网络营销人在进行数据分析工作时，需要掌握一些基本的技能和方法。需要了解数据分析的基本概念和方法，掌握数据采集、清洗、处理和分析的技能。需要熟悉各种数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Google Analytics等，能够灵活运用这些工具进行数据分析。还需要具备一定的统计学知识，能够对数据进行合理的统计分析和解读。需要具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员和客户进行有效的沟通和协作，共同完成数据分析工作。

在实际工作中，网络营销人需要根据不同的业务需求和目标，制定相应的数据分析方案和指标体系，对数据进行深入分析和挖掘，发现问题和机会，并提出相应的优化建议和方案。同时，还需要不断学习和更新自己的知识和技能，跟上行业发展的步伐，提高自己的专业水平和竞争力。

1、数据收集

网络营销人在做好数据分析工作时，数据收集是非常重要的一步。需要明确数据收集的目的和范围，确定需要收集哪些数据。要选择合适的数据收集工具和方法，如Google Analytics、问卷调查等。在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性，避免数据的误差和遗漏。还需要对数据进行分类和整理，以便后续的分析和应用。要及时更新和维护数据，保证数据的时效性和可靠性。在当前大数据时代，网络营销人还需要关注数据隐私和安全问题，遵守相关法律法规和行业规范，保护用户的个人信息和数据安全。

2、数据清洗

数据清洗是数据分析的步，也是最为重要的一步。网络营销人在进行数据分析时，需要做好数据清洗工作，以确保数据的准确性和可靠性。数据清洗包括数据去重、数据筛选、数据填充、数据转换等步骤。在进行数据清洗时，需要注意以下几点：

1. 确定数据清洗的目标和标准，避免数据清洗过度或不足。

2. 对数据进行初步的探索性分析，了解数据的特征和分布情况，为后续的数据清洗提供依据。

3. 对数据进行去重和筛选，删除重复数据和无效数据，保留有用的数据。

4. 对缺失数据进行填充，采用合适的方法进行填充，如均值填充、中位数填充等。

5. 对数据进行转换，将数据转换为适合分析的形式，如将文本数据转换为数值数据等。

网络营销人需要掌握数据清洗的基本方法和技巧，以确保数据分析的准确性和可靠性。同时，需要不断学习和更新数据清洗的最新技术和方法，以适应不断变化的市场需求和数据环境。

3、数据可视化

数据可视化是网络营销人做好数据分析工作的重要手段之一。通过将数据以图表、图像等形式呈现，可以更直观地展示数据的趋势、关系和规律，帮助网络营销人更好地理解数据，从而制定更有效的营销策略。

在进行数据可视化时，网络营销人需要注意以下几点：

1.选择合适的可视化工具：根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等。

2.设计简洁明了的图表：图表应该简洁明了，避免过多的装饰和复杂的图形，让数据更加突出。

3.注重数据的准确性：数据可视化需要保证数据的准确性，避免误导分析结果。

4.关注受众需求：根据受众需求设计合适的图表，让数据更加易于理解和接受。

5.持续更新和优化：数据可视化需要持续更新和优化，及时反馈数据变化和分析结果，帮助网络营销人更好地制定营销策略。

数据可视化是网络营销人做好数据分析工作的重要手段，需要注重工具选择、图表设计、数据准确性、受众需求和持续更新和优化。

4、数据挖掘

网络营销人在进行数据分析工作时，数据挖掘是一个非常重要的环节。数据挖掘可以帮助网络营销人员从大量的数据中发现有价值的信息，进而制定更加精准的营销策略。

在进行数据挖掘时，网络营销人员需要掌握一些基本的技能，如数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建等。网络营销人员还需要了解一些常用的数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。

除了技能和算法，网络营销人员还需要具备一些思维能力，如逻辑思维、创新思维、数据驱动思维等。只有这样，才能在数据挖掘中发现更多的商业机会，提高营销效果。

最新的观点是，随着人工智能技术的不断发展，网络营销人员可以借助机器学习等技术来进行数据挖掘。这些技术可以自动化地进行数据清洗、特征选择、模型构建等工作，大大提高了数据挖掘的效率和准确性。