现象、符号、数据、信息：现象即我们所见；符号是数据呈现的载体，是数据传递的工具；数据即符号代表的含义，即对现象的描述；信息即数据描述的现象；
数据分类（动态数据：状态数据 / 静态数据：属性数据、行为数据）：①属性数据（用来描述一件事物或人的数据表达；例如，杯子的颜色、硬度、大小等，都是确定某个值来描述眼下的这个杯子）；②状态数据（描述当前时间节点的状态，或者说描述一个行为产生的结果，在分析该数据时，你要分清该物有哪些状态，状态之间可以通过哪些行为进行切换，状态数据是动态的，可能发生改变，当发生某种特定的行为时，该数据将会发生变化；例如货物的状态（这里不是库存量，库存为二级数据），开关的状态等）；③行为数据（描述一个已经发生的行为，例如后台记录的操作记录、购买商品记录、浏览历史等）；
属性数据、行为数据、状态数据均为基础数据或底层数据，当将基础数据进行计算后，得到二级数据；
数据层级（数据的产生）：有些数据是根据基础数据汇总计算得来的；比如一个企业分为多个部门，每个部门的人数可以看成基础数据，而全公司的人员是通过将所有部门的人员相加所得，所以全公司人员为二级数据，而部门人员为基础数据；基础数据是通过搜集或调研得到，而上级数据是根据基础数据的计算得到；二级数据或三级数据通常是做分析使用，基础数据在业务中被使用（核心思想参考指标树、杜邦模型）；
杜邦分析法
数据层级（数据的流动）：流入企业的一手数据，或在企业中产生的数据称为“底层数据”，通过对底层数据加工所得的新数据，称为次级数据；数据在企业内的流转根据业务流程来；在分析数据流时，需要明确数据的产出者与使用者，产出必定为一处，即数出一处，而使用可有多处；
数据的生产者、所有者、消费者：在考虑数据时，梳理清楚数据生产者、管理者、消费者三者之间的关系，生产者必只有一处、管理者视情况而定，可能分布存储或集中存储、消费者是最不固定的；在数据库中，对应的是数据的产生与写入、数据的存储与管理、数据的提取与分析；
数据分析思维的核心是“关系”，发现两者之间的关系，关系分为定性与定量两种，数据分析；更多是挖掘数据的相关性，而非因果
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