什么是数据分析（非常详细）

数据分析是结合数学、统计学理论的科学统计分析方法，对 Excel 数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。

数据分析的本质，是通过总结数据的规律解决业务问题，以帮助管理者在实际工作中做出判断和决策。

数据分析包括如下主要内容。

• 现状分析：分析已经发生了什么。
• 原因分析：分析为什么会出现这种现状。
• 预测分析：预测未来可能发生什么。

数据分析的重要性

大数据、人工智能时代到来，数据分析无处不在。数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的措施，比如发现机遇、创造新的商业价值，以及发现企业自身的问题并预测企业的未来。

在实际工作中，无论从事哪种行业，如数据分析师、销售运营、市场策划、金融、客户服务、人力资源、财务管理、教育等行业（如下图所示），数据分析都是基本功，是职场必备技能，能够掌握一定的数据分析技能必然是职场中的加分项。


下面举两个例子为大家说明数据分析的重要性。

情景一

运营人员向管理者汇报工作，说明销量增长情况：

• 表达一：这个月比上个月销量好。
• 表达二：11 月销量环比增长 69.8%，全网销量排名第一。
• 表达三：近一年全国销量及环比增长情况如下图所示，月平均销量 2834.5 册，整体呈上升趋势，其中受“618”和“双十一”影响，6 月环比增长 43.7%，7 月环比增长 16.1%，9 月环比增长 56.8%、11 月环比增长 69.8%。虽然“618”大促销量比 5 月有所提高，但表现并不好，与“双十一”相比差很多，未来要加大“618”前后的宣传力度，做好预热和延续。

如果你是管理者，更青睐哪一种？

其实，管理者要的是真正简单、清晰的分析，以及接下来的决策方向。根据运营人员给出的解决方案，他可以预见公司未来的发展，解决真正的问题，提高平台的业务量。

情景二

啤酒和纸尿裤的故事。为什么沃尔玛将看似毫不相干的啤酒和纸尿裤（如下图所示）摆在一起销售，两者的销量均增长了呢？


因为沃尔玛很好地运用了数据分析方法，发现了“啤酒”和“纸尿裤”的潜在联系。原来，美国的太太们常叮嘱她们的丈夫在下班后为孩子买纸尿裤，而丈夫们在购买纸尿裤的同时又随手带回了几瓶啤酒。这一消费行为导致这两件商品经常被同时购买。所以，沃尔玛索性就将它们摆放在一起，既方便顾客，又提高了商品销量。

还有很多通过数据分析而获得成功的例子。比如，在营销领域对客户分群数据进行统计、分类等，判断客户购买趋势；对产品数据进行统计，预测销量，找出销量薄弱点进行改善；在金融领域基于大量的过往数据预测股价波动。

综上所述，数据分析之所以如此重要，是因为数据具有真实性。我们对真实的数据进行统计分析，就是对问题进行思考和分析，在这个过程中，我们会发现问题，并寻找解决问题的方法。

未来如果不懂数据分析，可能会与很多热门职位失之交臂。

数据分析的基本流程

下图展示了数据分析的基本流程，其中数据分析的重要环节是明确目的，这也是做数据分析最有价值的部分。

1) 熟悉工具

掌握一款数据分析工具至关重要，它能够帮助你快速解决问题，从而提高工作效率。常用的数据分析工具有 Excel、SPSS、R语言、Python 语言等。

2) 明确目的

“如果给我 1 小时解答一道决定我生死的问题，我会花 55 分钟来弄清楚这道题到底在问什么。一旦清楚了它到底在问什么，剩下的 5 分钟足够回答这个问题。”——爱因斯坦

在数据分析方面，首先要花一些时间搞清楚为什么要做数据分析。例如，是为了评估产品改版后的效果比之前是否有所提升，或是要通过数据分析找到产品迭代的方向等。

只有明确了分析目的，才能找到适合的分析方法，并有效地进行数据处理、数据分析和数据预测等后续工作，最终得到结论，应用到实际中。

3) 获取数据

数据的来源有很多，像我们熟悉的 Excel数据、数据库中的数据、网站数据及公开的数据集等。

获取数据之前首先要知道需要什么时间段的数据、哪个表中的数据，以及如何获取，是下载、复制还是爬取等。

4) 数据处理

数据处理是指从大量杂乱无章、难以理解、缺失的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

数据处理主要包括数据规约、数据清洗、数据加工等方法，具体如下图所示：


① 数据规约：在接近或保持原始数据完整性的同时将数据规模减小，以提高数据处理的速度。例如，一个Excel表中包含近三年的几十万条数据，由于我们只分析近一年的数据，所以选取近一年的数据即可，这样做的目的就是减小数据规模，提高数据处理速度。

