一、什么是數據分析
所謂數據分析就是將產品相關的數據收集整合，然后利用特定的方法去分析這些數據，從中發現規律或是得到結論。這些特定的方法可以包括專業的統計學、數學建模等，也可以從數據的維度和廣度出發，數據收集或對比、總結相似數據的相同性、異常數據出現的可能原因，這類分析比較偏人文學科，可能數學難度不高，但是利用獨特的數據角度，同樣可以得到非常有價值的結果。
二、數據分析常用方法
當我們進行
數據分析的時候，要根據不同的場景，選擇合適的分析方法，這是一點是比較難的，我們可以把簡單理解為找到一種最適合分析的策略，亦或是“模型”，我們簡單列舉幾種方法：
對比分析法，分析差異，揭示數據代表的事物的發展變化和規律性。
相關分析法，用來研究變量之間存在但又不確定的相互關系以及密切程度的分析，確定有無關系，確定現象之間關系的密切程度。
綜合評價分析法，將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標進行評價，用于解決復雜的分析對象。
三、數據分析的目的
1、關聯規則與推薦系統
關聯規則又叫關聯分析，是指在大型的數據庫中找到一般的關聯模式。推薦系統，看似很高深其實在我們的日常生活中非常常見，比如網購軟件的首頁購買推薦、視頻軟件的視頻推送等，都是通過查找到關聯規則來進行個性化推薦的。
2、數據分類
公司的數據往往是繁多且雜亂的，數據分析的目的之一數據分類，就是利用已具有分類的相似數據研究其分類的規則，將規則應用到未知分類的數據，并將其歸類。
3、數據探索與數據可視化
數據探索，旨在了解數據的總體情況并檢測可能存在的異常值。數據可視化，是利用圖表、圖像等顯示手段，實現清晰、有效的傳達與溝通信息需求。
4、數據縮減與降維
當出現變量的數量有限且有大量分類為同類組的樣本數據時，通常會選擇提高數據挖掘算法的性能，以實現數據縮減與降維。降維，簡單說就是減少變量的數量。
四、數據分析的意義
1、監督公司運行狀態
通過分析公司大量的數據和資料，可以比較全面、精準地了解到公司過去、現在的運行狀態和發展變化情況，甚至能夠比較準確地預測行業未來發展趨勢，由此對公司的未來發展方向做出預測，規避風險。還能監督各部門對于方針政策的貫徹執行情況和生產經營計劃的完成情況等。
2、提高數據分析人員素質
數據分析工作，不僅要求數據分析人員要具有數據分析的基礎知識，還要求數據分析人員要有一定的經濟理論知識。即不僅要掌握數據分析的方法，還要了解有關的經濟技術狀況、有一定的文化水平和分析歸納能力。這些要求都是對數據分析人員素質的考驗，有利于提高數據分析人員的素質。
3、完整、科學地反映客觀情況
通過對公司積累下來的海量數據進行統計、分析、研究并形成數據分析報告，我們就可以得到較為完整、科學的客觀情況反映，從而協助我們制定出理性、正確的決策和計劃，以充分發揮數據分析促進管理、參與決策的重要作用。
五、數據分析大致過程
數據分析過程的主要由識別信息需求、收集數據、分析數據以及評價并改進數據分析的有效性組成。
明確需求，這是確保數據分析過程有效的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標，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、留存率的分析。收集數據要有目的性，數據要確保真實、全面與充分，比如你要統計平均身高，如果你收集身高 180cm 或者150cm，那就會造成數據偏差。
