说道“数据分析”一词，大家应该并不陌生，数据分析从字面上来理解，就是对数据做出分析然后得出一个结论，看起来浅显易懂，下面我们把这个词语分开得到的是“数据”与“分析”。“数据”的范围就很广泛了，小到一个计量数字，大到成亿级别的数据汇总，都可以称为数据；“分析”一词并不难理解，以智慧思维的方法对某一事物做出合理的解释，给出结论是为分析，一般会用到数学上的分析方法，比如统计学或者概率论等等。
一、数据分析的定义
数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
二、为什么做数据分析
数据分析永远都是为了产品的发展而服务，一切的目的无外乎：获得用户、留住用户、增加收益，而数据正好可以告诉我们在这三个点上的表现，同样这也是最客观和准确的途径，为我们的策略提供参考。所以数据分析就是了解产品、暴露问题或发现惊喜（真相）、分析原因、思考方案、结果验证。
三、怎么做数据分析
1、定义问题
明确数据分析目标是数据分析的出发点。明确数据分析目标就是要明确本次数据分析要研究的主要问题和预期的分析目标等，简单的说就是定义问题。
2、收集数据
正确收集数据是指从分析目标出发，排除干扰因素，正确收集服务于既定分析目标的数据。正确的数据对于实现数据分析目的将起到关键性的作用。如何正确的收集数据呢？简单的说就是用恰当的数据收集方法收集正确的的数据。总体上讲有三类原始数据收集的方法原始数据包括实验方法、调查方法、观察方法等。
实验研究是一种受控的观测方法，通过一个或多个自变量的变化来评估它对一个或多个因变量产生的效应。统计调查研究已经广泛应用于各个领域，包括政治学、社会学、经济学、教育学和管理学科。它是以研究样本的数据为基础辨析总体状况的研究方法。实地研究是对自然状态下的研究对象进行直接观察，收集一段时期内若干变量的数据
3、数据处理
在明确数据分析目标基础上收集到的数据，往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。
4、数据建模
数据加工整理完成后一般就可以进行进一步的数据分析了。选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
5、分析与结论
数据分析的直接结果是统计量和统计参数。正确理解它们的统计含义是一切分析结论的基础，它不仅能帮助人们有效避免毫无根据地随意引用统计数字的错误，同时也是证实分析结论正确性和可信性的依据，而这一切都取决于人们能否正确地把握统计分析方法的核心思想。
四、数据分析工具有哪些
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