原標題：大數據開發系列：數據分析概述

數據分析基本概念

數據分析，是指使用適當的統計分析方法(如聚類分析、相關性分析等)對收集來的大量數據進行分析，從中提取有用信息和形成結論，并加以詳細研究和概括總結的過程。

例如產品開發人員通過數據分析來優化產品，營銷人員可以通過數據分析改進營銷策略，產品經理通過數據分析洞察用戶習慣，金融從業者可以通過數據分析規避投資風險，程序員可以通過數據分析進一步挖掘出數據價值。

總而言之，數據分析的目的在于，將隱藏在一大批看似雜亂無章的數據信息中的有用數據提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在統計學領域中，數據分析可以劃分為如下三類：

(1)描述性數據分析

從一組數據中可以摘要并且描述這份數據的集中和離散情形。常見的分析方法有對比分析法、平均分析法，交叉分析法。

(2)探索性數據分析

從海量數據中找出規律，并產生分析模型和研究假設。常見的分析方法有相關分析、因子分析、回歸分析。

(3)驗證性數據分析

驗證科研假設測試所需的條件是否達到，以保證驗證性分析的可靠性。

常見的分析方法有相關分析、因子分析、回歸分析。

數據分析應用場景

1、營銷方面的應用

分析消費者的購物行為，研究其購物習慣，以便精準精準地預測下一步的消費

2、醫療方面的應用

通過醫療數據分析，對疾病的預測

3、零售方面的應用

搭配銷售(啤酒尿布)

4、網絡安全方面的應用

實時監測網絡活動數據和相應的訪問行為，識別可能進行入侵的可疑模式，做到未雨綢繆

5、交通物流方案的應用

有效預測實時路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量，進而提前補貨，制定庫存管理策略。

數據分析流程

數據分析是基于商業目的，有目的地進行手機、整理、加工和分析數據，提煉出有價值的信息的一個過程。

1、明確的目的和思路

在進行數據分析之前，必須理清如下幾個問題：

數據對象是誰?

要解決什么業務問題?

基于對項目的理解，整理出分析的框架和思路。例如：減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等，不同的項目對數據的要求是不一樣的，使用的分析手段也是不一樣的。

2、數據收集

數據收集是按照確定的數據分析思路和框架內容，有目的地收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的基礎。

3、數據處理

數據處理是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規劃，為商業提供決策參考。

到了這個階段，要想駕馭數據開展數據分析，就要涉及工具和方法的使用，其一是要熟悉常規數據分析方法及原理，其二是要熟悉專業數據分析工具的使用。

4、數據展現

俗話說：字不如表、表不如圖。通常情況下，數據分析的結果都會通過圖表的方式進行展現，常見的圖表包括餅圖、折線圖、條形圖、散點圖等。

借助圖表這種展現數據的手段，可以更加直觀地讓數據分析師表達想要呈現的信息、觀點和建議。返回搜狐，查看更多

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