每天一点数据分析——数据分析工作全剖析

学习完统计学的基础知识后，接下来开始进入数据分析的学习。

数据分析往往包括一下几个工作步骤：

分解数据

数据无处不在。如今，不管是不是自称数据分析师，每个人都要处理堆积如山的数据。深谙一切数据分析技术的分析者回避其他人技高一筹：他们懂得如何处理所有的数据材料，如何将原始数据转变成推进现实工作的妙策，如何分析和构建复杂的问题和数据集，进而牢牢把握工作中各种问题的要害。

检验理论

分解完数据后，就要针对有关问题进行各种问题的假设，如何验证假设的正确与否呢？再没有什么好办法能像一个好实验那样，既能解决问题又能揭示事物的真正运行规律。一个好实验往往能让你摆脱对观察数据时的无限依赖，能帮助你理清因果联系，可靠的实证数据将让你的分析判断更有说服力。

寻求最优最大值

有些东西人人都想多多益善，因此上下求索是很有必要的。要是能用数字表示企业不断追求的东西——利润、金钱、效率、速度等，实现更高目标目标的机会就在眼前。我们可以利用Excel、SPSS或者SAS等数据分析工具帮助我们调整决策变量、找出解决方案和优化点，使我们最大限度地达到目标。

数据图形化

数据表远非所需，我们市场面对的是庞杂晦涩的数据，各种变量让我们目不暇接，应付堆积如山的电子表格不只令人厌倦，而且确实很浪费时间。相反，与仅仅使用电子表格不同，一幅用纸不多、栩栩如生的数据图形，却能轻松让客户深入了解那些杂乱无章的数据。

假设检验

用众多的数据预测未来，然而避免不了剪不断、理还乱。数据分析师不能简单听信浮于表面的解释，也不能想当然地认可解释的真实性。通过数据分析的仔细推理，分析师能够异常细致地评估大量备选答案，然后将手头的一切信息整合到各种模型中。

贝叶斯统计

数据收集的过程中，必须确保每个过程都充分利用所搜集到的与问题相关的数据。处理异常数据可以使用证伪法。如果碰到直接概率问题时，就需要使用贝叶斯规则进行统计。

数字直方图

使用数字直方图可以迅速而有效地汇总数据，它可以衡量数据的分布、差异、集中趋势等等。无论数据集多么庞大，使用直方图都能非常便利地看出数据中的奥妙。

回归预测

回归分析法能帮助我们预测某些结果值，同时还能预测未来的趋势。商家狂热地运用回归分析帮助自己建立模型，预测客户行为。明智地使用回归分析法，确实能够带来巨大效益。

合理控制误差

预测有失精准并不稀奇。不过，如果在进行预测的时候指出误差范围，这样客户不仅能知道平均预测值，还能知道误差造成的典型偏差，指出误差可以让预测更全面。懂得如何控制误差以及如何尽量降低误差，提高预测可信度。是数据分析的重要一环。

关系型数据库

如何组织变化多端的多变量数据呢？一张电子数据表格只有二维数据：行和列。如果数据包括许多方面，则表格格式很快就会过时。学会使用关系型数据库，可以让多变量数据的存储和检索变得极其简单。