什么是数据分析？
数据分析是指⽤适当的统计分析对收集来的⼤量数据进⾏分析，提取有⽤信息和形成结论⽽对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实⽤中，数据分析可帮助⼈们作出判断，以便采取适当⾏动。
数据分析的⽬的是什么?
数据分析的⽬的是把隐没在⼀⼤批看来杂乱⽆章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以出所研究对象的内在规律。
在实⽤中，数据分析可帮助⼈们作出判断，以便采取适当⾏动。数据分析是组织有⽬的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个⽣命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运⽤数据分析过程，以提升有效性。
数据分析的步骤？
1. ⾸先明确分析的思路和⽬的
数据分析⼀定的带着某种业务⽬的的。它可能是要追踪⼀个新产品上线之后的⽤户使⽤情况；也可能是观察⽤户在某段时间的留存情况，还有可能是运营某种优惠券是否有效。带着⼀定的⽬的，确定要从哪⼏个⾓度进⾏分析。然后到能够说明⽬的的指标。
⽐如想要验证运营最近的⼀批优惠券是否有效。我们可以从优惠券的领取情况和优惠券的使⽤情况两个⽅⾯分析，⽽优惠券的领取情况的指标可以细化为领取率；使⽤情况可细化为：使⽤率、客单价等。
2.数据的收集
在确定了此次数据分析的核⼼指标后，就要针对数据指标做数据收集。有些企业的数据准备⾮常充分，数据仓库、数据集市等早早就建设好。有⼀些企业在数据分析上⽐较落后，那就需要我们⾃⼰做前期⼤量的数据收集⼯作。⽐如使⽤⼀些⾃⼰公司的或者第三⽅的数据分析⼯具进⾏埋点，拿到⽇志。或者使⽤数据库中的现有数据，⽐如订单数据、基础的⽤户信息等等。
3.数据处理
数据提取出来之后，要剔除脏数据（清洗），然后数据转化。在进⾏最基本的数据汇总、聚合之后，
我们就可以拿到⽐较简单的字段相对丰富的数据宽表。
4.数据分析
数据分析是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。
⼀般公司所需要观察的数据⼤致分为如下⼏类：
商业数据：付费⾦额，付费⽤户数，付费率客单价
怎么做数据分析运营数据：新增⽤户数，⽇活、周活、⽉活（AARRR模型）
产品数据：关键页⾯的PV、UV（漏⽃模型）
⽤户数据：⽤户⽣命周期、⽤户留存、⽤户客单价、⽤户类型（RFM模型……)
商品数据：商品售卖情况，⽑利分析……
随着数据的重要性的凸显，越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是⼗分重要的。所以绝⼤部分企业都有专门的BI部门进⾏初步的数据加⼯、分析，以周报表的形式汇总给管理层做为⽇常数据
所需以及企业决策使⽤。
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