绪论

1.1 数据分析概述

什么是数据分析（Data Analysis）？

用适当的分析方法和挖掘方法对收集来的数据进行研究总结，提取有用的信息，形成结论并支持决策过程。

大数据（Big Data）：体量巨大、来源多样、生成极快、复杂多变，并且难以用传统数据结构进行有效的处理。

数据分析师工作内容：在不同行业中从事数据的采集、处理、分析并能制作报告，提供商业评估与决策，

具备职业道德和行为素养的专业人士。

1.1.1 数据分析的分类

1. 用于商业决策的数据分析方法：

• 业务描述性分析方法：

​ 以数据为分析对象，以探索数据内以有用信息为主要途径，以解决业务需求为终极目标。包含业务理解、数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化、数据建模、模型可视化、分析结果的业务应用等步骤在内的一整套分析流程。

• 数据挖掘性分析方法：

​ 横跨计算机、数学、统计学等学科的科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现信息的计算过程。数据分析的工作内容涵盖数据挖掘的工作内容。

2. 企业中：

• 宏观：站在企业经营和运营的视角，为决策层和管理层提供数据支持；
• 微观：站在客户的视角，进行客户洞察，挖掘客户需求和匹配产品与服务，落地自动触发策略。

1.1.2 数据分析的基本流程