读书笔记-数据分析之道

《大数据分析的道与术》的读书笔记，第一章“大数据分析之道”

这本书也存了好久了，之前看过一点，最近空，重读总结一遍。

1.什么是数据分析

每一个在做数据或者想要做数据的人，应该都想过到底什么是数据分析？我也想过很多次，每一次都会有些新的感悟。
数据分析，即数据+分析，首先要得到我们想要的数据，所以我们要掌握获取数据、处理数据的技能，像“SQL”、“Python”、“R”、“Excel”这种；分析呢，就是将我们的想法，按照一定的分析思路，使用分析方法准确的表达出来。
我以前是这样想的，在看了这一章之后，有了些别的别的思考。

数据本身有很多种的表现形式，通常数据都是在数据库中，文件中，对于我们人来说是不易理解的，很枯燥乏味的，一行一行密密麻麻的，谁喜欢盯着它们看呢？而图表是一种很好的载体，有云：“字不如表，表不如图”，“一图胜千行”。对于数据可视化来说，是BI、数据分析的一部分工作，但是这还仅仅是局限在“数据”这第一步。会做几个图表，会查业务部门要的数据，会用几个工具，并不代表你会做数据分析，因为你还没有“分析”呢！

据我所知，很多公司的数据分析岗位都是在做一些类似的工作，什么和业务部门沟通，梳理业务，提供数据支持，做活动分析，无非就是几个维度、几个指标，展示一下，发几个邮件，这都是徘徊在数据分析的门口，还没入门呢。知道些什么漏斗图，转化率模型，什么RFM模型，就说自己是数据分析师了的，大有人在。

数据分析，数据是基础，分析才是重点，分析要有主题，有结论，有观点，用数据来证明你的观点和想法，至于用了哪些高大上的算法，用的Python还是Excel，都是无所谓的，重要的是这些数据是不是能很好地论证你想表达的。
书中说，“对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可”。想想的确是这样，就算你满篇都是数据，可视化再精彩，没有论点也是毫无意义的。

随着人工智能的发展，数据分析可能更加智能化了，他们比我们有更大优势，数据分析报告一键输出。数据分析是我们要掌握的一项技能，重要的是对业务的理解。

2.数据分析的价值

随着大数据时代的到来，近几年数据相关的岗位越来越多，什么精细化运营，用户增长，数据驱动业务发展，那数据分析到底有什么价值呢？有哪些场景呢？作者总结的很好，我们来看下。
数据岗位的话，大概有两种，一种是数据分析岗，一种就是数据建模（偏数仓）。我以前恰好搞过数仓，最近也算是在数据分析门口徘徊，想要入门的状态。
在业务发展的前期（探索期）或业务的阶段性改进期（颠覆期），数据分析对企业的价值非常大。因为在这些阶段，公司需要做大量的决策，而用数据用事实可以提高企业的决策能力，不再是领导拍脑袋决定。一旦业务稳定，数据建模的优势就提现出来了，因为这个阶段，企业需要提升业务效率，减少运营效率，而有效的建模可以做到这一点。
很巧，正好在创业公司做数据，感觉可以总结一下，说说那些踩过的坑。

3.数据分析的场景

数据分析是一项能力，每一个岗位都需要掌握，常见的使用场景如下：

• 掌握业务状态
  就是了解当前发展状况，核心指标最近的趋势变化，为什么变化。

• 分析业务潜力
  了解了当下，下一步我们该做什么，怎么改进，我们可以从哪些地方突破，获得增长。

• 评估业务进展
  我们做了一些变化，怎样来评估呢，做的好还是不好，用数据说话。