第一章 数据分析那些事儿

1.1 数据分析是神马

1.1.1 何谓数据分析

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，讲他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。这里是数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。

数据分析的目的是吧隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。

在统计学领域，分为描述性数据分析，探索性数据分析以及验证性数据分析。

描述性数据分析：属于初级数据分析，常见方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

探索性数据分析及严重性数据分析：属于高级数据分析，常见方法有相关分析、因子分析、回归分析。

1.1.2数据分析的作用

只有当你对数据分析的目的及工作有了足够清晰的认识，开展数据分析时才会如鱼得水，游刃有余。

*现状分析

告诉你过去发生了什么

第一：告诉你企业现阶段的整体运营情况

第二：告诉你企业各项业务的构成

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报，周报，月报

*原因分析

告诉你某一现状为什么发生

原因分析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

告诉你将来会发生什么

预测分析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数据分析六步曲

既独立又互有联系的6个阶段

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

做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。以下是菜鸟和数据分析的想法对比：

菜鸟和数据分析师的区别在于目的是否明确，如果目的明确，所有问题就自然迎刃而解了。

数据分析师会思考这张图是否有效表达了观点？如果没有，需要怎样调整？

若分析目的不明确，则导致分析过程非常盲目，实验开展数据分析之前，要想想：为什么要开展数据分析？通过这次分析我要解决什么问题？只有明确数据分析的目标，才不会偏离方向，否则得出的结果不仅没有知道意义，甚至可能讲决策者引入歧途，后果严重。

*确定分析思路

分析目的明确后，要梳理分析思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力。

分析框架体系化就是逻辑化，先分析什么后分析什么，使之有逻辑联系。如何体系化？就是以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。

营销的理论模型有4p、用户使用行为、STP理论、SWOT等

管理理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。

明确数据分析目的及分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。

1.2.2数据收集

数据收集是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。

分为一手数据和二手数据

数据来源方式：

数据库公开出版物《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》互联网：国家统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站市场调查：运用科学的方法，有目的、有系统地收集、记录、整理有关市场营销的信息和资料，分析市场情况，了解市场现状及其发展趋势，为市场预测和营销决策提供客观正确的数据资料。

1.2.3数据处理

数据处理：对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，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。

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

数据分析是用适当的分析法工具，对处理过的数据进行分析，提取意义价值的信息，形成有效结论的过程。

1.2.5数据展现

通过表格和图形呈现

数据图表：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图

加工后图表：金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等

1.2.6报告撰写

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、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。

一份好的数据分析报告，首先需要一个好的分析框架，结构清晰，主次分明，图文并茂，生动活泼，提高视觉冲击力。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确的结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时作参考。

1.3 数据分析的三大误区

分析目的不明确，为分析而分析

数据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。

只有对自己的目的有清晰的认识，才能知道要怎样去实现这个目的，需要通过哪些图表展现，才会知道这些图表是否能反应问题，自然而然地进行相应的问题分析，而不是连说什么都不知道。

缺乏业务知识，分析结果偏离实际

在企业中所作的数据分析不是纯数据分析，而是需要多从业务方面进行分析，不应该停留在数据表面，要思考数据背后的事实与真相，使得分析结果更加切合实际，为老板的决策提供有力的支持，否则就是纸上谈兵。

所以数据分析师还必须懂营销，懂管理，更要懂策略。

一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型

有一部分人喜欢用回归分析，因子分析等高级分析方法，高级的方法不一定是最好的，能够简单有效解决问题的方法才是最好的。

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

1.4.2数据分析师的职业要求

“五懂”：懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计

懂业务

从事数据分析师工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有督导见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，，没有太大的实用价值。

懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求

另一方面针对数据分析结论提出有意义的分析建议，如果没有管理理论的支撑，就难以确保分析建议的有效性

懂分析懂工具懂设计