说到“数据分析”这个词，大家应该都很熟悉。从字面上看，数据分析平台就是对数据进行分析，然后得出一个结论，看起来很容易理解。让我们把这个词分开，得到“数据”和“分析”。“数据”的范畴很常见，从一个计量数字到数亿级数据统计，都可以称之为数据；“分析”这个词不难理解。用智能思维的方法对某件事做出合理的解释，给出分析的结论，一般用于数学分析，如统计学或概率论等。

一、数据分析的概念

1、数据分析平台发展背景

进入21世纪后，随着互联网的快速发展，大数据应运而生，越来越多的数据不断被挖掘出来，形成了“数据为王”的时代。以我们自己为例，比如你的购物习惯，你的爱好等等。这些都会构成数据，分析你的购物习惯会帮助购物平台更准确地推荐产品。这只是数据分析应用的冰山一角，也可以应用于金融、交通、畜牧等领域。

随着数据规模的不断扩大，单靠人力重复脑力劳动已经跟不上行业的发展趋势。人类的智慧应该更多地应用于决策和选择的层面。让数据分析成为人类的辅助工具，可以帮助决策者做出更清晰的预期判断和预测，这也是Python语言迅速流行的原因。

2、数据分析平台的目的

从上面的介绍可以看出，数据分析平台不是一个新概念，而是随着时代的发展，或者更准确地说，是互联网浪潮的发展，逐渐演变成一个行业。行业从业者被称为“数据分析师”。从业者的工作职责是不断从杂乱无章的数据中挖掘出有价值的有效信息，然后通过研究找到内在规律。这些信息的最终目的是帮助每个人做出决定。管理学上有一个专业术语，就是“不断寻找最佳解决方案”的过程。最后，如果你不是很紧张，你想快速提升，你想快速提升。

在实际应用中，数据分析可以帮助我们做出判断，从而采取适度的行动。数据分析是一个有组织、有目的地收集和分析数据并使其成为数据的过程。例如，在开始一个新的设计之前，设计师应该通过广泛的设计调查和分析得到的数据来判断设计方向。

3、数据分析平台的概念

综上所述，我们给出了数据分析平台的概念：数据分析是指通过适度的统计和分析方法分析收集到的大量数据，并对其进行总结、理解和消化，从而最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是一个详细研究和总结数据的过程，以提取有用的信息并产生结论。

二、数据分析平台的应用

我们简单介绍一下数据分析的应用，下面我们讲一个小案例，你就能体会到数据分析无处不在，以及它的作用。

1、啤酒和纸尿裤的故事

“啤酒和纸尿裤”的故事发生在20世纪90年代的美国沃尔玛超市。当沃尔玛超市经理分析销售数据时，他们发现了一个难以理解的情况:在某些情况下，“啤酒”和“纸尿裤”这两种看似无关的商品往往会出现在同一个购物篮里。这种独特的销售现象引起了管理者的注意。后续调查显示，这种情况发生在年轻父亲身上。他们买纸尿裤的时候，通常会买啤酒犒劳自己。

沃尔玛发现了这种独特的现象，开始将啤酒和纸尿裤放在同一个地区进行营销，从而增加了这两种商品的销售收入，这就是“啤酒和纸尿裤”故事的由来。在这种情况下，我们可以发现，通过研究客户的购物习惯，购物者对产品的需求已经被发现，商家发现后制定了相应的调整策略，从而达到了增加利润的目的。通过数据分析，两种不相关的产品挖掘出了隐藏的商机，这是精准营销的经典案例。

2、预测股票走势

一旦进入股市，就像大海一样深。玩过股票的朋友对此深有感触，股票的走势预测也是通过数据分析完成的，预测结果提供给持股人参考。这里的预测结果不是编造的，也不是胡说八道的，而是经过准确的数据分析得到的结果。

目前市场上有很多种股票分析软件。分析了一只股票之前的涨跌数据后，他们给出了合理的意见。最近一年，最近一周，最近三天，数据分析越多，得出的结论越合理。当然，由于股市的影响因素很多，比如公司并购、管理层更换、国家政策等，股票的数据分析最终只能作为参考，最终的决策权还在持有人手中，但这种对股票的数据分析无疑为玩股票的人提供了更多有效的信息。最后，如果你的时间不是很好，你的时间不是很好。

三、数据分析的方法

通过以上介绍，我们对数据分析有了基本的了解，那么如何分析数据呢？常用的数据分析方法有哪些？让我们相应地理解它。

1、数据分析的大致过程

数据分析过程主要包括识别信息需求、收集数据、分析数据、评估和提高数据分析的有效性。

明确需求是保证数据分析过程有效的前提，可以为数据收集和分析提供明确的目标。在这个阶段，应该明确影响最终结论的因素有哪些，比如分析一个app的用户，包括分析新用户、活跃用户、启动频率和留存率。数据的收集需要有目的性，数据要真实、全面、充分。比如你要统计身高标准，如果你收集身高180cm或者150cm，就会造成数据误差。

2、常用的数据分析工具

我们关注的焦点是如何进行数据分析。数据分析的最终结果将以直观可视的方式呈现，如柱形图、曲线趋势、概率分布图等。方法有很多，涉及到很多数学知识。

目前市场上有很多软件，可以帮助我们快速产生可视化的结果，比如大家熟悉的Excel，还有一些贴近百姓的软件，比如Origin、SPSSsoftware、Tableau、PowerBI等，它们都是数据分析平台的左右臂，但它们的缺点也很明显:操作繁琐，重复性差，功能相对有限。Python主要用于程序员、Matlab、R语言研究开发数据分析平台或从事数据分析。

3、常用的数据分析方法

当我们分析数据时，很难根据不同的场景选择合适的分析方法。我们也可以简单地理解为找到最适合解释的策略或“模型”。我们简单列出几种方法:

对比分析方法，分析差异，揭示数据所代表的事物的发展变化和规律。

相关分析方法用于研究变量之间存在但不确定的相互关系和密切程度的分析，以确定是否存在关系，以及现象之间的密切关系。

综合评价分析法，将多个指标转化为能反映综合情况的指标进行评价，用于处理复杂的分析目标。

还有很多分析方法，比如回归分析、聚类分析等。我们把它们当成最合适的模型，因为这些模型也是在数学方法的基础上提炼出来的，只有经过不断的验证才能形成，所以你不用担心不理解原理，只要记住它们的使用场景和流程就可以了。记住你不是研究人员，你要做的就是“拿来主义”。只要你处理好自己遇到的问题，为什么还要研究科学家推导论证了多年的公式？