大伙儿详细介绍怎样寻找好的数据故事该如何去做：

1. 第一步：从好数据刚开始你所应用的数据应自始至终来源于可靠的来源于，而且没有一切外界要素的危害；最好应用自身內部搜集到的数据，那样尤其有真实度，因为它彻底与众不同和原創。

记牢一点：好的数据故事一定从好的数据刚开始。

2. 第二步：梳理数据大部分情况下，基本性的数据分析一般是解决来源于Excel的静态数据数据，自然此外也有许多 其他数据方式。

留意：数据文件格式在于有着哪样数据，因而使我们谈一谈不一样种类的数据。

这种数据是時间上的一个点吗？

比如，如果有来源于2020年调研的数据，将在列中包括调研难题，并在行中包括回答。

是不是有好几个时间范围只有一个观查？

比如，假如您有1990-2019年苹果股价的数据，该文件格式将有年份在行，在列中有自变量或股票价格；留意：假如年份和自变量转换，没有什么了不起的。Excel有一个作用，你能黏贴“变换”值。这将转换数据的列和行。

假如数据在一个时间范围内有好几个观查結果该怎么办？

假定您有一个数据库，在其中包括1990-2019年好几个国家的信息内容；这种数据在行中仍将有年份，但每列将特定该特殊年份的观查結果；在本实例中，将有一个“国家”自变量，该自变量标志数据所说的国家。

鉴别缺少的值或欠佳数据。

这种会使你变成一个不那麼可靠的来源于，由于你的统计分析数据会是不正确的；做一个看着查验，以保证 数据点更有意义；比如，假如数据集精确测量了人们的休重，那麼别人休重为2000斤的数据更有意义吗？消除很多遗失数据的行。

搜索数据中的出现异常值。

这种数据点好像不属于预估范畴。出现异常值一般会被大家感觉厌倦，但他们还可以出示趣味的故事和看法；比如，如果我们预估全部县的销售总额都是会降低，那麼一个县的销售总额飙涨将是一个出现异常值。

3. 第三步：数据可视化数据在我们在这个环节讨论数据数据可视化时，大家并不是在讨论您的室内设计师造就的漂亮数据数据可视化。

这仅仅给你真实“见到”数据的专用工具（这就是为何大家这般喜爱数据数据可视化——它是大家人的大脑了解我们在看啥的简易方式）；在技术上讲，这一环节被称作探究性数据分析。