数据分析

什么数据分析？

• 数据分析是将数据转化为知识、智慧的手段，是连接数据信息与人类认知之间的桥梁。

数据分析方法分类

业务数据分析

一般业务数据分析需要三类人参与：

• 业务人员
  提出业务需求、检验分析结果的准确性、使用分析结果指导业务工作
• IT技术人员
  提供必要的IT技术支持，比如应用网络爬虫搜取数据、创建数据仓库、提取重要字段等
• 数据分析师
  零碎工具辅助、提取数据、制作分析报告、制作可视化看板，汇报分析结果

为什么需要三类人员参与？
那是因为这三类人员都有相应的短板：

• 业务人员
  我只会Excel，我还没数据，分析不该是给IT提需求吗？
• IT技术人员
  只管理数据，BI也是看中数据整合能力和快速出报表能力，让IT来做业务分析不现实，理解业务的成本很高，也的确不是本职工作
• 数据分析师
  BI？我用Python更专业

能力组成

数据提取

• 沟通能力：听懂业务方需求
• SQL能力：简单的代码满足需求
• Excel基本处理能力：透视、排序等

数据分析

• 具备基本业务知识和逻辑
• 具备数据分析方法论
• 基本算法BONUS：聚类、主成分分析、相关性分析、回归等

数据决策

• 回归商业逻辑本质，化繁为简的能力
• 具备很强的沟通能力和说服能力

数据分析流程

1. 业务理解

数据分析的起点，最为重要的环节。

2. 数据收集

多渠道获取数据

3. 数据处理

• 数据清洗
• 数据整理

4. 数据分析

数据分析方法有很多，这里就列举基础的。

• 搭建多维数据分析环境
• 描述性分析

5. 数据展现

数据可视化展现

6. 成果报告

• 数据分析报告
• 商业智能（BI）分析报表
  商业智能是实现商业洞察的重要手段，商业洞察是深入商业现象发现问题本质的过程

数据分析报的内容组成：

1. 现状描述 使用统计分析方法，将收集到的大量数据进行汇总，用数据简析状况
2. 规律总结 在描述上将隐藏在数据背后的信息加以提炼总结研究对象内在规律
3. 决策支持 利用现状描述规律总结的成果为管理者提供决策支持

四类可视化分析方法

对比分析

• 预警分析
• 进度分析
• 差异分析
• 纵向对比（时间序列的趋势分析）
• 横向分析
• 各种对比

结构分析

• 构成分析
• 杜邦分析

透视分析

• 数据透视表
• 数据透视图
• 上卷、下钻分析
• 不同汇总规则计算

其他分析方法

• 变化分析
• 分组分析
• 增维分析

数据挖掘

大数据分析