数据分析学习：数据分析学习步骤有哪些

数据分析、大数据、人工智能这些概念不可谓不火，那么，学习数据分析的学习步骤有哪些呢？
数据分析定义及目的：
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
学习数据分析的步骤：

1. 首先明确分析的思路和目的：
   数据分析一定的带着某种业务目的。它可能是要追踪一个新产品上线之后的用户使用情况；也可能是观察用户在某段时间的留存情况。带着一定的目的，确定要从哪几个角度进行分析，然后找到能够说明目的的指标。
2. 数据的收集
   在确定了数据分析的核心指标后，就要针对数据指标做数据收集。有些企业的数据准备非常充分，数据仓库、数据集市等早早就建设好。有一些企业在数据分析上比较落后，那就需要我们自己做前期大量的数据收集工作。比如使用一些自己公司的或者第三方的数据分析工具进行埋点，拿到日志。
3. 数据处理：
   数据提取出来之后，要进行清洗，然后数据转化。在进行最基本的数据汇总、聚合之后，我们就可以拿到比较简单的字段相对丰富的数据宽表。
4. 数据分析：
   数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
   一般公司所需要观察的数据大致分为如下几类：
   商业数据：付费金额，付费用户数，付费率客单价
   运营数据：新增用户数，日活、周活、月活(AARRR模型)
   产品数据：关键页面的pv、uv(漏斗模型)
   用户数据：用户生命周期、用户留存、用户客单价、用户类型(RFM模型…)
   商品数据：商品售卖情况，毛利分析….
   随着数据的重要性的凸显，越来越多的公司已经认识到数据对于公司的经营是十分重要的。所以绝大部分企业都有专门的BI部门进行初步的数据加工、分析，以周报表的形式汇总给管理层做为日常数据所需以及企业决策使用。
5. 数据的展现：
   数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
   图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等——最为常用。
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