在公司实习了两个月，虽说是产品岗，但与数据打交道比较多，所以想学习一下数据分析相关的知识，此文是我在简书上的第一篇记录，同时也是《谁说菜鸟不会数据分析》的第一篇读书笔记。
话不多说，入正题。
数据分析是什么？顾名思议，对数据进行分析。用书中较为专业的说法就是“数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。”那么，数据的作用是什么呢？其实也就是回答一个问题：为什么你会想来学数据分析？我的答案是：我想学习数据分析，通过产品现有的数据去分析产品的现状，进而在产品数据出现波动时可以分析出原因，找到症结，最后可以对产品的数据做预测分析，提升在产品改动中的决策力。
数据分析六部曲：
明确分析目的和思路（方法论）——数据收集（数据源）——数据处理（技术层面）——数据分析（工具与逻辑）——数据展现（图表）——报告撰写（文字表达）
这里主要聊下“明确分析目的和思路”，因为在这点上感触较大，关于其他的书籍后面会有更多介绍。
明确分析目的和思路。目的，即是我为什么要做这份数据分析，思路，即是我要怎么做这份数据分析。
回想自己做的一些数据分析方面的工作，总是停留在我需要用多少数据，做怎样的图表，却缺乏明确的目的，工作到后面变成了为了产出数据报告而产出。这东西就好像船出航一样，方向偏了，再努力也达不到目的地。然后谈谈思路，我相信很多同学和我一样在做数据分析之前会给自己列一个小提纲，要去收集什么数据，然后打算怎么做等等。但纵向比较一下自己在做同一类事情时，每次列提纲没有固定模板，想到什么写什么，且方案在逻辑上还存在一定的疏漏。书中在思路这方面提到了管理学方面的理论模型，例如4P、SWOT、STP理论等等。但是，知易行难，这些理论我们在各种讲座书籍里看到，但真正在工作中运用的时候其使用率达到几成？就好比面试时比较有名的STAR法则，我们在面试时反复会提醒自己用STAR法则去回答问题，回想自己的面试过程，每次面试是否都会有个遗憾：那个问题我要是用STAR法则回答会显得更有逻辑。扯得有点远了，我想说的就是，我们在数据分析的时候一定要选定一个合适的模型，因为这些模型是经过科学与实践证明是有效的，这样可以让我们数据分析的工作更加有逻辑性且更加系统化。
下面顺带介绍着几个常用指标和术语作为结束语吧~第一次写读书笔记，可能写得不是很好，希望见谅，以后会更加努力！
百分比与百分点：
百分比是相对数的一种，百分点多用于形容浮动变化，举个栗子“公司几年的利润是45%，比去年的28%提升了17个百分点”
比例与比率：
50个人，30男，20女
男生比例：30：50
男女比率：30：20
倍数与番数：
倍数不解释了，就按你们原本理解来。
番数，翻三番=2^3
同比与环比（产品校招数据题老爱玩这个）：
同比=2010.12：2009.12
环比=2010.12：2010.11
读书笔记一，over!
