野子數據分析概述

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數據分析
一、數據分析是什麼？
百度百科給出的定義:
二、數據分析劃分
三、數據分析做用
3.1 現狀分析
3.2 緣由分析
3.3 預測分析
四、數據分析基本步驟
明確分析目的和思路
數據採集
數據處理
數據分析
數據展示
報告撰寫

寫在前面的話：以前工做的崗位叫作數據分析工程師，主要作生產數據分析。然而因爲身處液晶面板行業一家大型國企企業，不少工做內容，跟互聯網行業有些出入。經過查看資料，整理了一下互聯網行業針對數據分析師的定位描述，雖有些微出入，但叫作數據分析工程師也沒有什麼問題。大約咱們差的東西，應該是時刻須要面對的壓力，以及互聯網行業壓力下所具有的活力。
一、數據分析是什麼？
百度百科給出的定義:
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和造成結論而對數據加以詳細研究和歸納總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採起適當行動。

二、數據分析劃分
數據分析可劃分爲：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析。
描述性數據分析屬於初級數據分析，另兩個屬於高級數據分析。 其中探索性分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於驗證已有假設的真僞證實。咱們平常學習和工做中所涉及的數據分析主要是描述性數據分析。

三、數據分析做用
數據分析是爲了最大化地開發數據的功能，發揮數據的做用。把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背後的信息集中和提煉出來，總結出所研究對象的內在規律。
商業領域中， 數據分析可以給幫助企業進行判斷和決策，以便採起相應的策略與行動。
數據分析在企業平常經營分析中主要有三大做用：

3.1 現狀分析
分析數據中隱藏的當前現狀信息。好比告訴你企業目前運營狀況，能夠經過相關業務中各個指標的完成狀況來進行判斷等。

3.2 緣由分析
分析現狀發生以及存在的緣由。好比企業運營狀況中比較好的方面，以及比較差的方面都是由哪些緣由引發的，以指導作出決策，對相關策略進行調整和優化。

3.3 預測分析
分析預測未來可能會發生什麼。根據以往數據，對企業將來發展趨勢作出預測，爲制訂企業運營目標及策略提供有效的參考與決策依據。通常經過專題分析來完成。

在以往的工做中，這些方面均有涉及。主要分析生產數據，和業務部門反饋溝通，以便其作出優化改善，以達到某些指標所制定的目標。

四、數據分析基本步驟
這大概是一個方法論的問題。萬事皆有套路，數據分析也是，大抵都是以下幾個步驟：
明確分析目的和思路
數據採集
數據處理
數據分析
數據展示
報告撰寫

明確分析目的和思路
明確分析目的和思路，這是整個流程的指引方向的燈塔，是一路前行的信念。我爲何要作數據分析？我我要達到預期的什麼效果？要怎麼作？都應當作到胸中有丘壑。
在明確了分析目的後，須要理清咱們的思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不一樣的分析要點，即如何具體開展數據分析，須要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

數據採集
數據採集是按照肯定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它爲數據分析提供了素材和依據。
根據不一樣的分析目的，有不一樣的數據來源。
數據能夠是直接能夠獲取的原始數據，也能夠是通過加工後的數據。

數據處理
數據處理是指對收集到的數據進行加工整理，造成適合數據分析的樣式。
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。
通常拿到手的數據都須要進行必定的處理才能用於後續的數據分析工做。
數據處理是數據分析的基礎。

數據分析
數據分析是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，造成有效結論的過程。
數據挖掘實際上是一種高級的數據分析方法， 就是從大量的數據中挖掘出有用的信息。
數據挖掘側重解決四類數據分析問題:分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式和規律。 數據分析與數據挖掘的本質是同樣的，都是從數據裏面發現關於業務的知識。

數據展示
數據是經過表格和圖形的方式來呈現的，咱們常說用圖表說話就是這個意思。經常使用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等。數據展示能夠經過各類工具來進行。好比Echarts，其餘BI工具。固然Excel的圖表工具也是很好的數據展示工具。

報告撰寫數據分析報告實際上是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。經過報告，把數據分析的原由、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者（領導）參考。