1.1 数据分析的概念及工作流程

数据是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料，同时数据也是信息的载体和表现形式。信息和知识是数据的内涵和升华。随着信息化和数字化社会的到来，数据的作用和重要性不言而喻。通过收集、获取和了解数据，我们可以弥补对客观世界和现实环境的信息差。通过分析数据，我们可以更全面地了解事物的隐含信息，提升认知。在当前各行各业的工作中，数据已经成为不可或缺的一部分，同时数据需要通过分析才能为我们提供有价值的帮助。

数据分析是针对业务目的，采用适当的数据加工和统计分析方法从数据中提取有用的信息，并进行研究、判断和概括，从而形成结论的过程。数据分析通过实施有计划、有流程、有逻辑的行为，帮助解决问题和指导决策制定。贴合业务、逻辑严密、条理清晰的数据分析真正做到了“让数据说话”，成就洞若观火的决策。从宏观战略层面到微观战术层面，数据分析都是必不可少的，例如战略层面的行业研究、市场调研、项目规划、商业机会等，以及战术层面的产品设计、业务运营细节策略等。任何人都会或多或少地与数据打交道，各行业从业者都需要运用数据分析技能来协助完成岗位工作内容，比如市场商务、用户增长、产品设计、业务运营、财务、人事等岗位人员，都需要熟练使用数据分析工具，提升数据思维。

不同角色的人员对数据分析的需求不同，决策者关注数据分析在商业决策、行业市场判断、业务规模等方面的运用效果和结果，以便更好地思考市场，而业务执行人员希望利用数据分析找到优化策略来解决具体的细节问题。不论何种目的，在通过数据进行商业投资分析、市场分析、财务分析和战略分析时，我们都需要深度结合业务内容，因为只有熟悉所参与的业务，才能知道业务当前面临的痛点和问题。也就是说，熟悉业务、解读数据、寻找业务痛点、使用分析方法、提炼策略建议是任何人利用数据分析出业务价值和问题的必要环节。通常，数据分析所面向的业务内容并不是单一的，比如：对于面向销售、营销的业务，客户定位、促销措施、商品定价等也属于业务内容；对于用户型产品，除了产品本身，还需要了解用户心理学和用户体验，“懂用户”才能理解用户的真实需求，分析出来的结论才更具价值。

数据分析涉及一套完整的工作流程。首先，结合业务场景和业务逻辑，明确分析需求。然后，依次进行数据采集、数据清洗处理、数据指标设计、数据展示、逻辑分析、总结和结果呈现。对于用户流量型产品，采集的数据包括内部数据和外部数据。内部数据包括用户账户数据、用户行为数据等客户端中采集的数据，交易数据、资金、日志等服务端中采集的数据。外部数据包括第三方数据、市场行情数据、用户调研数据等。当数据量大且属性定制化时，数据的采集、处理和分析通常需要采用相对复杂的手段。

数据展示是指使用数据可视化手段，将数据信息或者结论用直观的表格、图形进行展示，方便人们查阅和使用。更复杂的数据展示还可能需要借助商业智能（Business Intelligence，BI）系统。BI系统能够实现自动化监测、更新数据和动态可视化展示，也可以依据不同的业务场景和数据需求构建不同的可视化报表，为业务提供直观的数据展示。在数据指标设计时，我们需要基于不同的商业环境和业务场景，结合业务需求，把能够全面反映业务内容、逻辑链路和业务重点的信息在数据层面抽象并统一，设计通用化和定制化的有效数据指标。

在对比较复杂的需求进行逻辑分析时，我们需要采用统计学原理和技术分析方法。对于更为复杂的业务问题，可能需要转化为数据技术模型问题，建议通过机器学习模型或者算法来辅助解决。通常情况下，逻辑分析更侧重业务内容，因此，提取业务逻辑，将其映射到数据层面，转化为链路清晰的商业数据逻辑和业务数据逻辑更为重要。

数据分析通过多种多样的方法来剖析业务问题。通过数据分析来解决业务问题也被称为业务分析。业务分析的含义更为广泛，通常具象的业务都涉及数据，数据分析是实现业务分析的手段和途径，业务分析也表达了数据分析的内容。开展业务分析之前需要进行业务需求分析，因为只有基于业务理解，厘清业务目的，才能明确业务需求。业务分析涉及很多单元模块，比如产品、运营、财务模块。不同业务模块的分析需求和目的不一样。业务数据指标的设计是业务分析至关重要的环节，因为只有提炼各项关键数据指标，建立匹配的数据指标体系，才能应用分析方法进行进一步的数据分析，进而及时发现业务问题，提出优化策略，为决策者和管理者的评估判断和商业决策、业务人员的运营决策提供参考依据和客观支撑。

通过持续的经验积累，我们还可以形成更高阶的数据分析方法论。数据分析方法论融合了数据思维、数据分析原理与业务经验，更能够延伸格局和扩展视野，从更高的维度看待市场，优化商业决策，驱动业务增长。