② 数据清洗：在获取到原始数据后，其中的很多数据可能都不符合数据分析的要求，这时就需要按照如下步骤进行处理。

• 数据探索分析：分析数据的规律，通过一定的方法统计数据，通过统计结果判断数据是否存在缺失、异常等情况。例如，通过最小值判断是否包含缺失数据，如果最小值为0，那么这部分数据就是缺失数据，也可以通过查看数据是否存在空值来判断数据是否缺失。
• 重复数据处理：对于重复的数据，删除即可。
• 缺失数据处理：对于缺失的数据，如果缺失比例高于30%，可以选择放弃这些数据，删除即可；如果缺失比例低于30%，可以对这部分缺失数据进行填充，以0或均值填充。
• 异常数据处理：对于异常数据，需要根据具体业务进行具体分析和处理，对于不符合常理的数据可进行删除。例如，性别数据中除男和女以外的其他值，以及超出正常年龄范围的年龄数据，这些都属于异常数据。

③ 数据加工包括数据抽取、数据计算、数据分组和数据转换：

• 数据抽取：选取数据中的部分内容。
• 数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
• 数据分组：按照有关信息进行有效的分组。
• 数据转换：数据标准化处理，以适应数据分析算法的需要，常用的有 z-score 标准化、“最小、最大标准化”和“按小数定标标准化”等。

经过上述标准化处理后，数据中的各项指标将会处在同一数量级别上，可以更好地对数据进行综合测评和分析。

5) 数据分析

在数据分析的过程中，选择适合的分析方法和工具很重要，所选择的分析方法应兼具准确性、可操作性、可理解性和可应用性。但对于业务人员（如产品经理或运营人员）来说，最重要的是具有数据分析思维。

6) 验证结果

通过数据分析我们会得到一些结果，但是这些结果只是数据的主观结果的体现，有些时候不一定完全准确，所以必须要进行验证。

例如，数据分析结果显示某产品点击量非常高，但实际下载量平平。在这种情况下，不要轻易定论这个产品受欢迎，而要进一步验证，找到真正影响点击量的原因，这样才能做出更好的决策。

7) 结果呈现

现如今，企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效作用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。可视化是以图表方式呈现数据分析结果的，这样的结果更清晰，更直观，更容易理解。

8) 数据应用

数据分析的结果并不仅仅要把数据呈现出来，而更应该关注通过分析这些数据，后面可以做什么。如何将数据分析结果应用到实际业务中才是学习数据分析的重点。

数据分析结果的应用是数据产生实际价值的直接体现，而这个过程需要具有数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。如果看了数据分析结果后并不知道要做什么，那么此次数据分析就是失败的。

数据分析的常用工具

工欲善其事，必先利其器，选择合适的数据分析工具尤为重要。下面介绍两款常用的数据分析工具，Excel 工具和 Python 语言。

1) Excel工具

Excel 具备多种强大的功能，例如创建表格、数据透视表、VBA 等。Excel 如此强大，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。

但是在今天，大数据、人工智能时代已来，对于数据量很大的情况，Excel 已经无法胜任，不仅处理起来很麻烦，而且处理速度也会变慢。从数据分析的层面上看，Excel 只是停留在描述性分析阶段，例如对比分析、趋势分析、结构分析等。

2) Python语言

虽然 Excel 已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但它是定制软件，很多操作都固化了，不能自由修改。

Python 则非常强大和灵活，可以编写代码来执行所需的任何操作，从专业和便利的角度来看，它比 Excel 更加强大。另外，Python 可以实现 Excel 难以实现的应用场景。

① 专业的统计分析。例如正态分布，使用算法对数据进行聚类和回归分析等。这种分析就像用数据做实验一样，它可以帮助我们回答以下问题：

• 数据分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？
• 离散情况如何？
• 结果是否在我们想要达到的统计可控范围内？
• 不同参数对结果的影响如何？

② 预测分析。例如，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？对此，我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定他的喜好。或者，我们可以根据他在网页上的浏览历史为其推送不同的商品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能相关概念。

综上所述，Python 作为数据分析工具的首选，具有以下优势：

• 简单易学，处理数据简单高效，对于初学者来说更加容易上手；
• 第三方扩展库不断更新，可用范围越来越广；
• 在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位；
• 可以和其他语言进行对接，兼容性稳定。

当然，如果你既会 Excel 又会 Python，那么这绝对是职场中的加分项！