1.1数据分析是什么

数据分析——对数据进行分析。用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并消化。

数据分析：描述性数据分析，探索性数据分析（数据之中发现新的特征），验证性数据分析（验证已有的假设的真伪证明）。

1.1.1数据分析方法

描述性数据分析：对比分析法，平均分析法，交叉分析法；

探索性数据分析及验证性数据分析：相关分析，因子分析，回归分析。

1.1.2数据分析的作用

现状分析：过去发生了什么。 一般通过日常通报来完成，如日报，周报，月报等。

原因分析：告诉你某一现状为什么发生。一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

预测分析：将来会发生什么。一般通过专题分析来完成 ，通常在制定企业季度年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

1.2数据分析

数据分析六部曲： 明确分析目的和思路，数据收集，数据处理，数据分析，数据展现，报告撰写；

1.2.1明确分析目的和思路

明确分析目的：数据变化背后的真相是什么？从哪些角度分析数据才系统？用什么分析方法更有效？图表是否表达出有效的观点？数据分析目的达到了嘛？数据分析报告有说服力嘛？

确定分析思路：数理分析思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

1.2.2数据收集

数据收集：按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

数据来源：数据库，公开出版物，互联网，市场调查

1.2.3数据处理

数据处理是指对收集到的数进行加工整理，形成适合数据分析的形式。数据分析的目的是从大量的，杂乱无章，难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值，有意义的数据。

数据处理：包括数据清洗，数据转化，数据提取，数据计算等处理方法。

1.2.4数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

数据分析与数据处理的区别： 数据处理是数据分析的基础。通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可以分析的形式，并且保证数据的一致性和有效性。

数据分析与数据挖掘的关系：数据挖掘是一种高级的数据分析方法。从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类，聚类，关联和预测，重点在寻找模式与规律。

1.2.5数据展现

常用的数据图表包括饼图，柱形图，条形图，折线图，散点图，雷达图等。可以对图标加工成为：金字塔图，矩阵图，漏斗图，帕累托图等。

1.2.6报告撰写

数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因，过程，结果及建议完整的呈现出来。所以，数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学，严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

报告所需：好的分析框架，图文并茂，层次明晰；有明确的结论；有建议或者解决方案。

1.3数据分析三大误区

分析目的不明确，为分析而分析：应该围绕你的分析目的（了解现状，找出业务变动原因，预测发展）而进行分析。

缺乏业务知识，分析结果偏离实际：企业所需的数据分析不是纯数据分析，而是需要多从业务进行分析，不应停留在数据表面，要思考数据背后的事实与真相，使得分析结果更加贴合实际。

一味追求使用高级分析方法，热衷模型研究：仅有分析模型是不够的，围绕业务发现问题并解决问题才是数据分析的最终目的！

1.4数据分析师的职业发展

1.4.1数据分析的广阔前景

数据分析师要与相关业务部门合作，将数据真正的应用到业务中，根据实际的业务发展情况识别那些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。这就要求数据分析师不仅具备洞察数据地能力，还要对相关业务地背景有深入地了解，明白客户或业务部门地需求，从而将数据信息化，可视化，最后转化成为生产力，帮助企业获得利润，这就是整个“数据供应链”。

1.4.2数据分析师的职业要求

懂业务：熟悉行业知识，公司业务及流程，有数据敏感性。

懂管理：一方面是搭建数据分析框架的要求，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

懂分析：掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的地开展数据分析。基本地分析方法有：对比分析法，分组分析法，交叉分析法，结构分析法，漏斗图分析法，综合评价分析法，因素分析法，矩阵夫关联分析法等。 高级地分析方法有：相关分析法，回归分析法，聚类分析法，判别分析法，主成分析法，因子分析法，对应分析法，时间序列等。

懂工具：掌握数据分析相关地常用工具比如：Excle,Access,SPSS,SAS, Excle就是一款非常实用地数据处理分析工具。

懂设计：指运用图标有效表达数据分析师地分析观点，使分析结果一目了然。

1.4.3数据分析师的基本素质

1.态度严谨负责

2.好奇心强烈

3.逻辑思维清晰

4.擅长模仿学习

5.勇于创新

1.5几个常用指标和术语

1.平均数：一般指算术平均数，就是一组数据的算术平均值，即全部数据累加后除以数据个数。特点是将总体内各单位的数量差异抽象化，代表总体的一般水平，掩盖了总体内各单位的差异。

2.绝对数与相对数： 绝对数是反映客观现象总体再一定时间，地点条件的总规模，总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标，如GDP，总人口等。此外，绝对数也可以表现为在一定时间，地点条件下数量增减变化的绝对数，比如A国人口比B国人口多1000万。 相对数是指由两个有联系的指标对比计算而得到的数值，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。计算相对数的基本公式是： 

分母是用做对比标准的指标数值，简称基数；分子是用做与基数对比的指标数值，简称必输。相对数一般以倍数，成数，百分数等表示，它反映了客观现象之间数量联系的程度。

3.百分比与百分点： 百分比是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称百分率或百分数。 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，一个百分点=1%。

4.频率与频数： 频数指一组数据中个别数据重复出现的次数。 频率是每组频数与总次数的比值，它代表某类别在总体中出现的频繁程度，一般采用百分数表示。

5.比例与比率： 比例是指在总体中各部分的数值占全部数值的比重，通常反映总体的构成和结果。 比率是指不同类别数值的对比，它反映的不是部分与整体的关系，而是一个整体中各部分之间的关系。

6.倍数与番数：倍数与番数同样属于相对数。 倍数是一个数除以另一个数所得的商，一般表示数量的增长或上升幅度，而不表示减少或下降。 番数是指原来数量的2的N次方倍。比如翻一番为原来数量的2倍，翻两番是4倍。

7.同比和环比： 同比是指与历史同时期进行比较得到的数值，该指标主要反映的是事物发展的相对情况。 环比是指与前一个统计期进行比较得到的数值，主要反映的是事物逐期发展的情况。

1.6总结

学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；

方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手；

分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议。