数据分析的过程就是从数据到信息的过程，数据本身没有价值，有价值的是我们从中提取出的信息。
数据分析的思维
对照/对比：
单独看一个数据没有太多感觉，必须和另一个数据对比才更有感觉。
拆分：
即拆解、分析。拆分会让数据更加清晰，便于找细节。
增维：
当目前的维度不能很好地解释我们的问题时，就需要对数据做一个运算，增加一个指标。
假说：
当不知道结果，或者有几种选择的时候，可以先假设有了结果，然后运用逆向思维。除了结果可以假设，过程也可以。
数据分析的方法
数据分析的基本方法主要有九种：
对比分析法：
将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示这些事物所代表的发展变化情况和规律性。
分组分析法：
根据数据分析对象的特征，按照一定的指标，把数据分析的对象划分为不同的部分和类型进行比较研究。
平均分析法：
运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点、条件下某一数量特征的一般水平。
结构分析法：
将被分析研究的总体内各部分和总体之间进行对比，即总体内各部分所占比例，属于相对指标。
交叉分析法：
即二维交叉表分析法。
综合评价分析法：
即增维，将多个指标转化为一个能够综合反映情况的指标进行分析评价，用于解决复杂的分析问题。
具体步骤：
确定综合评价指标体系；
搜集数据，对不同计量单位的指标进行标准化处理；
确定指标体系中各指标的权重；
对处理后的指标进行加权计算出综合评价指数；
根据综合评价指数对目标对象进行评估。
杜邦分析法
图片来自人人都是产品经理
漏斗分析法：
适合于业务流程比较规范、周期比较长、各环节流程涉及复杂业务比较多的分析。
矩阵关联分析法：
将产品的两个重要指标作为分析的依据，进行关联分析，找出解决问题的办法。
立体式分析法：
即多维度分析。
其他高级的数据分析方法还有：
相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
常用指标和术语
平均数；
相对数、绝对数；
百分比、百分点；
频数、频率；
比例、比率；
倍数、番数，番数=2的N次方倍；
同比、环比。
图片来自于网易云课堂《谁说菜鸟不会数据分析》
