很多人在入门数据分析的时候都无从下手，很多时候都是因为基础知识掌握不牢，连数据分析的目的都没搞清楚，怎么会成功呢？其实想要学习数据分析，也需要抖点机灵！

比如，某电商双十一跟着淘宝做了一个大促活动，事后想了解活动的效果，于是找到了小王。
于是，小王开始收集数据、处理数据、建立模型、制作报表。最终得出结论：活动期间UV上涨了50%，订单增长了40%，销售额提高了45%云云。

这叫数据分析吗？当然不，因为小王根本没有找到数据分析的目的，只是单纯的统计数据而已。没有目的，自然也就不会有结论，而这两者是数据分析最关键的两点。

总结来看，数据分析的目的是整个研究方案的起点，决定着后续研究的内容，数据的来源，使用的方法，其目的无非就是两个：

• 分析现状和过去——有问题了，通过数据分析寻找原因，制定决策
• 预测未来——有新项目、产品、方案要上线，或企业制定大决断，需要数据分析结论做辅助参考

1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。

2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。

3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。

5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有FineBI、Python等。

6、得到可视化结果。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。

简单来说，数据分析的本质还是分析，就是一个发现问题-分析问题-解决问题的过程。

首先要说的是，数据分析不光是一个技术门类，同时它也是一个庞杂无比的理论门类，里面包含了大数据、机器学习、统计学等等诸多领域的知识，很多刚接触数据分析的人都不知道该从何学起，其实无外乎三个字——道、法、器。

1、道：这里指的是业务思想，千万不要以为数据分析就是取数、用数，你首先要学的不是什么编程语言或者分析工具，而是和建立业务分析体系相关的管理、营销知识。一句话，没有业务思想，你就算是学会了所有编程语言，也成为不了数据分析师。这一点是对于完全外行的人来说的，建议先读一本《商务与经济统计》。

2、法：自然就是方法，这里主要是指数据分析方法，比如杜邦分析法、漏斗分析法、四象限分析法等等，这些都是入门数据运营所必备的知识。这方面建议新手读一本《谁说菜鸟不会数据分析》