数据分析过程——统计学（零）
“人人都要成为数据分析师”已成为大数据时代的必然趋势。随着产业向数据驱动模式转型，每个行业和岗位都需要借助数据指导决策和优化流程，这要求每个人具备一定的分析能力。技术的发展使数据分析工具日益简单易用，不再仅是专业人员的专属领域。尽管某些场景下的数据分析需要复杂算法和高数学水平，但许多任务可以通过直观的工具和基础统计方法轻松完成。例如，Excel、Tableau、Power BI 等工具提供了强大的数据分析和可视化功能，即使是非技术背景的人也能快速上手，完成基本的分析工作。数据分析的门槛持续降低，企业管理者和普通员工都能通过数据提升决策和业务效率。数据分析正逐步成为一种通用技能，不再是高门槛的技术领域，而是日常工作的重要组成部分。掌握基础数据分析能力，将成为个人在职场中更具竞争力的重要因素。
一、数据分析流程
数据分析的总体流程的一条主线依次是：确定分析目标、业务理解，数据提取，数据整理，数据分析和结果展现，另外在数据提取的步骤以前，还会经历数据采集和数据储存的过程。从整个流程可以看出，数据分析的起点是在分析目标上，而并非数据本身，这也说明了数据分析并不是以数据为导向的，反而是以业务为导向的。数据分析的流程是以确定分析目标开始的，其目的就于明确分析的目的、对象和边界。只要有数据确实可以带来许多的信息，依次也更需要把问题聚焦，明确通过数据分析，需要去解决什么问题。对一家公司而言，分析其成本对利润的影响还是销售对收入的影响都是不同的命题。因而只有确定了要分析的问题，才会去安排后续的工作。
业务理解是将确定了的分析问题落地的过程，这里其实就是要将业务问题转换成数学问题，把业务的各个环节抽离出来，通过定量的方式来表现和构架。这句话看起来很抽象，也很复杂，其实简单的来说，就是明确通过分析哪些数据来得到结果，以及明确所分析数据之间的逻辑关系。在业务理解中会确定分析思路，从中明确将那些定性的工具按照定量的方式来使用，明确要对比那些数据，明确要从哪些维度上面将数据进行拆分。因为，业务理解是数据分析的关键步骤之一，也是数据分析工作的中枢，数据分析的是否具有严密的逻辑，是否能够深入都是来自于对业务理解程度上。例如分析一家公司的盈利情况，就需要在业务理论的环节中，考虑应该按年进行拆分还是按月进行拆分，是重点看收入还是重点看成本，是否要分产品形态和业务板块来进行拆分。在业务理解的环节中，只有数据分析的能力是不够的，还必须要能够理解业务，要明白应该从哪些方向去拆分数据，从哪些方向去构建分析的过程，还有从哪些维度去解读数据。
数据提取就是指把在业务理解中明确要分析的数据提取出来，这里的数据有可能是企业内部数据库已经储存好的二手数据，在后面经过加工后，就可以直接使用。另外也有可能是当前企业还不具备这些数据，需要从企业内外部去获取。因此这里就是涉及到了数据采集，自己去获取一手数据，在获取一手数据以后，需要将按照相关标准的形式储存下来，因此也涉及到了数据储存。
数据整理是对数据加工的工程，即将原始数据提取出来后，形成可以供分析标准形式，为后续的数据分析打造基础。数据分析是从数据中获取信息的过程，在数据分析的过程就是实施对比和拆分的过程。通过对比和拆分，从数据中提取出信息，并进行解读。数据分析既可以是简单的计算，也可以进一步地使用统计学、数据挖掘、机器学习甚至深度学习的相关算法和工具，这些都取决于对分析的精度、方法的要求以及所分析数据的复杂程度。
结果展现是把数据分析的结果通过图表化的方式展现。通过图表，使人看到的不是冰冷的数字，而是生动的图表，这样更容易理解数据呈现的信息。
在数据分析的流程中，分析目标和业务理解是由业务驱动的，考察的是对问题背景的认识和解决问题的逻辑。而其他的部分则是更多地由数据驱动，考察着数据分析的方法和技术。在着重考察数据分析方法和技术的步骤中，数据采集、数据整理、数据分析和结果展现是比较关键的几个步骤。
二、数据分析关键步骤与案例
2.1 数据分析关键步骤
数据采集是数据分析的源头，是获取数据的过程。数据来源可以多种多样，最简单的是手工记录，如古代的结绳记事或现代的问卷调查。手工记录虽然历史悠久，但效率低且易出错，尤其在处理大量数据时并不理想。因此，自动化系统成为主流，如电信运营商自动记录通话记录，网站后台记录用户的点击行为等。此外，网络爬虫通过模拟人工访问网站，自动采集数据，具有高效、广泛适用的特点，受到数据采集人员的青睐。除了自行获取数据，还可以通过购买或交换数据的方式获得资源，如大数据交易平台的服务。
