如果你是打算学习数据分析，或者是从业者，想要增长技能，建议你看下本文，会受益颇多。
一、数据分析师是“神马”
1、何谓数据分析
把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律；能够帮助管理者进行判断和决策，以便制定适当的策略和采取相应的行动
广义的数据分析包括两部分：
①数据分析②数据挖掘
2、数据分析的作用
①现状分析（发生了什么）②原因分析（为什么发生）③预测分析（将发生什么）
现状分析一般分为告诉你企业现阶段的整体运营情况，可以通过各个经营指标来衡量；告诉你企业各项业务的构成，各项业务的发展及变动情况，一般通过日报、周报、月报等形式。
原因分析就是告诉你某一现状为什么发生。一般通过专题分析完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。
预测分析就是告诉你将来发生什么，对企业未来趋势做出预测，以保证企业的可持续健康发展。其实读到这里你可能会发现，上面的说的比较宏观，之后的话我会写出更多相关的理论依据和案例。我们先对总体有一个了解，一点点深入。
二、数据分析流程
1、明确分析目的，确定分析思路
确定分析目的，一切都以解决问题为核心。梳理分析思路，也就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑联系，分析维度有哪些，包含哪些指标。也就是做数据分析前期的规划，指导着分析工作后期的开展。
2、数据收集
内部:自己的数据库、用户行为数据、业务提供的excel或csv文件外部：互联网，网络爬虫、竞品数据等
3、数据处理
包括将杂乱无章的数据进行清洗和加工。如果数据量少，用excel；数据量大可以用python的包pandas或sql语句来处理。工具没有好坏之分，只要能快速有效的解决问题。
4、数据建模
简单的来说：利用统计学的描述性统计，如均值、中位数、标准差等；复杂的来说：利用机器学习模型、算法，如预测等。而我们大多数情况，利用描述行性统计就够用，后期深入的话，可以学习机器学习和统计学的一些模型。
5、数据展现
在展示结果的时候，不一定多么花哨，一定要保证与绝大部分人的理解是一致的，让人容易理解的清晰图表。能用图表示的就不用 表格，能用表格说明问题的就不用文字。让人们用最少的脑力理解你表达的思想。
6、报告撰写
好的分析报告一定要有建议和解决方案。最为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是解决方案和建议。
流程就到这，很重要，我们一定要学以致用，运用到我们的实际分析工作中哦。
三、数据分析的三大误区
1、分析的目的不明确，为分析而分析
只有对自己的分析目的很清晰，你才会知道怎样去实现这个目的，需要哪些图表进行展现。而不要想到什么做什么。
2、缺乏业务知识，分析结果偏离实际
在企业中做的数据分析不是纯数据分析，而是要多从业务方面进行分析，不应停留数据表面，要思考数据背后的事实与真相，最终结果能够落地。
3、一味追求使用高级分析方法，热忠于研究模型
仅有分析模型是远远不够的，围绕业务发现问题并解决问题才是数据分析的最终目的。不论高级的分析方法还是简单的分析方法，只要能解决问题的方法，就是好方法。
我们知道这些，是不就可以提前规避，避免踩坑了呢。这里我还要补充的是，我们在公司里，尤其做分析工作，大多时候会跟业务或运营打交道，一定要说”人话”，(⊙﹏⊙)，“人话” 就是大白话，让人能听懂的，尽量少用专业术语，好处你懂的。。。
四、数据分析师的要求
1、硬件
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计
2、软件
态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿学习、勇于创新
额，怎么越写越越感觉鸡汤了，如果是你需要的，喝了它 ! O(∩_∩)O
五、今后学习方法分享
1、学习
先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新
2、方法
先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手
3、分析
先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油
原文始发于微信公众号（Python之每日一课）
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