python数据分析——数据分析概念定义和发展前景

前言

在现代经济环境中，任何一个企业都会面对客户，并且在经营过程中产生千万甚至上亿的数据来观察客户的行为，支撑自身公司业务的发展，数据分析是用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和存储，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

一、数据分析概念

数据分析是用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和存储，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点是企业分析的目的，这个过程的终点是发现业务价值，利用数据提供支撑。

二、数据的定义

数据分析的基础是统计学，是计算机的发展才使得对大数据操作成为可能，并使其在各行各业推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

1.数据的定义：

数据是对客观事物观察的结果，表现在各个方面，是对客观事物的逻辑归纳，也是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。我们可以从不同维度对数据进行描述。

2.数据的分类：

首先，统计学将数据分为定性数据和定量数据.
定性数据：只能归入类别而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。类别不表示顺序，比如：性别，产品的品牌等。这些只能表示类别。
定量数据：既能表现为类别，也能表现为数值，也能进行排序，比如：学历，商品的质量等级等等

从数据连续性角度来看，数据可以是连续的值，例如声音、图像，也可以是离散的，例如符号，文字的数字数据。

三、数据的价值

在当代社会，数据成为与土地，劳动力，资本，技术传统生产要素并列的生产要素，加快数据要素市场建设关系到国家的发展。同时，在信息技术推动下，数据资源的应用已经由商业和经济领域，逐步扩大到政治，社会治理和公共政策领域，这就给国家的网络信息安全和主权带来较大的挑战。

数据为什么具有价值

1. 数据的价值是生态环境的产物，同样的数据，他的价值因人而异，要从数据与其应用环境的关系上来理解
2. 数据的使用价值取决于使用效果，与使用者目标的价值有关，数据作为实现目标的手段，其价值是无法超过目标本身的，项目越重要数据价值会越高
3. 数据价值还与使用者驾驭数据的能力有关，能力越强有利于降低成本，缺乏能力，会制约应用效果
4. 交换价值强调稳定的应用规模，数据资源容易过时，而且匹配困难

不是所有的数据都值得保存，应该保存真正用得上的，避免垃圾数据的堆积

四、数据分析的目的

数据分析或数据挖掘是把隐藏在各种大小杂乱无章的数据集中的有价值信息提炼出来，从而找到数据中存在的内在规律

对于企业来说

对于企业来说，在产品的整个生命周期，从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要运用数据分析。例如，产品设计人员在开始一个新的产品设计之前，要通过广泛的设计调查，分析调查数据来判断设计方向，所以，数据分析在工业设计中具有极其重要的地位
通过数据分析，企业管理者可以达到下述三个目标。

1. 企业现状分析（分析自身的现状和分析竞争对手的现状），管理者需要明确在当前市场环境下，企业的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞争对手的产品是什么，其发展现状如何，和竞争对手相比，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于企业现状分析。主要是分析自身现状和分析竞争对手的现状。
2. 运营过程中的原因分析（在出现不正常情况，要找出原因，并且提出解决办法），在具体的业务中，企业经常会遇到在某一天用户突然很活跃，而在另一天用户突然大量流失的现象，每一个变化都是有原因的，企业要做的就是找出这些原因，并提出解决办法。
3. 利用数据分析预测未来（至关重要），数据分析人员要具有用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势的能力，这对于企业管理者来说至关重要。作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。
   

五、数据分析类型的划分

在实际生活中，我们将数据分析按照用途划分为描述性统计分析，探索性数据分析，以及验证性数据分析

1.描述性统计分析

用定量方法描述数据的频数分析，数据的集中趋势分析，数据离散程度分析，数据的分布，以及一些基本的统计图形等
描述性统计分析是用定量方法去描述数据的特点，即对数据做出统计性描述，主要包括数据的频数分析，数据的集中趋势分析，数据离散程度分析，数据的分布，以及一些基本的统计图形。描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。

2.探索性数据分析

数据尽量少的预先假设下，通过作图，制表，方程拟合，计算特征量来探索数据结构和规律
探索性数据分析是指对数据集在尽量少的预先假设下通过作图，制表，方程拟合，计算特征量方法来探索数据的结构和规律的一种数据分析方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

3. 传统的统计分析方法

假设一种模型，然后计算参数，但在实际生活中，往往没有符合假设的模型
传统的统计分析方法常常先假设数据符合一种统计模型，然后依据数据样本来估计模型的一些参数及统计量，以此了解数据的特征，但实际生活中往往有很多数据并不符合假设的统计模型分布，这导致数据分析结果不理想
相比之下，探索性数据分析则是一种更加贴切实际情况的分析方法，它强调让数据自身“说话”，通过探索性数据分析，我们可以最真实，最直观的观察到数据的结构及特征。

