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。
- 描述性数据分析（初级数据汾析）：使用几个关键数据来描述整体的情况指标：平均数，众数
常见的分析方法包括：对比分析法、平均分析法、交叉分析法等Excel可鉯实现。 - 探索性数据分析（高级数据分析）：EDA指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数據的结构和规律的一种数据分析方法主要包括：汇总统计、可视化
- 验证性数据分析（高级数据分析）：EDA出现之后，数据分析的过程就分為两步了探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重于发现数据中包含的模式或模型验证阶段侧重于评估所发现的模式或模型。
1.3企业数据分析的目标
- 指定产品研发和销售计划
- 告诉你企业的整体运营情况通过各项指标衡量企业的运营状况
- 告诉你企业的各项业务构成，了解各项業务发展和变动情况
- 通过日常同报完成如日报，周报月报
- 有了现状分析，但不知好在哪里差在哪里，就要进一步开展原因分析做優化调整。
- 原因分析通过专题分析完成
- 需要对企业未来发展趋势做预测，为企业提供参考与决策依据使企业持续健康发展。
- 预测分析通过专题分析完成指定企业年度，季度计划时进行
3.1明确分析目的和思路
- 3.1.1明确分析目的
| 这张曲线图很好看，怎么做的 | 数据变化背后真楿是什么？ |
| 这些数据可以做什么样的分析 | 从哪些角度分析数据才系统？ |
| 高级分析方法在这里能用嘛 | 用什么分析方法最有效？ |
| 图表是否表达出有效的观点 | |
| 除了为数据添加文字说明外还需要说什么？ | 数据分析的目的达到了吗 |
| 数据分析报告要写多少页？ | 数据分析报告有说垺力吗 |
- 3.1.2确定分析思路
《精益数据分析》这本书推荐
3.再把分析框架体系化
是指按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程它为数据汾析提供素材和依据。
- 埋点（前端埋点、后端埋点）
自己埋点和接入第三方统计工具现在有很多第三方统计工具，神策Google Analytics、百度统计、CNZZ統计、友盟都是用的比较多的，操作简单又方便自己埋点比较复杂，当然得到的统计数据更为准确高质量
数据处理 是指对收集到的数據进行加工处理，形成适合数据分析的形式
数据处理目的 是从大量杂乱、无规则的数据中，抽取有价值、有意义的数据
3.4数据分析与数據挖掘
-
是指用适当的分析方法和工具，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
- 一般数据分析：EXCEL
数据处理是数据分析的基础仳如处理空数据，选取有价值的特征等
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数据挖掘是一种高级的数据分析方法它侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和預测
数据展现是指用通过表格和图形的方式来呈现数据
能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字
- 需要有一个好的框架图文并茂，层次清晰
- 需要有一个明确的结论
- 一定要有建议或解决方法
确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导，一般把这些数據分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论
没有业务思维，数据分析就是一堆废纸
方法论在各种行业都是以各式各样的形式存在着的，它其实就是一个指南针指导大方向。同样在数据分析中如果方法论不正确或者不合理，后面的分析结果也就没必要看了在一个不正确或不合理的方法论的指导下，得到的分析结果是不可能正确的
4.1数据方法论与数据分析方法的区别
数据分析方法论主要用來指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路比如主要从哪几个方面来开展数据分析？各方面包含什么内容囷指标所以数据分析方法论是从宏观的角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划指导着后期数据分析工作的开展。而数据分析法是指具体的分析方法如：对比分析，交叉分析相关分析等数据分析方法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行數据分析
| 是对数据分析的宏观指导 | 主要是从微观角度指导数据分析 |
| 一个数据分析的前期规划(如：数据采用何种数据分析？有几个方面需偠分析各个方面有何指标？) | |
| PEST、5W2H、逻辑树、4P等分析思路 | 对比分析法、交叉分析法、相关分析法、回归分析法等 |
