第一章 数据分析概述

一 、什么是数据分析（狭义）

1.1  定义

数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理与分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

1.2  作用

（1）现状分析（发生了什么）

具体体现为企业整体运营好坏程度、各项业务构成及发展变动，一般通过日报、周报、月报等形式完成。

（2）原因分析（为什么发生）

确定业务变动的具体原因，需要我们分析确定是整体业务的问题还是个别业务问题、是所有地区的问题还是个别地区的问题等等，一般需要专题分析。

（3）预测分析（将发生什么）

对企业未来发展趋势作出预测，为企业制定运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，在制定企业季度、年度计划时进行专题分析。

1.3  方法

对比、分组、结构、分布、交叉、矩阵、回归等分析方法

1.4  结果

得到一个指标统计量结果，且要与业务结合进行解读。

二、数据分析的流程

2.1  明确分析目的和思路

（1）目的

数据分析的核心是要解决问题

（要探究数据变化的原因、确定系统的分析角度、寻找最有效的分析方法、绘制表达有效的图表、撰写有说服力的分析报告）

（2）思路

要把分析目的分解成不同的分析要点，进而确定体系化的分析框架，使分析结果具有说服力。

具体做法：营销、管理等理论模型+实际业务情况

营销模型有：4P、用户使用行为、STP理论、、SWOT等

管理模型有：PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等

2.2  数据收集

方式：数据库、出版物、互联网、市场调查等

2.3  数据处理

数据清洗、数据合并、数据抽取、数据计算、数据转换等

2.4  数据分析

定义：运用适当的方法及工具分析数据，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

2.5  数据展现

图形>表格>文字

2.6  报告撰写

包含：数据分析的起因、过程、结果、建议。

作用：评估企业的运营质量，提供决策的依据，降低运营风险，提高企业核心竞争力。

注意：

（1）分析框架结构化

（2）结论明确化

（3）建议及解决方案业务化

三、数据分析的三大误区

3.1  分析目的不明确，为了分析而分析

注意：要围绕目的进行分析

3.2  缺乏业务知识，分析结果偏离实际

注意：分析结果要注重业务逻辑上的关联性，营销、管理、策略的理论要懂，这样才能得到全面且综合的结论。

3.3  一味的追求高级的分析方法，热衷于研究模型

注意：只要能解决业务问题，就是好方法！

四、数据分析师的要求

4.1  硬件要求

（1）懂业务

熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，明白数字背后的意义，心中有数，具有真正意义的数据敏感性。

（2）懂管理

作用：一方面用于指导数据分析框架的搭建，另一方面用于针对结论提出具有指导意义的分析建议。

（3）懂分析

分析工具：Excel、Access、SPSS、Python、R。

注意：Excel是基础。

（4）懂设计

包括：图形选择、版式设计、颜色搭配等等

目的：有效表达观点，使分析结果一目了然

4.2  软件要求

（1）态度严谨负责

中立、客观、真实

（2）好奇心强烈

刨根问底，并主动发掘真相

（3）逻辑思维清晰

面对错综复杂的商业问题，需要理清结构中的逻辑关系

（4）模仿学习

参考他人方法，并转化为自己的理解

（5）勇于创新

在借鉴前人经验的基础上，总结提炼，并加以改进，乃至创新。

五、常用指标及术语

5.1  平均数

5.2  绝对数与相对数

5.3  百分比与百分点

5.4  频数与频率

5.5 比例与比率

5.6  倍数与番数

倍数：一般用于数量的增长或上升，不用于数量的减少或下降

番数：是指原来数量的2的N次方倍。如翻两番为4倍

5.7  同比与环比

同比（on year-on-year basis）是指与历史同期相比较所得数值。（反映相对情况）

环比（month-on-month ratio）是指与前一个统计期相比较所得数值。（反映事物逐期发展情况）

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