数据整理是分析前的重要准备工作，旨在将采集的数据按标准格式进行规范化处理。由于采集过程中可能存在数据质量问题，整理工作包括处理缺失值、错误值和异常值。缺失值可选择剔除或用其他值替代；错误值如存款为负数，需要调整或删除；异常值如过大的速度数据，可能需要调整。此外，还需要筛选和计算分析所需的变量，生成新的衍生变量。例如，若数据中只有时间和距离两个变量，而需要速度数据时，可以通过“速度=距离/时间”计算衍生变量。
整理完成后，进入数据分析环节，这是整个流程的核心部分。数据分析通过数学模型对数据进行拆分和对比，模型的复杂度依据问题和数据情况而定。简单的描述统计包括平均值、中位数、方差等；复杂一点的探索性分析包括假设检验、方差分析等；更深入的则是数据挖掘技术，如决策树、回归分析、聚类分析等，有时甚至需要深度学习。模型的选择取决于分析问题的复杂程度和数据特点。
最后，数据分析结果通过图表展示，有助于提高可读性和理解度。常见的图表包括条形图、直方图和折线图用于绝对比较，饼图用于相对比较，蛛网图和气泡图用于综合比较，展现多个维度的差异。数据可视化不仅仅是展示结果，更是一种艺术化的表达方式，信息图就是其中一个生动且有效的形式。
2.2 零售行业销售数据分析
数据分析是从大量数据中提取有价值信息的过程。这一领域不仅仅是技术，更是一门科学，涉及统计学、数学、计算机科学等多个学科。数据分析的目标是发现模式、提取见解，从而为业务决策提供支持。
- 数据采集
在零售行业中，分析销售数据是常见任务。数据的采集可以通过多种方式完成：
自动化系统：零售商通过POS系统记录每一笔交易，生成订单数据，包括商品名称、数量、销售价格、时间、顾客ID等。
网络爬虫：分析竞争对手定价策略，可以通过爬虫采集竞争对手的网站数据，如商品类别、价格及促销信息。
问卷调查：通过调研消费者满意度，获取用户偏好等补充数据。
例如，某零售商采集了一个月内的销售数据，包括订单ID、商品ID、商品类别、售价、销售数量、日期和客户ID等。 - 数据整理
采集的数据往往存在问题，因此需要整理：
处理缺失值：如某些订单的客户ID缺失，可选择删除或填补为“未知客户”。
校正错误值：发现某商品售价为负数，这是录入错误，需重新校正或剔除。
处理异常值：如某订单显示购买了1000件高端商品，需确认其真实性。
生成衍生变量：为计算单笔订单的总收入，可新增变量“订单总金额”，通过“售价×销售数量”得出。此外，还可基于日期变量生成“周次”或“节假日”等变量，用于分析节假日对销量的影响。
通过整理，生成了一份标准化的数据表格，方便后续分析。 - 数据分析
分析的目标是识别影响销售的关键因素和趋势，以优化库存和促销策略。
描述性统计：
计算各商品类别的销售总额、平均售价、销量占比等，了解销售现状。
按周次分析销售趋势，观察高峰期和低谷期。
探索性分析：
使用假设检验判断促销是否显著提高销量。
通过方差分析比较不同地区的销售差异。
深入分析：
使用回归模型，探索影响订单金额的关键因素，如商品类别、促销与否、客户类型等。
通过聚类分析将客户分组，识别高价值客户群体并制定针对性营销策略。 - 数据可视化
分析结果需要直观地呈现给决策者：
趋势图：绘制折线图展示每日销售额的变化，标注促销活动的影响。
条形图：展示不同商品类别的销售占比。
热力图：分析地区销量分布。
信息图：综合展示销售概况、促销影响和客户群体画像。
通过数据分析，零售商发现：促销活动显著提升了某些商品的销量，节假日销售额显著高于平日；客户忠诚度与复购率高度相关。结合结果，零售商优化了促销策略，制定了节假日的备货计划，并推出了针对高价值客户的会员制度。
通过完整的数据分析流程，该零售商不仅实现了对销售现状的洞察，还为未来的运营决策提供了有力支持。这一过程体现了数据采集、整理、分析和可视化的完整链条，突出了数据驱动决策的重要性。
三、数据分析利器——分析工具