4.验证性数据分析

强调对已有假设的检验，也就是根据数据样本所提供的证据，做出肯定还是否定有关总体的声明。
验证性数据分析通常强调对已有假设的检验，也就是根据数据样本所提供的证据，做出肯定还是否定有关总体的声明。因此在进行验证性数据分析时，首先要收集相关理论，已有研究等形成明确，完善的假设，并根据假设设计问卷，进行抽样测量，最后检验，修改原假设。验证性数据分析常用方法分别为极大似然估计法和最小二乘法。

六、 数据分析的步骤

1. 首先，我们要进行数据分析的准备。了解生成数据的业务逻辑及数据之间的内在联系。理清原始数据字段、合成指标的定义、存储类型及使用范围。检查所获得数据的正确性、一致性及完整性。确定后续分析对缺失数据的处理方法。
2. 探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图，制表，用各种形式的方程拟合，计算各种特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
3. 模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
4. 验证性数据分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

七、数据分析的方法

最原始和最常用的数据分析方法是表格法和作图法，这两种方法能够解决数据分析中的许多问题

1. 表格法，表格法是将数据按照一定的规律用表格的方式表达出来，是记录和处理数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在列中注明各个量的名称，符号，数量级和单位等。根据需要还可以列出除原始数据之外的计算栏目和统计栏目等。
2. 作图法，作图法可以最为醒目地表达各个变量之间的变化关系。从图线上可以简便看出我们需要的某些结果，还可以把复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。
   图表和图形的生成方式主要是通过excel电子表格导入

八、数据分析的案例

以下是一些数据分析运用到实际生活中的案例：

1. 健康保险公司通过分析数据来预测个人的健康问题，从而制定更加准确的保险策略。

2. 零售企业通过分析数据来了解顾客的购买行为和趋势，从而制定更好的促销策略和计划。

3. 酒店利用数据分析工具来了解客人偏好和行为，提供更加个性化的服务和体验。

4. 交通运输公司利用数据分析工具来优化路线、提高效率和降低成本。

5. 城市规划者利用数据分析工具来了解城市人口分布、流动性和发展趋势，从而更好地规划城市的未来。

这些都是数据分析在现实生活中的应用，通过分析数据来提高效率、减少成本、提供更好的服务和预测未来趋势。

九、数据分析的发展前景

在当前就业市场来看，数据分析师的高薪属性一直是很多年轻毕业生的关注点，很多人更是因为看到其可观的薪资才会想要转入从事数据分析岗位。但数据分析师需要具备多种能力才能胜任。毫不夸张的说，数据分析师这个职业实际上对人的综合能力要求很高，因该师非常善于解决问题的人，具体来说应该包括

1. 具有较强的业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有应该重要的前提就是需要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长，若脱离行业背景和公司业务内容，数据分析就是一堆没有价值的数据图表。
2. 要具有一定的管理能力。数据分析师一方面需要搭建数据分析框架，确定统一的业务目标。另一方面需要针对数据分析的结论研究出根本原因，并为下一步的工作目标做出指导性的规划。
3. 需要掌握数据分析能力，并且能灵活的与自身实际工作相结合。
4. 能够熟练使用数据分析工具或软件
5. 数据分析报告设计和撰写能力。是指能够清晰的使用文字、图和表将数据分析师的观点清晰、明确地展现出来

十、数据分析的发展趋势

数据分析是一个快速发展的领域，未来的发展前景非常广阔。以下是一些可能的趋势和机会：

1. 大数据分析：随着越来越多的数据被收集和存储，需要更强大的工具和技术来分析这些数据。大数据分析将成为数据分析的主要趋势。

2. 人工智能和机器学习：随着机器学习和人工智能技术的进步，数据分析将变得更加智能化。这将使得数据分析工作更加高效和准确。

3. 可视化和报告：数据可视化技术的进步将使分析结果更加易于理解和使用。这将提高数据分析的价值和应用范围。

4. 行业细分：数据分析将逐渐向各个行业细分，例如金融、医疗、营销等。这将为专业领域的数据分析人员提供更多机会。

5. 数据伦理：对于使用个人数据的伦理和法律问题的关注将进一步推动数据分析行业的发展，同时也会提供新的机会和挑战。

总之，数据分析在未来的发展中将会有很多机遇和挑战，需要不断学习和掌握新的技术和技能，以适应不断变化的市场需求和技术发展。

总结

数据分析是一个快速发展的领域，未来的发展前景非常广阔。数据分析在未来的发展中将会有很多机遇和挑战，需要不断学习和掌握新的技术和技能，以适应不断变化的市场需求和技术发展。