一. 什么是数据分析
数据分析，指的是通过集中，萃取和提炼，从杂乱无章的数据中提取信息，获取其内在规律的过程。数据分析过程中的关键要素还是人，什么人呢？掌握了数据分析技能的专业人才。这样的专业人才能够从4个方面推动企业的不断成长：
- 构建新的商业模式，颠覆自己在行业中的定位
- 梳理关键增长模式，找到新的增长机会
- 指数型地提高效率，做出更好、更快的决策
- 创新突破性的增长方法，更有反馈的创新
二. 案例
1. Sparta Science
第一个案例中的Sparta Science公司通过数据分析帮助运动员和高校学生减少运动损伤，提高身体机能，每年与各大高校统计学专业人才合作，并为各大高校节省一笔不菲的保险费。在这个案例中，有提到统计学知识在数据分析中扮演着不可或缺的作用。
2. 数据分析之于精准农业
第二个案例介绍的是美国一位农场主，整个家族世世代代都在一块土地上耕种，已经有了上百年的历史。数据分析应用于精准农业，可以帮助农场主知道什么应该多种，什么应该少种，避免资源的浪费。在这个案例中又一次提到了代数，统计学和微积分在（高级）数据分析中的应用。
3. 数据分析之于市场营销
第三个案例介绍的是如何利用数据分析在市场营销策划中创建用户画像，视频中采访了一位品牌策略顾问，她讲述了数据分析如何帮助她的客户分析自己的产品会吸引什么样的消费者，这些消费者年龄多大，从事什么职业，喜欢在哪购物，为什么他们会想购买你的产品。帮助他们建立自己的品牌战略，吸引风投资金。
三. 实战项目：观察数据可视化面板完成数据分析报告
第一个实战项目要培养的是数据分析师解读可视化面板的能力。这个实战项目将提供3份Tableau的数据可视化面板供分析使用：
- 西班牙首都马德里人口数据
- 2000-2014非洲大陆疟疾肆虐数据
- 2016年LinkedIn最受雇主青睐的Top职业技能数据
1. 重点
这个项目的重点其实就是数据分析师的“看图说话”技能，即如何看懂数据可视化，如何解释数据可视化，如何阐述你的见解。项目要求的是三个数据任选一个，然后写出3条见解即可。
2. 难点
这个项目有2个难点要注意。首先就是格式，项目给出的示例如下：
“自2007年以来，塞内加尔每年因疟疾导致的死亡人数减少了一半。在该报表上，我点击了地图上的塞内加尔，上面的数字显示了2000年至2014年每年因疟疾而死亡的人数。2007年之前，每年大约有1400-1500人死亡。2007年之后，也就是从2008年开始，每年的死亡人数减少到了约600-700人。”
仔细观察一下，上面的描述首先给出结论，然后再描述自己是怎么操作的，最后再对结论进行详细描述。因此，建议这个项目也严格按照这个格式来写，即结论——操作——详述。最后，这个项目建议完全使用英语来描述你在数据中的发现，这需要一点点英语功底，但并不是很难。
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