數據分析相當廣泛，但一般可分為定性分析和定量分析，定性和定量分析通常結合進行。從大的層面來說，可以分為宏觀分析和微觀分析。宏觀分析，比如對某個行業的分析，微觀分析是對某個主題非常具體的分析，比如消費者行為分析、會員分析。數據分析在企業中的主要作用是支持和指導業務發展。合格的數據分析師支持業務發展，優秀的數據分析師指導業務發展。

數據分析應用場景

1.未來預測：通過對歷史數據建模，分析師可以預測數據的未來趨勢，進而制定合理的應對計劃。例如，對于生產企業來說，可以根據歷史市場數據建立市場需求預測模型，根據未來市場來估算各種產品的需求，從而確定各種產品的產量。

2.個性化推薦：基于用戶的歷史行為，挖掘用戶興趣點，為用戶完成個性化推薦。例如，對于電子商城，根據用戶的瀏覽記錄、購買記錄等歷史行為數據，可以分析出用戶可能感興趣的產品，并將這些產品推薦給用戶，節省了用戶搜索產品所花費的時間，增加了產品的銷量。

3.歷史分析：通過對歷史數據(如季度銷量、產品平均售價等)的統計分析。分析師可以有效地掌握過去一段時間的全部數據，進而做出更有利的決策。例如，對于一家超市，可以統計分析過去一個月不同促銷活動下的各種產品的銷售數據(比如哪些產品更受哪些客戶的歡迎)，從而制定出增加利潤的銷售計劃。

4.影響分析：一個結果通常是由大量的因素決定的，但有些因素的作用較小，有些因素的作用較大。通過對關鍵因素的分析，我們可以挖掘出那些重要的影響因素，并從重要的因素入手，有效地提高最終的結果。比如酒店管理者可以根據用戶在酒店點餐網站上的評論和評分，分析影響酒店評價的關鍵因素，利用關鍵因素(如豐富的早餐、干凈的房間、便利的交通等)改善酒店管理。從而進一步提高用戶滿意度，增加客戶。

數據預處理

1.數據整理：數據整理是指將數據整理成數據建模所需的形式。例如，在構建房價預測模型時，通常需要去除無用的數據項(如房屋的身份證號)，將用于預測目標值的特征(如房屋的年齡和朝向)與目標變量(房價)分開。

2.數據清理：數據清理是指發現和處理數據中的質量問題，如數據缺失和異常。比如用戶填寫問卷時，沒有填寫“年齡”一欄的信息，那么對于用戶填寫的這個數據，年齡就是缺失值；異常是指雖然有值，但值明顯偏離正常值范圍。例如，在針對18-30歲成年人的問卷中，用戶在填寫問卷時錯誤地將年齡填寫為2。含有缺失或異常值的數據必須妥善處理，否則會嚴重影響數據分析結果的可靠性。

數據分析/挖掘：數據挖掘是從大量數據中挖掘隱藏的、以前未知的、有潛在價值的關系、模式和趨勢，并利用這些知識和規則建立決策支持模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。

數據可視化/反饋：數據可視化是指將數據的統計分析和建模結果以圖形化的方式展現出來，直觀地展示數據模型的數據特征和性能。可視化形式包括數字圖、餅圖、條形圖、折線圖、散點圖、熱圖、氣泡圖等。

數據統計與建模：數據統計是指計算數據的均值、方差等統計值，通過統計分析掌握數據特征，完成對已知數據的解釋。建模是根據已有數據建立模型，對未來數據進行預測和分類，解決實際應用問題。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。

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