上期视频和大家分享了，数据分析第一步不是数据采集，需要先做分析设计、抽象概念操作化、测量工具设计、抽样方案设计等等内容。

这次继续分享数据分析前具体需要做哪些事情、这些事情做的先后顺序、这些事情为什么要做、如何做等内容。

这些事情我用文字初步整理为下面几点：

1、将一条宽泛的需求转换成多个微观的研究内容

2、将研究内容中抽象概念进行概念操作化，得到具体指标

3、对指标设计专门的测量工具

4、对设计的测量工具初稿，进行试验，通过信效度等一系列检验，得到最终测量工具，详细过程可以参见本公众号里的“一个成熟的测量工具（量表）如何建立的”这篇文章

5、根据研究内容里各个指标的逻辑关系，选择建立合适的理论模型。比如研究内容里是两个指标之间的相关性判断，可通过相关性模型来判断。如果研究内容里涉及到多个指标的因果关系判断，则需要通过概率图模型或者路径模型来判断了。视频里还介绍了其他几个模型的应用场景。

6、设计数据抽样方案。这步既需要在收集数据之前要做，因为只有设计好数据采集方案后，才知道通过哪些途径哪些方法来收集数据；更重要的是，也需要在数据采集后，正式建模分析前进行数据抽样的工作，原因是针对不同的研究内容，可能不需要全部样本数据，需要针对性抽取特定人群数据进行分析。在这部分，我在视频里有举专门的案例来讲解。

好，大家茶余饭后可以看看视频。。。。友情提醒：别怕，视频里本人没有出境，大家可放心观看