本文旨在以极其通俗易懂的角度，给大家讲解什么是数据分析，为何做数据分析，以及如何做数据分析。
数据分析，顾名思义，即对数据的分析，通过对数据的采集、清洗、分析，得出足以支撑我们做某项决策的依据和基础，帮助我们发现未发现的问题，促进生产效率的提交，进而促进整个业务的收益情况，那么我们改如何进行数据分析呢？接下来，我们一起来探讨数据分析的四个步骤。
确定问题
分解数据
评估数据
产出决策
确定问题，即明确要分析的问题
在做任何事情之前，我们都需要明确我们的目的。比如，公司最近利润减少了，这是为什么？公司最近做的这个新年大促销活动效果非常理想，这是为什么？...... 这些问题可能是老板或是负责人或是同事或是你自己发现的，当我们发现问题的时候，首先疑惑肯定是“为什么”，而当解决了“为什么”的问题之后，我们肯定还会深究“怎么做才不会如此”或者“怎么做才能更好”，所以我们在确定问题的时候要兼顾到“为什么”和“怎么做”。总之，确定问题是我们进行数据分析的基础和前提，确定了问题才能有目的的搜索数据，不然我们费时费力搜集过来的数据不仅与问题相关性不大，还有可能成为我们分析时的干扰因素，甚至也会影响我们的最终的决策。因此，数据分析第一步就是确定问题。
分解数据，即对数据进行多维度的分解
在第一部分阶段，我们已经确定了问题，比如说提高网站利润。那么这个听起来非常空且大的目的该如何实现呢？首先，要确定影响利润的因素。商业上永恒不变的一条公式就是 利润 = 收益 - 成本，那么我们就可以确定了是收益和成本两个因素直接影响了利润；再次，确定影响收入的因素和影响成本的因素，比如收入 = 成交量 x 单价，成本 = 生产成本 + 营业成本 + …… ，这些通用的公式其实在我们分解数据的时候指明了分解的方向。比如，这个月的利润只有 100 万，比上个月环比减少了 20 %，那么我们就可以拿出有关成交量、单价、生产成本（如直接指出、制造费用等）、营业成本（如广告支出等）相关的数据。这一步即是分解数据。
评估数据，即对数据进行多维度分析
数据有了比较才有价值。那么拿到了那么多的数据，我们要如何评估数据呢。我们现在拿到了这个月和上个月的利润相关的数据，现在需要进行一一地比较，从不同维度对数据进行评估。那么有什么方法来分析数据呢？比如，网站和 App 上经常使用的漏斗分析、实验设计、内外因素分析、趋势分析、A/B 测试等等，这些都是指导我们具体进行数据分析的方法。这些具体的方法我会陆续更新上来，后续再来继续阐述。
产出决策，即通过对数据的分析得到的决策
数据分析的目的是指导我们做的更好或者避免做的不好。那么，分析数据的最终目标是得到一些决策性的建议或是思考。比如，这个月的利润减少了，我们通过以上步骤发现，这个月增加了一条广告渠道，尝试了之前没有试过的电视广告，就是说在成本提高的同时并没有带来相应的收益，那么我们知道了为什么这个月利润减少了，也就知道该怎么做才能避免这个问题的出现了，显而易见就是砍掉电视广告这个渠道，并且再后续跟进减少电视广告投放之后的数据是否有变化。如果利润数据有向好的变化，那么我们的决策就是正确的；如果利润数据仍没有向好的趋势，那么我们就需要开始重新一轮的数据分析，深入挖掘问题的所在。
总结
本文用了较为通俗的语言，讲述了一般数据分析的四个大步骤，但在每个大步骤中其实还有很多点，比如数据该如何采集、数据分析方法如何使用等等。这些知识点，我会陆续更新上来，希望能够帮助到大家的工作。
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