数据分析

1. 数据分析概述
1.1 简介
数据分析：对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。
目的：揭示事物运动、变化、发展的规律。
意义：提高系统运行效率、优化系统作业流程、预测未来发展趋势。

1.2 发展历程
数据分析的发展历程的三个阶段：

1.0 商业智能（BI）

通过商业智能，将数据分析人员从大量、简陋的数据图表分析中解放出来，通过数据仓库整合企业数据，采用商业智能（BI, Business Intelligence）报表工具实现美观清晰、模块化、动态更新的数据可视化展示，让管理层或决策者能够基于事实结果做决策。

2.0 大数据分析

随着互联网的发展，全世界2020年产生的数据约为50ZB，而且每年都在增长，传统的商业智能数据分析已经满足不了企业对如此大量、复杂的数据进行处理分析。
企业需要更加强大的数据分析工具，比如大数据开发框架，它能支持企业海量数据运行和分析，结合商业智能报表工具，可以实现对数据的实时监控和展示，并且能够通过对历史数据分析建立相应的预测模型，对未来趋势进行预测。

3.0 数据中台

由于企业不同部门业务不同等的差异，采用的数据处理系统或框架也可能不一样。这样导致企业各部门或不同的系统数据相互独立、隔离，不能实现企业数据真正的互通、互融，使得数据的整体价值难以更好的体现。
互联网行业的人一般都听说过前端和后端（或称前台、后台），中台是什么？前端是直达用户的系统，如门户网站、手机APP、公众号等；后端是业务管理的系统集合，如财务系统、ERP系统及基础设施、存储计算平台等；而中台是与前台、后台对应的概念，中台可以让数据在数据平台和业务系统之间形成一个良性的闭环。
数据中台 是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，是一个数据管理体系，内容涉及全局数据仓库规划、规范定义、建模研发、连接萃取、运维监控等。数据中台作为一个整体，输出统一、规范、标准的大数据资产，为企业或客户提供高效服务。

2. 数据类型
2.1 结构化与非结构化数据
结构化数据： 指以行、列等数据结构模型存储，有严格维度划分或属性标注的数据，如实验表数据、关系型数据库的表记录等都是结构化数据。
非结构化数据： 与结构化数据相对应，比如软件系统产生的日志、一封邮件、HTML网页、一张图片、一段微信聊天记录等。
显然结构化数据更易于做数据分析，很多数据分析模型都只能使用结构化数据，因此遇到非结构化数据时，我们一般会先将非结构化数据转化成结构化数据，再进行数据分析。

2.2 定性与定量数据
定性数据： 指描述事物的属性、类别、特征的数据，不能进行加减乘除等数学计算，一般是字符型，包含汉字、字母、数字、符号等；
定量数据： 指描述事物的数量、大小或多少的数据，可以进行加减乘除等数学计算，一般是数值型，包含整数、浮点数等；

2.3 截面数据与时间序列数据
截面数据（cross section data）： 是在同一时间（时期或时点）截面上搜集的数据。横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同，也就是说必须是同一时间截面上的数据。
时间序列数据（time series data）： 是在多个不同时间点上搜集的数据。这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
面板数据（Panel Data）： 也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，这些截面的样本数据称为面板数据。面板数据是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标。

3. 数据来源
数据的来源主要分为两大类，企业 外部来源 和 内部来源。

外部来源 ：外包购买、网路爬取、免费开源数据等；
内部来源：销售数据、社交通信数据、考勤数据、财务数据、服务器日志数据等；

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