数据分析概述

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，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析可划分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。 描述性数据分析属于初级数据分析，另两个属于高级数据分析。 其中探索性分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。我们日常学习和工作中所涉及的数据分析主要是描述性数据分析。

数据分析是为了最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。把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。 商业领域中， 数据分析能够给帮助企业进行判断和决策，以便采取相应的策略与行动。 数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用：

分析数据中隐藏的当前现状信息。比如告诉你企业目前运营情况，可以通过相关业务中各个指标的完成情况来进行判断等。

分析现状发生以及存在的原因。比如企业运营情况中比较好的方面，以及比较差的方面都是由哪些原因引起的，以指导做出决策，对相关策略进行调整和优化。

分析预测将来可能会发生什么。根据以往数据，对企业未来发展趋势做出预测，为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据。一般通过专题分析来完成。

在以往的工作中，这些方面均有涉及。主要分析生产数据，和业务部门反馈沟通，以便其做出优化改善，以达到某些指标所制定的目标。

这大概是一个方法论的问题。万事皆有套路，数据分析也是，大抵都是如下几个步骤： 明确分析目的和思路 数据采集 数据处理 数据分析 数据展现 报告撰写

明确分析目的和思路，这是整个流程的指引方向的灯塔，是一路前行的信念。我为什么要做数据分析？我我要达到预期的什么效果？要怎么做？都应当做到胸中有丘壑。 在明确了分析目的后，需要理清我们的思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

数据采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。 根据不同的分析目的，有不同的数据来源。 数据可以是直接可以获取的原始数据，也可以是经过加工后的数据。

数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。 一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作。 数据处理是数据分析的基础。

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。 数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法， 就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。 数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。 数据分析与数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。

数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。数据展现可以通过各种工具来进行。比如Echarts，其他BI工具。当然Excel的图表工具也是很好的数据展现工具。

数据分析报告其实是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（领导）参考。