什么是一、概念?数据分析数据分析是以商业理论为基础，依靠统计工具，了解数据背后的规律，从而为企业创造最大价值。主要用于监测异常数据、建立模型和预测、分析关键变量和预测、预测分析。
二、数据分析得五个步骤
1、数据收集
我们在分析数据的时候，首先要解决的问题就是数据源。分为两类。
第一类：可以直接获得的数据，即内部数据。
第二类：外部数据，处理后得到。
2、数据清理
数据清洗的目的是从大量混乱的数据中提取并推导出有价值、有意义的数据。将保留下来的真正有价值、有条理的数据清理干净后，会为后期的数据分析减少分析障碍。
3、数据对比
对比是数据分析的切入点。因为如果没有参照物，数据就没有量化的评价标准。通常我们会做横向比较和纵向比较。横向比较，与行业平均数据的比较，与竞争对手数据的比较，纵向比较是与自己产品历史数据的比较，比较是围绕时间轴进行的。
4、数据细分
数据出现异常后我们该怎么办？这时候就需要数据分段了。通常数据分割先分纬度，再分粒度。即纬度或地区、来源、采访等。也就是说，粒度以天或小时为单位。
通过粒度化的纬度细分，比较的差值可以逐步锁定到问题区域，更容易找到问题的原因。
5、数据溯源
基本上我们可以通过数据细分来分析大部分问题的原因，但是也会遇到特殊情况。所以这个时候就需要进行进一步的分析，就是通过数据追溯，找出问题的原因。按照锁定的纬度和粒度作为搜索标准，查询所涉及的原始日志和源记录，然后基于这个对用户行为的分析和反思，往往会有不同的发现。或者结合用户的使用场景来思考。
结束