对数据分析而言，有了思想和方法就基本具备了通过分析数据并从中解决问题的能力。在这个基础上，掌握好数据分析的相关分析工具，就能够更高效地分析数量更大的数据，从而快速提升数据分析的效率和体量。数据分析工具是专门用户分析数据的软件，也被称为数据分析的利器，这是因为机器的计算能力远远大于手工计算，借助机器，可以实现对多维度、体量数据的快速计算。在有了正确的思想指导和方法准备的基础上，诸多复杂问题都可以在分析软件的协助下，迎刃而解。
3.1 数据分析工具体系
当前市面上有众多的数据分析软件，从任何电脑都能用的单价计算到需要借助联机处理的分布式处理平台都有覆盖。简单地说，数据分析最普遍和最基础的软件就是电子表格，其代表性的就微软OFFICE套件中EXCEL。EXCEL在每台电脑上都能够使用，可以胜任平常人使用的数据分析任务，再加上有诸多的扩展功能，也会有各种各样的使用场景，因此这被称为数据分析的第一神器。市场上除了微软外，还有诸多的厂商出品类似EXCEL的电子表格工具，而且许多都是开源和免费的，因此对电子表格软件而言，每个人的获取成本的都可以为零。
EXCEL是通常用于数据分析的办公软件，并不是专门的数据分析软件。对数据分析而言，专业的软件有很多，首先是IBM的SPSS软件，SPSS包括了SPSS统计和SPSS MODELER，两种软件都就具有平缓的学习曲线，因此也是属于数据分析的入门级软件。
再向上是诸如SAS，MATALAB，PYTHON，Ｒ等专业软件，能够熟练使用其中一种软件是当前对数据分析师的专业要求，因此在绝大多数数据分析师的招聘启事中，都有这些的软件要求。
对单机分析而言，除了使用数据分析专业软件，还可以使用例如Ｃ语言，JAVA等编程语言。这些语言很多情况是开发人员用于把相关数据分析的算法和过程，嵌入到软件和系统中去。当然使用这类语言进行数据分析对编程的要求更高，因此又被称为数据分析的扫地僧级工具。
除了单机分析外，还可以进行联机分析，即多台机器同时承担一项分析任务，当前最热门的分布式计算就是数据联机分析的范畴。对联机分析而言，就需要搭建相关的高速平台来实现。例如HADOOP就是现在常用的分布式计算架构，SPARK是高效的分布式数据分析引擎。
对数据分析的第一神器EXCEL来说，其主要用于处理1万-10万条内的数据。03版本的EXCEL能够处理6万多条数据，在07版本以后，EXCEL能够处理上百万条数据，但是由于计算性能的原因，通常EXCEL处理的数据更多在10万条以内。Excel功能强大，在数据有限的情况下，几乎可以替代任何分析软件。
3.2 EXCEL——数据分析第一神器
首先EXCEL具有非常强大的数据采集功能，除了对数据手工录入和复制粘贴外，EXCEL能够从网页中的数据表格按照原格式采集。同时EXCEL能导入文本文件，因此在数据分析中常用的csv文件就能够导入进EXCEL，同时EXCEL还支持SQL语句从数据库中导入数据。总之常见的数据格式，都能够导入进EXCEL中去。
同时，EXCEL的运算功能非常强大，对于EXCEL自身而言，就有大量的函数可以进行数学运算，从统计到三角函数，从科学计算再到财务计算都有覆盖。利用EXCEL函数，也能够实现数据的快速匹配和查找功能。在EXCEL的运算功能中，可以利用VBA编写相关的宏代码，这让相关的算法都能够嵌入到EXCEL中去。因此，借助VBA，EXCEL能够实现任何计算。
3.3 分析工具中的高级武器
在数据分析的众多工具中，R 和 Python 是极具优势的入门级软件，它们功能强大且操作灵活，特别适合从初学者到高级数据分析师的各类用户。与传统的图形化界面工具（如 Excel）相比，R 和 Python 通过编写代码来实现数据分析，虽然起初需要学习编程基础，但它们具备更高的灵活性和扩展性。
R 和 Python 的优势：
功能丰富且开源：R 和 Python 都是开源软件，意味着可以免费使用和自由扩展。它们有着庞大的社区支持，成千上万的库和包可供使用，例如 R 中的 ggplot2、dplyr，以及 Python 中的 pandas、matplotlib 和 scikit-learn 等，能够覆盖从数据预处理、统计分析到机器学习的广泛领域。
强大的数据处理能力：相比 Excel，R 和 Python 能够轻松处理数百万条甚至上亿条记录。它们的内存管理机制和数据处理方法更为高效，尤其是 Python 的 NumPy 和 R 的 data.table 包，能够高效操作大型数据集，甚至处理 GB 级别的数据。
