1、数据分析及其步骤
1.1、数据分析定义
数据分析离不开数据，计量和记录一起促成了数据的诞生。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析的目的是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，总结出所研究对象的内在规律。
数据分析可划分为： 描述性数据分析、 探索性数据分析 、 验证性数据分析。
描述性数据分析属于初级数据分析，另两个属于高级数据分析。其中探索性分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。我们日常学习和工作中所涉及的数据分析主要是描述性数据分析。
1.2、数据分析的作用
在商业领域中，数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用：
1.2.1、现状分析
简单来说就是告诉你当前的状况。具体体现在:
第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整天运营是好了还是坏了，好的程度如何，坏的程度又到哪里。
第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。
1.2.2、原因分析
简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。
经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。
1.2.3、预测分析
简单来说就是告诉你将来会发生什么。
在了解企业运营现状后，有时还需要对企业未来发展趋势做出预测，为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制订企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。
1.3、数据分析基本步骤（重点）
典型的数据分析包含以下几个步骤：
1.3.1、明确分析目的和思路
确保数据分析过程有效进行的先决条件，为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
目的是整个分析流程的起点。目的不明确则会导致方向性的错误。
思考:为什么要开展数据分析，通过这次数据分析要解决什么问题？
当明确目的后，就要校理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析。需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。
只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。
体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。要想使分析框架体系化，就需要一些营销、管理等理论为指导，结合着实际的业务情况进行构建，这样才能保证分析维度的完整性，分析结果的有效性以及正确性。
比如以用户行为 理论为指导，搭建的互联网网站分析指标框架如下：
把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST 分析法、5W2H 分析法等等
