說道“數(shù)據(jù)分析”一詞，大家應該并不陌生，數(shù)據(jù)分析從字面上來理解，就是對數(shù)據(jù)做出分析然后得出一個結論，看起來淺顯易懂，下面我們把這個詞語分開得到的是“數(shù)據(jù)”與“分析”。“數(shù)據(jù)”的范圍就很廣泛了，小到一個計量數(shù)字，大到成億級別的數(shù)據(jù)匯總，都可以稱為數(shù)據(jù)；“分析”一詞并不難理解，以智慧思維的方法對某一事物做出合理的解釋，給出結論是為分析，一般會用到數(shù)學上的分析方法，比如統(tǒng)計學或者概率論等等。

　　”的時代。就拿我們自己舉例子，比如你的購物習慣、你的喜好等等，這些都會組成數(shù)據(jù)，對你購物習慣的分析會幫助購物平臺更精準的推薦商品，這只是數(shù)據(jù)分析應用的冰山一角，它還可以應用到金融領域、交通領域、畜牧業(yè)等等。

　　隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大，單靠人力重復的腦力勞動已經(jīng)無法跟上行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢，人類的智慧應該更多應用于決斷與選擇層次，而讓數(shù)據(jù)分析成為人類的一種輔助工具，可以幫助決策者更明確做出預期判斷與預測，這也是促使 Python 語言快速走紅的原因。

　　圖1：數(shù)據(jù)分析2) 數(shù)據(jù)分析的目的從上面介紹可以看出，數(shù)據(jù)分析并不是一個新興的概念，只是伴隨著時代的發(fā)展，或者更準確的講是互聯(lián)網(wǎng)的浪潮的發(fā)展，推動它逐漸演化成了一個行業(yè)，行業(yè)的從業(yè)人員稱為“數(shù)據(jù)分析師”，從業(yè)者的主要職責就是不斷從雜亂無章的的數(shù)據(jù)挖掘出存在價值的有效信息，再通過所研究它們并找出內在規(guī)律，這些信息的最終的目的是輔助人們做出決策，管理科學上有一個專業(yè)名詞就是“不斷尋找最優(yōu)解”的過程。

　　在實際應用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當行動。數(shù)據(jù)分析是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數(shù)據(jù)以判定設計方向。

　　圖2：數(shù)據(jù)分析3) 數(shù)據(jù)分析的定義綜上所述我們給出數(shù)據(jù)分析的定義：數(shù)據(jù)分析指用適當?shù)慕y(tǒng)計、分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。

　　1) 啤酒與尿布的故事“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于 20 世紀 90 年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上，他們在購買尿布的同時，往往會順便買啤酒犒勞自己，這就是上述情況出現(xiàn)的原因。

　　沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域的促銷手段，從而提高了這兩件商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來。在這個案例中可以發(fā)現(xiàn)，通過研究顧客的購物習慣，發(fā)現(xiàn)了購物人群對商品的需求性，商家發(fā)現(xiàn)后做出相應的調整策略，從而實現(xiàn)了增加利潤的目的，兩個毫無關聯(lián)的商品通過數(shù)據(jù)分析的手段，挖掘出來了潛藏的商機，這是精準營銷典型案例。2) 股票走勢預測一入股市深似海，玩過股票的朋友對此深有體會，股票的走勢預測也是通過數(shù)據(jù)分析的手段完成的，通過預測結果提供給持股人參考意見。這里的預測結果并不是無中生有，亦或是是空穴來風，而是經(jīng)過準確的數(shù)據(jù)分析之后得出的結論。

　　現(xiàn)在市面上各種股票分析軟件很多，它們就是通過對某支股票之前漲跌數(shù)據(jù)經(jīng)過分析后，給出合理的意見，有最近一年的、最近一周的、最近三天的，數(shù)據(jù)分析的越多得出結論越趨于合理。當然股票行情由于存在的影響因素居多，比如企業(yè)并購、管理層更換、國家政策等等，所以股票的數(shù)據(jù)分析最終只能是一種參考而已，最終的決定權還在持股人手里，但是這種對于股票的數(shù)據(jù)分析無疑給玩股票的人提供了更多有效信息。

　　圖4：股市預測3. 數(shù)據(jù)分析的方法通過上面的介紹，大家對于數(shù)據(jù)分析有了基本的認識，那么應該如何進行數(shù)據(jù)分析呢？數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些呢？我們進行簡單的了解。1) 數(shù)據(jù)分析大致過程數(shù)據(jù)分析過程的主要由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

　　明確需求，這是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標，在這個階段要確定哪些因素影響最終的結論，比如對一個 app 的用戶進行分析，會包括對新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、留存率的分析。收集數(shù)據(jù)要有目的性，數(shù)據(jù)要確保真實、全面與充分，比如你要統(tǒng)計平均身高，如果你收集身高 180cm 或者150cm，那就會造成數(shù)據(jù)偏差。2) 數(shù)據(jù)分析常用工具我們將如何進行數(shù)據(jù)分析的方法作為關注的重點，數(shù)據(jù)的分析最終結果會以直觀可視化的形式展現(xiàn)出來，比如柱狀圖、曲線趨、概率分布圖等等，形式有很多種，這里面就涉及到諸多的數(shù)學知識。

　　現(xiàn)在市面上有很多軟件，可以幫助我們很快的形成可視化的結果，比如大家都熟悉的 Excel，還有一些親民類的軟件諸如 Origin、SPSS software、 Tableau、PowerBI 等，它們都是數(shù)據(jù)分析的得力助手，但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，復用性差，功能相對局限單一。而對于程序猿來說主要使用 Python、Matlab、R 語言進行數(shù)據(jù)分析軟件的開發(fā)或者從事數(shù)據(jù)分析的工作。3) 數(shù)據(jù)分析常用方法

　　還有諸多種分析方法，比如回歸分析、聚類分析等等，我們把它們當成一種模型最合適不過了，因為這些模型也是在數(shù)學方法的基礎上提煉出來，經(jīng)過不斷驗證才形成的，所以你不必糾結不理解原理，只要記住它們的使用場景以及使用流程就可以了。記住你不是科研工作者，你要做就是“拿來主義”，只要解決了你所遇到的問題，又何必鉆牛角去研究那些科學家歷經(jīng) n 多年推導論證出來的公式呢。