数据分析概念【来源于百度百科】

• 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

• 通俗来讲数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。

• 数据分析是数学和计算机科学相结合的产物。

数据分析的应用

​ 随着数据时代的蓬勃发展，越来越多的企事业单位开始认识到数据的重要性，并通过各种手段进行数据的搜集。

​ 例如，使用问卷调查法获取用户对产品的评价或改善意见；通过每一次的实验获得产品性能的改良状况；

​ 基于各种设备记录空气质量状况、人体健康状态、机器运行寿命等；通过网页或APP记录用户的每一次登录、浏览、交易、评论等操作；

​ 基于数据接口、网络爬虫等手段获取万维网中的公开数据；

​ 甚至是企业间的合作实现多方数据的共享。

​ 企事业单位花费人力、物力获取各种数据的主要目的就是通过数据分析实现数据的变现，否则囤积的数据就是资源的浪费。

​ 对于数据的应用方式例如，应用漏斗分析法挖掘出用户体验过程中的不足之处，从而进一步改善产品的用户流程；

​ 运用预测分析法对历史的交通数据进行建模，预测城市各路线的车流量，进而改善交通的拥堵状况；

​ 采用分类手段，对患者的体检指标进行挖掘，判断其所属的病情状况；

​ 利用聚类分析法对交易的商品进行归类，可以实现商品的捆绑销售、推荐销售等营销手段。

​ 让数据产生价值的案例还有很多，这里就不一一枚举了，所以只有很好地利用数据，它才能产生价值，毫不夸张地说，大部分功劳都要归功于数据分析。

​ 数据分析在自然科学、生物医学和社会科学领域有着悠久的历史。随着数据科学的发展，数据分析也呈现流行之势，几乎已经渗透到工业的方方面面。与数据科学类似，数据分析也致力于从数据中提取有效信息。为此，我们需要用到统计学、机器学习、信号处理、自然语言处理和计算机科学领域中的各种技术。

数据分析方法

​ 数据分析是从数据中提取有价值的信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分析方法，才能起到事半功倍的效果。

​ 数据分析方法一般分为：描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。

• 描述性数据分析是最基础、最初级的，例如，本月收入增加了多少、客户增加了多少、哪个单品销量好都属于描述性数据分析。

• 探索性数据分析侧重于发现数据的规律和特征，例如有一份数据，你对它完全陌生，又不了解业务情况，会不会感觉无从下手？如果你什么都不管，直接把数据塞进各种模型，却发现效果并不好，这时就需要先进行数据探索，找到数据的规律和特征，知道数据里有什么没有什么。

• 验证性数据分析就是已经确定使用哪种假设模型，通过验证性数据分析来对你的假设模型进行验证。后两者是比较高级的数据分析。

数据分析方法从技术层面又可分为三种：

• 统计分析类，以基础的统计分析为主，包括对比分析法、同比分析法、环比分析法、定比分析法、差异分析法、结构分析法、因素分析法、80/20法则等；

• 高级分析类，以建模理论为主，包括回归分析法、聚类分析法、相关分析法、矩阵分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列分析法等；

• 数据挖掘类，以机器学习、数据仓库等复合技术为主。

数据分析工具

​ 对于不懂编程的人来说Excel是常用的数据分析工具，可以实现基本的数据分析工作，但在数据量较大，公式嵌套又很多的情况下，Excel处理起来会很麻烦而且处理速度也会变慢。此时，Python可作为首选，因为Python提供了大量的第三方扩展库，如Numpy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，这些库不仅可以对数据进行处理、挖掘，还可以进行可视化展示，其自带的分析方法模型也使得数据分析变得简单高效，只需编写少量的代码就可以得到分析结果。

​ Python作为数据分析工具的首选，具有以下优势。

​ ■ 语言简单易学、数据处理简单高效，对于初学者来说更加容易上手。

​ ■ Python第三方扩展库不断更新，可用范围越来越广。

​ ■ 在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位。

​ ■ 可以和其他语言进行对接，兼容性稳定

数据分析流程