高级统计与建模：R 和 Python 不仅支持描述性统计，还可以轻松实现复杂的推断性统计、回归分析、时间序列分析等。此外，借助 Python 中的 statsmodels 和 R 中的 lm() 函数等工具，还可以快速实现回归分析、贝叶斯统计等复杂的模型。
数据可视化：R 和 Python 在数据可视化领域都有着丰富的工具，能够生成精美的图表。Python 的 matplotlib、seaborn 以及 R 的 ggplot2 都能创建定制化的可视化输出，帮助用户深度挖掘数据特征。
大数据分析工具与集成：
对于更大规模和更复杂的数据分析需求，R 和 Python 也可以与大数据平台如 Hadoop 和 Spark 集成。这些平台通过分布式计算和并行处理的机制，可以处理 PB 级别的大数据。R 和 Python 可以通过接口与 Hadoop 和 Spark 协同工作，从而将大数据处理能力与编程语言的灵活性结合起来。例如，Python 的 PySpark 和 R 的 sparklyr 包都可以方便地调用 Spark 进行数据分析。
除了 R 和 Python，像 Java、Scala 和 C 语言也经常用于开发数据分析算法及其嵌入。特别是在大数据环境中，Java 等语言被用来开发底层算法，而 R 和 Python 则通过接口与这些底层工具相结合，实现高效的分析流程。这类编程语言不仅能提高数据分析工具的性能，还能优化分析环境中数据结构的对接与处理。
无论是小型数据集的分析，还是处理上亿条记录的大数据分析需求，R 和 Python 都是强大的工具。对于基础数据分析，Excel 可能已经足够；而当数据规模和分析复杂性增加时，切换到 R 或 Python 等更专业的工具将是明智之选。这些语言不仅能够处理大型数据，还能为用户提供高度定制化的分析环境，并且能够通过与大数据平台和专业编程语言的结合，进一步扩展其功能和应用场景。
四、数据分析学习资源
数据分析是一个涵盖多个领域的复杂过程，涉及大量的工具、技术和方法。除了数据处理和模型构建外，如何有效地展示数据也是一项关键技能。在此，我们将介绍一些常用的数据分析工具，以及学习和案例分享平台，特别是可视化方面的优质资源，帮助数据分析人士提升能力和效果。
4.1 数据分析工具利器
-
推荐博客: Real Python
Python 是数据分析中最为流行的编程语言之一，拥有强大的数据处理和分析库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等）。Real Python 提供了从基础到进阶的教程，帮助用户深入掌握 Python 在数据分析中的应用。 -
推荐博客: R-bloggers
R 语言广泛应用于统计分析和数据可视化。R-bloggers 汇集了全球 R 用户的博客，提供大量的教程和案例，涵盖数据处理、统计建模以及图形可视化等。 -
推荐博客: Excel Campus
Excel 是最常用的商业数据分析工具，尤其在小规模数据分析中具有无可替代的优势。Excel Campus 提供了许多关于数据透视表、VBA 编程以及图表绘制的实用教程。 -
推荐博客: Mode Analytics Blog
SQL 是与数据库交互时的基础语言，适用于数据检索和处理。Mode Analytics Blog 分享了 SQL 查询优化、数据整合和可视化的最佳实践，适合需要在数据库中进行深度分析的分析师。 -
推荐博客: Tableau Public Blog
Tableau 是业界领先的数据可视化工具，专注于将复杂数据转化为互动式的图表和仪表板。通过官方博客，用户可以学习如何使用 Tableau 制作精美的可视化图表，并从优秀的案例中汲取灵感。
4.2 案例分享平台
-
推荐博客: Kaggle Blog
Kaggle 是数据科学和机器学习竞赛平台，不仅提供各种数据集供用户分析，还通过社区分享了大量的数据分析案例。它是学习数据建模和算法应用的理想平台，尤其适合那些有一定基础并希望进一步提升技能的分析师。 -
推荐博客: Towards Data Science
