在数据分析过程中进行改进。我认为数据分析的过程主要分为六个步骤:确定信息需求，收集数据，分析数据，在数据分析的过程中进行改进，初步获得数据分析结果，反复验证数据分析，减少误差。数据分析一直是电商运营中的重要一环，相关工作也很多。几乎所有参与运营的人都必须具备一定的数据分析能力，一些大型电商平台会有专门的团队进行各种数据分析。
为什么数据分析需要会编程语言？
数据分析需要编程语言这个命题，我的看法是，不是必需的，数据分析是通过数据发现业务的规律，这种发现其实很多时候是一种感觉，感觉到了，数据其实是一种验证。虽然这样说不够科学严谨。数据分析不管怎样都需要我们经过确定分解评估和决策这四个步骤。确定和决策是两个一前一尾性的步骤，确定步骤需要我们对问题进行研究，了解业务，当前的问题所在，决策则是最后结论性的工作。
所以这两步和数据分析专业的工具接触的可能性为0.所以需要使用到工具或者编程语言的是在分解和评估这两个步骤，分解这一步是我们通过把问题细化，切分成更细粒度的问题。通过对这些小的问题的分析，找出其中共性或者局部性问题所在。在这一步骤需要我们使用的相应的数据分析工具，在我看来，这里如果问题没切分好，需要的数据可能需要我们使用一些编程语言去处理，当然SQL除外。
数据分析师掌握SQL是无可厚非的事情，毕竟数据都存在数据库中。所以，数据分析和编程语言没有要求必须掌握编程语言，编程语言只是一种工具，掌握了是一种加分项，可以使得你在处理数据的时候多了一扇门而已，对你的数据分析结果正确性并不能起到决定性的作用。数据分析的结果是否好，是受你思维与方法的影响，即能不能把现有的问题切分好。
大数据时代如何进行数据分析？
在如今的大数据时代，数据对于任何一个面向客户的企业来说都是必不可少的，例如在淘宝或短视频平台进行用户的偏好推荐等都是依靠大数据支撑。在企业中，企业的运营和决策也是离不开大数据的分析。一个好的企业对于数据的分析，根据数据的流动推演出未来的方案的实施是必不可少的。我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求收集数据分析数据数据分析的过程中进行改进初步得出数据的分析结果多次验证数据分析降低误差。
1. 识别信息需求在收集大数据的过程中首先就是要明确哪些是企业需要进行收集的数据，哪些是有用的，哪些是无用的，对于数据进行甄别和筛选是数据分析的基础也是最重要的一步。2. 收集数据在明确了信息的需求后就要进行数据的收集，可以根据指定用户的多次阅览，或对公司下客户的产品使用情况进行数据采集和整理，这种数据越多越好，越详细越好，只有更加的细致才会在分析的过程中减少误差。
3. 分析数据在采集完数据后，需要找到公司内相关的专业人士，对实际进行分析和交流，明确数据反映出来的实际情况和未来的数据走向。4. 数据分析的过程中进行改进在分析的过程中，并不会一次性得出结论，需要在多次的会议中收集每个人的相关意见，进行归纳整理，并根据意见对分析结果进行调整和改进。5. 初步得出数据的分析结果在分析结束后，对于本次得出的结果并不会用于完全的使用，还需要对初步得出的结果数据进行实践操作，根据实际反映的情况对数据分析的结论进行调整和优化。
6. 多次验证数据分析降低误差初步分析结果出来后，并进行多次验证后，最终将完整并准确的数据结论进行整理，并根据结果反馈给用户。在大数据时代，进行数据分析有助于实时准确地监控追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器有助于及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求，有助于为企业决策部门和管理层提供便捷多途径的企业战略决策工具。
在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？
谢谢邀请！数据分析一直是电商运营中的重要一环，相关工作也很多。几乎所有参与运营的人都必须具备一定的数据分析能力，一些大型电商平台会有专门的团队进行各种数据分析。可以说，数据分析是运营团队制定策略的重要参考。大数据时代，数据采集的渠道得到拓展，数据的维度得到全面提升，这将进一步提升数据分析的价值。
