数据分析是什么？ 数据分析是根据业务问题，对数据进行收集、清洗、处理和建模的过程，用于识 别有助于业务的信息获取关键业务结论并辅助决策制定。 数据分析具体做什么？ 业务问题解界定>数据收集与清洗>分析与模型 数据分析产生什么价值？ 数据分析是为企业盈利的 提高收入 1、 更低获客成本 2、 提高现有顾客购买金额 3、 让购买中低端产品的顾客购买更高价利润更高的产品 成本与风险控制 1、 帮助企业预测市场走向 2、 减少产品滞销和畅销产品断货的几率 3、 优化内部经营效率 数据分析越发重要的原因 1、 数据增长，用户创造了大量的数据 2、 数据的存储与计算能力不断提升 3、 在大数据环境下，基于分析所进行的各种场景优化都可以进行数据采纳和 验证，使数据分析的价值可以量化 

三类常见业务问题 WHAT（什么发生了？） 1、 识别能用数据驱动业务发生的关键环节 2、 在数据库中抽取，拼接，聚合为主 3、 以 EXCEL 或 Tableau 可视化报表方式形成数据报表 WHY(为什么会发生？) 1、 从数据中找出洞见 2、 在 WHAT 呈现的报表基础上做简单的数据探索和分析 3、 并以 PPT 或者文档方式撰写结论报告 HOW(我们能做什么？) 1、 提出对应的分析模型解决，以模型结论和实施方案为交付 界定业务问题与分析计划 Step1 识别关键环节，将 What 转变为 Why 1、 与关键的业务人员一同参与，识别能用数据驱动业务发展的关键环 节 2、 业务人员从自身角度出发往往带着 What 问题而来 3、 我们需要用数据引导他们走向 Why/How 的问题层 Step2 选择分析计划 1、 根据业务目标找到所有可能解决的技术方法与所需数据，选择分析 计划 

2、 不同的分析方法在所需的数据准备工作上会有较大的差别，实施时 间长度也会有所不同 3、 因此要在这里罗列出各个方案的细节目标和数据需求 Step3 明确衡量分析项目 1、最终那些数据的变化，能够体现数据分析的实现价值？ 数据清洗 1、 解决数据的缺失 2、 解决数据的异常 3、 解决其他问题 数据整理 1、 对数据进行统一的格式化和命名规则处理 2、 对某些信息进行重新编码以满足后续分析需求