什么是数据分析？你真的懂吗？
利用数据分析技术从海量数据中提取的信息具有重要价值，例如，支持企业高层进行经营决策，发现新的销售和市场机会，提高组织的社交媒体营销能力，提高用户忠诚度和复购率，降低用户流失率，提前预测风险并加以防范。
那么，什么是数据分析呢？
数据分析是用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，然后进行加工处理，开发数据的功能和价值，主要目的是清洗出有用的信息，形成结论。
简而言之，数据分析就是通过分析手段对获取的数据进行处理，发现商业价值的过程。
数据分析的目的
数据分析是对数据进行详细的研究和总结，以提取有用的信息并形成结论的过程。这里的数据，也叫观测值，是通过实验、测量、观察、调查得到的结果，往往以定量的形式呈现。
数据分析的目的是将隐藏在大量看似混乱的数据背后的信息集中提取出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析可以帮助管理者做出判断和决策，以便采取适当的策略和行动。
数据分析的作用
数据分析在企业日常经营分析中主要有三个作用，包括现状分析、原因分析和预测分析。
现状分析
简单来说，就是告诉你过去发生了什么。具体体现在:首先告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各项经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，从而说明企业的整体运营是好是坏，好到什么程度，差在哪里。
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变化，对企业的运营有更深入的了解。对当前形势的分析一般是通过日报来完成的，比如日报、周报、月报。
描述性数据分析用于现状分析，属于一种主要的数据分析方法。常见的分析方法有比较分析法、平均分析法和交叉分析法。
原因分析
简单来说，就是告诉你为什么会发生某种情况。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营有了基本的了解，但不知道运营有什么好的，有什么不好的，是什么原因造成的。这时候就需要进行原因分析，进一步确定业务变化的具体原因。
原因分析由专题分析完成，原因分析是根据企业的经营情况，根据一定的情况进行的。原因分析属于探索性分析的范畴，常用的方法有分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵相关分析、聚类分析等。
预测分析
简单来说，就是告诉你未来会发生什么。在了解企业经营现状后，有时需要预测企业未来的发展趋势，为制定企业经营目标和战略提供有效的参考和决策依据，保证企业的持续健康发展。
预测分析一般由专题分析完成，通常在制定企业季度、年度计划时进行，其频率没有现状分析和原因分析高。常用的方法有回归分析、时间序列、决策树和神经网络。
具体来说，我们可以把常见的数据分析方法分为描述性分析、数学分析和建模分析。描述性数据分析属于初级数据分析，通常用于描述事物的现状，而数学分析和建模分析属于高级数据分析，需要建立一定的统计分析模型。
数据分析的过程
数据分析的过程可以分为以下六个步骤:明确分析目的、数据收集、数据处理、数据分析、报告呈现和报告撰写。
数据收集
数据收集是按照一定的数据分析框架收集相关数据的过程，为数据分析提供素材和依据。这里说的数据包括一手数据和二手数据。
数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的风格，是数据分析前必不可少的阶段。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。
数据分析
数据分析是指运用适当的统计分析方法，对收集的大量数据进行分析，总结、理解、消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用。
数据可视化
一般来说，数据是以表格和图表的形式呈现的。常用的数据图表有饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。
报告写作
数据分析报告是对整个数据分析过程的总结和展示。通过报告完整地呈现了数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。
“我觉得纸上谈兵，不知道这件事该不该做。”毕竟从书本上获得的知识是不完美的。要想深刻理解道理，就要自己去实践。对于数据分析，同样如此。只有理论与实践相结合，才能实现高水平的数据分析，才能在数据分析的道路上越走越远。