近两年，数据分析师这个岗位大火，各行各业都在招聘数据分析师，很多小伙伴们也耐不住寂寞纷纷想要转行，但往往又不得要领。
什么是数据分析？
数据分析是干什么的？
这是一个大课题。
何谓数据分析？
简单的说呢，数据分析就是对数据进行分析。
官方的说呢，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。
通俗的来讲，数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。
数据分析六步曲
数据分析不是一个简单步骤，而是一整个完整的流程。
一、明确分析目的和思路
开展分析工作之前，首先要清楚为什么要做数据分析，业务的背景和分析的目的是什么？是为了解决什么问题？作为一个数据分析师要对这些了如指掌。
其次，围绕业务目的，梳理分析思路，搭建分析框架。不同项目对数据的要求不同，采用的分析方法也不一样。分析体系化，以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性、分析结果的有效性和正确性。
二、数据收集
数据收集，是按照既定的分析目的和框架思路，有目的的收集、整合数据的过程，它是数据分析的一个基础。目前稍微有点规模的企业都会采用数据库存储数据，这往往意味着可以获取的数据是海量的，如果没有一个目标限制，那数据分析往往是无从着手的，所以在数据收集的过程中一定要清楚自己想要收集的数据维度，避免增加不必要的工作。
三、数据处理
数据处理是对收集到的数据进行加工、处理，转化成适合分析的形式的过程，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是整个数据分析中最占用时间的，也在一定程度上取决于数仓的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据合并等。
四、数据分析
数据分析是指通过分析手段、分析方法和技巧，对已经处理好的数据进行分析，从中发现因果关系、内部联系、业务规律，提取有价值的信息，为企业提供决策参考。
1、选择分析方法。基于业务问题，需要选择合适的分析方法，比如：分组分析、结构分析、趋势分析，不同的分析目的要采用不同的分析方法。
2、选择分析模型。对于复杂的业务问题，有可能还需要重新构建分析模型，或者选择已有的数据分析模型，比如回归模型、聚类、决策树分类，等等。
3、选择合适工具。常用的分析工具有Excel/SPSS/SAS/R/Python/Matlab等，选择一个熟悉、合适的分析软件，便于进行专业的统计分析和数据建模等。
五、数据可视化
数据可视化也就是数据呈现，以图表的形式将数据更直观的展现给其他人，让领导能够一眼看出数据所要表达的业务问题，所谓一图胜千言，分析师需要掌握最基本的可视化功底，否则你的数据分析再好，可能领导也来不及一字一句的去细看。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图、散点图、雷达图、帕雷托图，维恩图等。
六、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据额分析报告，这是整个数据分析过程的一个总结。一个好的分析报告，需要图文并茂，层次清晰，要有明确的分析结论，以及可行的建议和业务解决方案。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整的呈现出来，以供企业参考，这是从数据分析转换成业务策略最重要的一步，也是一个数据分析师存在的意义。
数据分析的作用
最后，我们来说一下数据分析可以做什么？
数据分析是围绕在整个业务进程之中的，数据分析是一个完整的业务解决过程，发源于业务（业务问题），也回归于业务（业务策略）。
