什么是数据分析

数据分析是指通过收集、清洗、加工、统计和分析数据，从中提取有用的信息和知识，以便支持决策和问题解决的过程。数据分析涉及多个领域，包括统计学、计算机科学、数学、经济学等。通过对数据进行深入的挖掘和分析，数据分析可以帮助人们更好地理解数据背后的规律和趋势，从而为决策提供支持和指导。数据分析可以应用于各个领域，例如企业管理、市场营销、金融、医疗、科学研究等，对于提升效率、提高精度、降低成本等方面都有很大的作用。

数据分析的目的

数据分析主要有三个目的：总结规律、优化现状、预测未来

1.总结规律

在业务中，我们常常需要知道每个月公司的营业额是多少，平台粉丝增长了多少，销售渠道转化率是多少，哪个渠道转化率最高，什么时段粉丝活跃度最高等等，那这一系列的问题都是通过对以往数据的统计分析得出的。这些就需要通过数据分析来总结规律得到相应结果。总结规律是数据分析最基本的目的。

2.优化现状

通过数据分析找出的规律，我们总能够找到业务中存在的问题和亮点，对于数据所反映的业务问题，我们需要去分析原因，并提出有效的改进意见，优化现实存在的问题，使得业务能够稳定蓬勃发展。

3.预测未来

数据分析第三个目的就是为了预测未来，通过对大量的历史数据进行分析、建模，来构建一个相对准确的模型来预测后续数据的走势，从而为业务运营者的决策带来依据。这是大多数业务者都希望看到的，能够未雨绸缪，实现数据驱动业务增长。

数据分析和数据分析师

数据分析师是一个职业，是指专门从事数据分析工作的人员。数据分析师需要具备一定的数学和统计基础，能够使用相关的数据分析工具和编程语言，从大量数据中提取有价值的信息，为企业或组织提供决策支持。数据分析师入门相对简单、企业岗位较少，因此现在岗位竞争压力比较大，转行的同学需要谨慎。

但数据分析是一种方法或思维，也是一种数据支持业务决策的观念，任何人都可以学习和具备数据分析思维，因此是有必要学习数据分析，但不一定要从事数据分析岗。

数据分析师日常工作

数据分析师日常工作主要有以下几个方面：

1.临时取数

在日常业务中，需要对某些数据进行及时的分析和处理，比如某次营销活动后带来的业绩复盘分析、异常数据排查、临时汇报数据统计等。因此，数据分析师需要根据业务所提出的需求从各种数据源中获取数据，进行初步的统计和分析，给到相关人员，帮助他们解决问题。这一阶段主要通过SQL取数完成。

2.自动化报表搭建

数据分析师需要定期向业务同事、领导发送周期内数据，比如每日数据，这需要数据分析师沉淀数据统计模板，并利用工具建立周期任务，搭建自动化报表，自动按时输出日报、周报、月报等，并及时观察和分析出现的异常数据。

3.专题分析

在某些特定的业务场景下，数据分析师需要进行一些深入的分析。这些分析通常是基于某些业务指标或者目标展开的，需要通过对数据进行深入的挖掘和分析，以便为业务决策提供支持和建议。比如：

  • 建立指标体系，指标体系能够很好地拆分业绩增减因素，迅速找出原因
  • 建立用户画像，用户画像能够直观了解用户属性特征
  • 用户复购分析，可以对比不同时期进入的用户复购情况

另外，业务人员可能也会反复提某一个临时取数的需求，那么数据分析师可以将这些落地成为专题分析内容，比如可以做一个关于营销活动后效果的专题分析。

4.可视化报表搭建

数据分析师可以将专题分析结果、周期报表等以图表、报表的形式进行可视化展示，以便业务决策者更好地理解和使用数据。可视化搭建需要使用一些数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。

5.数据建模

对于某些业务场景，数据分析师需要使用一些数据挖掘、机器学习等技术建立数据模型，以便进行一些预测和决策支持。比如：用户流失预测、用户复购预测、销售预测等。

6.数据开发

在小公司或者某些业务场景下，数据分析师需要兼任数据开发的职责，需要进行数据治理ETL、数据仓库建设等数据开发工作，以便将数据从不同的数据源中汇聚到一个统一的平台，以便进行分析和挖掘。此时，数据分析师需要具备一定的数据开发能力，如SQL编程、数据仓库设计等。

7.支持产品和开发

数据分析师有时候也需要支持产品经理和开发人员的工作，比如提出埋点需求、用AB测试协助产品设计等。

8.进一步学习

学习也是数据分析师非常关键的工作之一，数据分析师不仅需要学习SQL、Python、大数据等技术，了解数据挖掘模型和算法，更需要掌握公司业务，要深入业务，时刻关注运营动态，这样才能使分析结果更有价值。

数据分析师工作流程

（1）业务需求沟通：沟通由业务部门发起的数据分析需求，并明确需求背景、所要解决的问题、需求具体内容、所需数据的口径、预期达到效果、实施可行性等。

（2）数据获取：根据数据分析需求，经过特定授权，从公司数据库中获得相应的数据

（3）数据处理：对获得的数据进行清洗，保证数据质量，包括过滤不需要的数据、去除重复值、转换等。

（4）数据分析建模：运用多种数据分析方法和挖掘方法，对数据进行分析建模。

（5）数据结论输出：输出数据分析的结果，向业务人员、领导等讲述数据分析结论。

（6）数据应用支持：数据分析结论落地实施，配合业务、开发等同事部署运营策略或数据产品。

如何学习数据分析/成为数据分析师

0.了解数据分析在业务中究竟发挥哪些作用，可以在业务中运用哪些方法，参考以下书目：

这些书籍可以使产品、运营等业务岗位人员和数据分析小白简单了解数据分析应用、数据分析方法，建立起初步的数据分析思维。

1.SQL语言：数据分析师必备技能

（1）学习内容：数据定义语言、数据操作语言、数据查询语言

（2）书籍参考：

（3）网站练习：

2.常用数据分析方法和思维：取完数之后就可以对数据进行分析了

（1）学习内容：对比分析法、漏斗分析法、杜邦分析法、5W2H分析法、PEST模型、AARRR模型、RFM模型....

（2）书籍参考：

3.数据可视化及汇报：做完分析之后就需要作图汇报结论了

（1）学习内容：Tableau、PowerBI、PPT

（2）书籍参考：

4.Python基础：实现报表的自动开发

（1）学习内容：Python基础语法、Python数据类型、Python控制语句、Python数据处理

（2）书籍参考：

5.统计学基础：为更深层次的数据分析做准备

（1）学习内容：描述性统计、参数估计、假设检验、卡方检验、t检验、方差检验

（2）书籍参考：

6.业务场景应用：数据分析在复杂业务上的应用

（1）学习内容：指标体系、用户画像、AB测试、数据埋点

（2）书籍参考：

7.Python与数据挖掘：从分析到挖掘，从描述现状到预测未来

（1）学习内容：数据挖掘模型（分类模型、聚类模型、回归分析、集成学习、时间序列...）、Python数据挖掘算法实现

（2）参考书籍：

8.更多项目实战

（1）学习内容：kaggle、阿里云天池等竞赛平台项目练习

最后

综上所述，数据分析是思维、观念、方法、技巧，每个人都拥有或多或少的数据分析能力，在工作中也可以发挥这种以数据为导向做决策的能力。数据分析最重要的还是着眼于业务本身，不断将这些知识技术实践于业务中。但是否要真的成为一名数据分析师，要结合自身去考虑，不要只看网上营销热度。