数据分析是什么？
1.数据分析是什么？
为了使大家都能明白,顾名思义,数据分析就是对数据进行系统的理解和研究过程,然而仅仅如此可能无法满足复杂需求,因此我们需要一个更为专业的概念来支撑这一领域的发展
具体而言，在面对一堆看似毫无规律、杂乱无章的一批数据时（或者：从看似毫无规律、杂乱无章的一批数据中），我们通过数据分析这一过程（或者：手段），成功地收集与提炼出其中蕴含的信息（或者：关键信息），从而揭示其内在本质特征（或者：基本规律）。
2.数据分析的作用？
数据分析的作用可以大致分为三类
- 现状分析
- 原因分析
- 预测分析
现状分析
- 简单来说就是帮助了解历史事件。我们利用数据工具或方法对历史事件进行概括性分析并得出定量分析结果。
- 描述产品或公司整体运营状况时,基于统计方法计算各项经营指标数值,并根据这些数值进行定性的运营状态分析,判断哪些关键绩效指数（KPI）达到目标值,以及哪些未能达标。
- 采用报表或其他分析报告形式来呈现各项业务的具体运营情况,这相当于对第一部分所提及的内容进行了细分。
现状分析一般以报表形式呈现,每日报告、周报等常见类型的对象通常是部门负责人及管理层等。
原因分析
承接第1阶段现状分析，了解了运营情况，之后呢？
识别问题时，在现有数据基础上主动排查问题时如有具体数据指标如用户活跃度（DAU）出现下滑则需首先依据渠道特征与画像特征将用户群体进行细分确定哪一部分群体的活跃度受到影响随后运用PEST模型对问题进行系统性拆解最终找出根本原因并提出可操作性的解决方案此类方法同样适用于优化表现优异的数据点通过深入挖掘其背后的原因判断提升空间并验证改进方案的有效性
预测即阐述未来可能发生的情况。在深入剖析现状及问题根源后,企业需了解下一阶段运营出现的趋势走向,以便进行预算调整、战略优化或人员配置等方面的相应安排。此部分通过历史数据记录与市场发展趋势研究,运用较为复杂的数据分析手段如回归分析等进行综合评估,其最终成果主要供高层管理人员参考
3.数据分析步骤
开展数据分析过程一般包含6个步骤
- 详细阐述分析目标及工作流程
- 实施科学合理的数据信息获取方案
- 对原始数据进行标准化预处理
- 运用统计方法深入挖掘数据特征
- 利用可视化技术呈现关键发现
- 系统性地总结分析结果并形成正式报告
段落未变
我认为这些诸如Python, SQL, Hadoop之类的技术都属于工具类知识。通过学习和实践来掌握这些技术能够很好地应对日常工作的技术需求一般都能够胜任。若希望从事数据分析相关技术岗位，则需打好数学与数据结构等方面的基础知识。
数据分析师的核心能力主要体现在其对业务进行深入分析的能力上。首先需要对其所在行业及相关业务领域有全面深入的理解。其次要通过数据分析手段有效推动各项业务的发展，并为企业创造显著的实际经济效益。
没有充分依托于实际业务数据的支持，在技术手段上过于复杂的情况下所得到的结果也只能是支离破碎、表面的、零散的。真正具备业务数据驱动的能力，则是通过长期的工作实践与项目经历积累而来，并且持续提炼出一套系统的分析思路与方法论框架，并反复回顾与验证优化。
今天的分享内容到这里就结束了。之后计划深入探讨数据分析中的细分领域。如果有兴趣的话，请记得点赞关注哦！