数据分析的全貌
一、分析数据的目的是什么？
- 及时发现异常
- 了解数据之间的因果关系
二、数据分析-观测
- 观察
- 采集数据：解析系统日志；埋点获取新数据；通过传感器采集；爬虫解析网站，解析数据；API制定规范文档，使用规范获取数据；
- 存储数据：使用各种类型的数据库，比如mysql;使用时连接数据库取数
- 展示数据：可视化高效传达信息，比如表格、各类图
- 测量
- 设定标准：先设定标准，根据标准判断数据是否异常。
- 发现异常：分析异常原因，解决异常，发现更多价值。
- 研究关系：可视化查看数据相关性，建模推导相关性
三、数据分析-实验
- 提出假设，然后验证假设。
- 设计A/B测试获取数据。
四、数据分析-应用
- 基于数据反馈，不断迭代产品和业务策略；
第一步明确业务目标，拆解目标，观测数据，设定标准，发现异常数据，思考异常原因，或拆解问题，提出假设，通过实验测试验证假设，得到解决方法，指定相关策略，实施策略，继续观测业务目标。（未经过数据验证的事实都是假设）
拆解目标法：
- 基本数据训练算法，让机器自动化地完成工作。
将数据应用于算法，为算法设定明确、合理的业务目标---提供高质量的实验数据---判断算法是否真的创造实际价值---帮助业务更好的使用算法。
