数据分析的概念

数据分析就是利用数学、统计学理论相结合科学统计分析方法对数据库中的数据、Excel数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息形成结论并进行展示的过程。     数据分析的目的在于将隐藏在一大堆看似杂乱无章的数据背后，将有用的信息提取出来，总结出数据的内在规律，以帮助在实际工作中的管理者做出决策和判断。

我们身边的例子——QQ群 

经过分析后得到如下信息： 

大家都在聊什么，聊天的主要内容（词云图） 哪个时间段聊天的人多（群活跃度） 大家以聊天为主还是以斗图为主，各占多少 这一年群聊天的情况 

QQ群聊天显示场景的图示分析

QQ群用户活跃度分析 

QQ群聊天次数与发图次数占比分析 

月度聊天数据分析

二、数据分析的应用

1. 互联网行业   

通过数据分析可以根据客户意向进行商品推荐以及针对性广告等。例如，我们熟悉的淘宝 

2. 医学方面

智能医疗、健康指数评估以及DNA对比等 例如，我们熟悉的手环、体脂称 

3. 网络安全方面 

    通过数据分析建立一个潜在攻击性的分析模型，监测大量的网络访问数据与访问行为，可以快速识别出可疑网络的访问，起到有效的防御作用 

4. 交通方面 

    根据交通状况数据与GPS定位系统有效的预测交通实时路况信息。 

5. 通信方面 

    数据分析可以统计骚扰电话进行骚扰电话的拦截与黑名单的设置。 

6. 个人生活 

    数据分析可以对个人喜好、生活习惯等进行分类，为其提供更加周到的个性化服务。 

三、数据分析方法

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分析方法，才能起到事半功倍的效果。 

统计分析类：对比分析法、同比分析、环比分析、定比分析、差异分析、结构分析、因素分析、80/20分析 

高级分析类：回归分析法、聚类分析法、相关分析法、矩阵分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列分析。 

数据挖掘类：机器学习、数据仓库等复合技术为主 

1.  对比分析

      对比分析法是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。 

2.  同比分析 

      同比分析就是按照时间  如年度、季度、月份、日期等进行扩展，用本期实际发生数与同期历史发生数相比，产生动态相对指标，用以揭示发展水平以及增长速度。       同比分析主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期水平与去年同期水平对比而达到的相对值。 

3.  环比分析 

      环比分析是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的变化趋势。如果计算一年内各月与前一个月对比，即1月比去年12月，2月比1月，3月比2月，4月比3月，5月比4月，6月比5月，说明逐月的变化程度，如图1所示，环比增长趋势如图2所示。 

4.  80/20分析 

    80/20分析，又称二八法则、帕累托法则、帕累托定律、最省力法则或不平衡原则。该法则是由意大利经济学家帕累托提出的。二八法则认为：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。 

5.  回归分析 

      回归分析多用于统计分析和预测。它是研究变量之间相关关系以及相互影响程度，通过建立自变量和因变量的方程，研究某个因素受其他因素影响的程度 或用来预测。回归分析包括：线性和非线性回归、一元和多元回归。常用的回归是一元线性回归和多元线性回归。 

6.  聚类分析 

    聚类分析多用于人群分类，客户分类。所谓聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。 

7.  时间序列分析 

      时间序列分析多用于统计和预测。它是按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来，就构成了一个时间序列。时间序列分析就是对时间序列进行观察、研究、找出它的变化和发展规律，预测将来的走势。 

四、数据分析工具

    据某招聘网的数据显示，关键词“数据分析”前20页职位描述中，数据分析师要求前3的主要技能是：  

       Excel是常用的数据分析工具，可以实现基本的数据分析工作，但在数据量较大，公式嵌套很多的情况下，Excel处理起来会很麻烦而且处理速度也会变慢。此时，Python可作为首选，因为Python提供了大量的第三方扩展库，如Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，这些库不仅可以对数据进行处理、挖掘、可视化展示，其自带的分析方法模型也使得数据分析变得简单高效，只需编写少量的代码就可以得到分析结果。     另外，Python简单易学，在科学领域占据着越来越重要的地位，将成为科学领域的主流编程语言。 

总结

数据分析核心流程：获取→清洗→探索→建模→可视化。掌握Python生态工具链是关键：

1. Pandas处理结构化数据（数据透视、分组聚合）

2. NumPy实现科学计算（向量化运算）

3. Matplotlib/Seaborn完成可视化（折线图/热力图）

4. Scikit-learn构建模型（回归/聚类）

5. Jupyter Notebook交互式开发

重点方法论：

• 数据清洗（处理缺失值/异常值）

• 特征工程（独热编码/标准化）

• 统计检验（P值/相关系数）

• 机器学习（监督/无监督学习）

典型应用场景：用户分群、销售预测、A/B测试。建议从真实数据集（如Kaggle泰坦尼克）开始实践。