說道“數據分析”一詞，大家應該并不陌生，數據分析從字面上來理解，就是對數據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“數據”與“分析”。“數據”的范圍就很廣泛了，小到一個計量數字，大到成億級別的數據匯總，都可以稱為數據；“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，一般會用到數學上的分析方法，比如統計學或者概率論等等。
一、數據分析的定義
數據分析指用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
二、為什么做數據分析
數據分析永遠都是為了產品的發展而服務，一切的目的無外乎：獲得用戶、留住用戶、增加收益，而數據正好可以告訴我們在這三個點上的表現，同樣這也是最客觀和準確的途徑，為我們的策略提供參考。所以數據分析就是了解產品、暴露問題或發現驚喜（真相）、分析原因、思考方案、結果驗證。
三、怎么做數據分析
1、定義問題
明確數據分析目標是數據分析的出發點。明確數據分析目標就是要明確本次數據分析要研究的主要問題和預期的分析目標等，簡單的說就是定義問題。
2、收集數據
正確收集數據是指從分析目標出發，排除干擾因素，正確收集服務于既定分析目標的數據。正確的數據對于實現數據分析目的將起到關鍵性的作用。如何正確的收集數據呢？簡單的說就是用恰當的數據收集方法收集正確的的數據。總體上講有三類原始數據收集的方法原始數據包括實驗方法、調查方法、觀察方法等。
實驗研究是一種受控的觀測方法，通過一個或多個自變量的變化來評估它對一個或多個因變量產生的效應。統計調查研究已經廣泛應用于各個領域，包括政治學、社會學、經濟學、教育學和管理學科。它是以研究樣本的數據為基礎辨析總體狀況的研究方法。實地研究是對自然狀態下的研究對象進行直接觀察，收集一段時期內若干變量的數據
3、數據處理
在明確數據分析目標基礎上收集到的數據，往往還需要進行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。數據的加工整理通常包括數據缺失值處理、數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，它能夠幫助人們掌握數據的分布特征，是進一步深入分析和建模的基礎。
4、數據建模
數據加工整理完成后一般就可以進行進一步的數據分析了。選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
5、分析與結論
數據分析的直接結果是統計量和統計參數。正確理解它們的統計含義是一切分析結論的基礎，它不僅能幫助人們有效避免毫無根據地隨意引用統計數字的錯誤，同時也是證實分析結論正確性和可信性的依據，而這一切都取決于人們能否正確地把握統計分析方法的核心思想。
四、數據分析工具有哪些
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