这是 Medium 上的数据科学专栏，涵盖了从基础教程到高阶分析技术的广泛话题。无论是数据处理、机器学习还是可视化，Towards Data Science 都提供了许多详细的文章，适合数据分析师深度学习。 -
推荐博客: Analytics Vidhya
Analytics Vidhya 是一个面向数据科学和分析爱好者的学习平台，提供了丰富的教程、学习路径和案例，帮助初学者和进阶人士系统学习数据分析的各个方面。
4.3 数据可视化资源
-
网站地址: Data Viz Project
Data Viz Project 是一个收录各类数据可视化图表的资源库。它详细介绍了每种图表的使用场景、设计思路及最佳实践，帮助分析师选择适合的数据展示方式。 -
网站地址: FlowingData
FlowingData 由统计学家 Nathan Yau 运营，专注于通过图表和可视化展现复杂数据。该博客涵盖了如何使用工具（如 R 和 Python）进行数据可视化的技术分享和实际案例，是数据分析师和可视化爱好者的理想资源。 -
网站地址: Information is Beautiful
Information is Beautiful 由 David McCandless 创建，致力于将复杂的数据转化为直观且美观的图表。它展示了大量的优秀可视化案例，帮助分析师理解如何通过数据讲述一个引人入胜的故事。 -
网站地址: Datawrapper Blog
Datawrapper 是一个流行的在线数据可视化工具，博客分享了如何使用其工具制作高质量图表，并深入探讨了新闻媒体中的数据可视化应用。 -
网站地址: Tableau Public Gallery
Tableau Public Gallery 是全球 Tableau 用户分享优秀可视化作品的平台。它展示了不同领域的精彩案例，帮助数据分析师获取灵感并学习如何设计互动式图表和仪表板。
五、数据分析之三个阶段
金庸在《射雕英雄传》中通过郭靖的成长历程，展现了一种从平凡到卓越的蜕变。而这一历程，与数据分析从业者的成长阶段颇有相似之处。从入门到精通，数据分析大致可以分为三个阶段，类似于郭靖从江南七侠的指导到全真高人的点拨，最终在洪七公的教导下成长为一代大侠的过程。
阶段1：熟悉计算工具
这一阶段的核心是掌握编程语言和基本工具，如Python、SQL等，以及相关的数学和统计基础。初学者往往会遇到畏难情绪，尽管能够完成简单任务，却对实际问题束手无策。类似于郭靖初学武功时，虽学了些招式，但仍难以应对真正的高手。此时，关键是通过实践巩固技能，逐步从“学”走向“用”，打下坚实的编程和模型基础。
阶段2：提升分析能力
随着对工具的熟练掌握，数据分析者开始意识到，仅靠工具并不足以得出深刻结论。此阶段的核心在于建立假设、寻找数据间的联系，并结合业务背景深入挖掘。例如，“啤酒和尿不湿”案例中，发现销量相关性的背后是行为模式的洞察。这一阶段的进步，常需通过实战与高人指点，就像郭靖在全真教马钰的指点下，大幅提升了内功和格局。
阶段3：形成思维方式
最终阶段，数据分析者不再局限于技术本身，而是形成了一种系统的分析思维。他们能够快速从数据中发现问题、提出假设，并找到解决思路。类似于郭靖的“降龙十八掌”不仅是武功，更是境界的体现。这一阶段的分析大师，无论是技术背景还是非技术背景，都能通过深厚的经验和敏锐的洞察力，准确把握数据中的关键点。
总结而言，数据分析的成长，不仅需要扎实的工具技能，更需要洞察力和思维方式的蜕变。真正的大师能够通过经验，将数据转化为决策依据，实现从技术到智慧的飞跃。
总结
数据分析师不仅要具备技术能力，能亲手解决问题，还需要深入理解业务和流程，知道为什么要进行某项分析。这种综合素质体现了“道、法、术”的统一：道是对业务的理解，法是解决问题的思路，术是具体的技术实现。在企业中，数据分析师的职责不仅限于数据采集、处理和分析，更重要的是为管理层提供准确的决策支持，帮助企业发展。提高决策的精准度越来越依赖数据分析，通过数据的逻辑推导与论证来减少决策的风险。数据分析不仅是一个技术岗位，更是战略性的支持岗位，能为企业优化资源配置、提高效率，从而在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。
