数据分析基本概念
数据分析，是指使用适当的统计分析方法（如聚类分析、相关性分析等）对收集来的大量数据进行分析，从中提取有用信息和形成结论，并加以详细研究和概括总结的过程。
例如产品开发人员通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值。
总而言之，数据分析的目的在于，将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息中的有用数据提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在统计学领域中，数据分析可以划分为如下三类：
（1）描述性数据分析
从一组数据中可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形。常见的分析方法有对比分析法、平均分析法，交叉分析法。
（2）探索性数据分析
从海量数据中找出规律，并产生分析模型和研究假设。常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析。
（3）验证性数据分析
验证科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。
常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析。
数据分析应用场景
1、营销方面的应用
分析消费者的购物行为，研究其购物习惯，以便精准精准地预测下一步的消费
2、医疗方面的应用
通过医疗数据分析，对疾病的预测
3、零售方面的应用
搭配销售（啤酒尿布）
4、网络安全方面的应用
实时监测网络活动数据和相应的访问行为，识别可能进行入侵的可疑模式，做到未雨绸缪
5、交通物流方案的应用
有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量，进而提前补货，制定库存管理策略。
数据分析流程
数据分析是基于商业目的，有目的地进行手机、整理、加工和分析数据，提炼出有价值的信息的一个过程。
1、明确的目的和思路
在进行数据分析之前，必须理清如下几个问题：
数据对象是谁？
要解决什么业务问题？
基于对项目的理解，整理出分析的框架和思路。例如：减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等，不同的项目对数据的要求是不一样的，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析思路和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的基础。
3、数据处理
数据处理是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规划，为商业提供决策参考。
到了这个阶段，要想驾驭数据开展数据分析，就要涉及工具和方法的使用，其一是要熟悉常规数据分析方法及原理，其二是要熟悉专业数据分析工具的使用。
4、数据展现
俗话说：字不如表、表不如图。通常情况下，数据分析的结果都会通过图表的方式进行展现，常见的图表包括饼图、折线图、条形图、散点图等。
借助图表这种展现数据的手段，可以更加直观地让数据分析师表达想要呈现的信息、观点和建议。