【读书笔记】数据分析学习总结（一）：数据分析那些事儿

人人都是产品经理 • 8年前扫码分享

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上周从买了两本书《谁说菜鸟不会数据分析》和《大数据时代》，学习过程中想把书本内容通过总结、理解、实践、内化掌握来变成自己的东西，把握好学习的节奏，坚持就好。

初级阶段我更多的是来转述前辈们总结出的东西，但自己若有实践中的体会也会写入其中 （自己的体会粗体标出） 。本来就是记录菜鸟成长过程，所以内容对行家来说太小儿科，对新手入门来说或许会有些帮助。

以下开始是对《谁说菜鸟不会分析数据》一书的学习总结，第一章：数据分析那些事儿。

一、数据分析是神马？

1.何谓数据分析?

用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行详细研究和概括总结，以求最大化地发挥数据的作用，提取有用信息和形成结论，这一过程叫做数据分析。

2.数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

二、数据分析六步曲：

1.明确分析思路：

首先要明确分析目的：菜鸟与数据分析师的区别就在于菜鸟做分析时目的不明确，从而导致分析过程非常盲目。这点有比较深的体会，在公司里做过关于搜索和新手的产品数据分析，自己对分析目的没考虑太多，靠的是前人留下的上期数据分析结果，倘若让我从零开始做，估计会很盲目。

然后确定分析思路：梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力：营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等；管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。 在上周一个汇报上使用了 SWOT 分析方法，对这些营销或管理的模型还都很陌生。

2.数据收集：

一般数据来源于以下几种方式：数据库、公开出版物（统计年鉴或报告）、互联网、市场调查。

3.数据处理：

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。 导师提过在做数据处理时，不要在原始数据上进行数据处理以防原始数据丢失，保留数据处理过程以便发现错误时查找。

4.数据分析：

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

与数据挖掘的关系是数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现：

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

在一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

6.报告撰写：

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，好的分析报告一定要有建议或解决方案。

三、数据分析的三大误区：

1.分析目的不明确，为分析而分析。

2.缺乏业务知识，分析结果偏离实际：数据分析师的任务不是单纯做数学题，数据分析师还必须懂营销，懂管理，更要懂策略。上周五听了公司专门做数据分析的同事做的关于新手留存的数据分析专题，他们数理统计专业知识必然过硬，而且对业务比较熟悉，能通过数据结合不同业务做出相应结论，还能为不同业务提出改进意见，不熟悉业务不懂策略怎行？

3.一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型。