在数据分析越来越火爆的时代，越来越多的人开始学习数据分析， 希望掌握数据分析技能，从而利用数据分析技能解决实际的问题

对于产品经理来说，希望学习数据分析可以自己分析数据，比如用户的活跃行为， 用户的留存行为， 用户的付费行为

对于销售人员来说， 希望可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，比如什么样的用户是我们的目标用户， 怎么去提高我们的销售转化率等等

对于教育机构的运营等人员来说，希望可以分析上课的数据情况，以及每一个课程的销售数据，从而发现现有的课程设置问题，以及潜力课程的挖掘， 为学生提供更加合适的课程以及提高整个公司的利润

对于财务和会计工作， 也是需要经常和数据打交道， 怎么运用数据分析的技能，帮助我们去发现财务背后反馈的有价值的信息以及提高会计的工作效率

对于设计师来说， 除了基本的设计灵感， 也很需要从现有的数据中挖掘用户行为的规律， 从而为设计的科学性决策提供依据

对于管理层来说， 面对公司经营的多个数据指标， 如何选择合适的指标评估公司的经营的健康度，以及如何快速发现数据背后的问题，采取对应的解决策略，对于公司来说是至关重要的。

那么,什么是数据分析呢？

先给个百度百科的官方定义: 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。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

简单来说，数据分析就是通过数据采取一定方法获取洞察, 发现问题和潜在机会, 驱动产品改变和提升的完整过程

针对官方的定义，我给出数据分析定义完整的流程图方便读者的理解

图1-1

这里有三个关键点， 首先是数据层面， 我们得现有大量的数据， 这是分析的基础，什么是数据呢？数据是由指标组成的， 指标主要分成2种， 一种是绝对值指标，一种是比率型指标,

绝对值指标指是直接是数字型的指标，比如某电商app 活跃用户是1亿，每天下单人数3000万，每天浏览商品人数 8000万， 每天成交金额30亿等等

比率型的指标指的是百分比的指标， 比如某电商app 的下单转化率为50%，搜索渗透率为 80%， 支付失败率为5%等， 这些比率型的指标是基于几个指标的计算得出的, 比如下单转化率=下单的人数/活跃的总人数

第二个关键点是数据分析的过程层面， 我们经常拿到一个数据不知道从哪里开始分析， 不知道应该分析什么， 不知道用什么方法分析， 不知道怎么提取核心的结论，这也是很多读者在面试中会面临的问题， 所以就需要专业的数据分析思维和方法来做分析， 常用的数据分析思维和方法有: 5w2h分析法，漏斗分析法，相关性分析法， 对比细分分析法， 麦肯锡逻辑树分析法，用户画像分析法，aha 时刻分析法，RFM用户分群等等， 这些方法在第三章会详细给大家呈现

比如我们拿到的数据是某电商app 下单转化率降低了20%(如图1-2)， 那么这个下降了20% 就是图1-1所说的数据呈现出来的业务现状， 那么我们需要通过分析去发现原因，获取洞察，比如可以通过漏斗分析分析下单的转化率是在哪一个环节中降低比较多， 通过用户画像分析， 分析转化率低的用户群体的特征， 比如是集中在哪一个年龄， 性别，地域等特征，通过麦肯锡逻辑树分析法， 可以给我们分析的完整结构维度等等

图1-2

最后一个是数据分析的结果， 数据分析的目的在于最大化数据的价值， 就是希望我们通过分析挖掘， 能够定位出问题的原因， 并且给出相对应的结论， 还是上面的那个例子假如我们发现下单的转化率主要是由于用户活跃到浏览商品这一个环节的减少引起的下单转化率的影响， 那就可能是我们推荐的商品用户不喜欢了， 或者是用户搜索不到他想要的商品引起的， 那就可以针对性的去优化推荐的结果或者搜索的结果， 从而提升这部分的转化率, 也就是图-1所说的 驱动改变， 迭代增长