数据分析流程与常用术语
一、前言
本人前段时间写了几篇关于产品分析的报告，在里面使用了数据分析，不过使用不恰当，分析不到位，于是我补了补数据分析的知识，决定先写一篇关于数据分析的文章，之后再写一篇按照本文所述数据分析的步骤再写一篇数据分析实例报告。本文主要讲解数据分析的概念、前景、六大步骤、相关术语。
二、浅谈数据分析
数据分析，就是对数据进行分析。较为专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集得来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、整理并消化，以求最大化地开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是将隐藏在一大批杂乱无章的数据后面的信息集中并提炼出来，出研究对象的内在规律。
在统计学领域，数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中探索性数据分析侧重于在数据中探索新的特征，验证性数据分析侧重于验证之前假设的真伪性。
从另一方面说，描述性数据分析属于初级分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等，是我们工作中最常用的数据分析方法；而探索性数据分析以及验证性数据分析输入高级分析方法，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等，对分析者的数学功底以及逻辑能力具有较高的要求。
三、数据分析前景
数据分析作为一个新的行业领域正在全球飞速的发展。目前在数据库技术、金融、通信方面发挥巨大的作用。试想，互联网发展了这么多年，积累了多大的数据？这数据隐含着什么规律？对公司发展和行业发展将会有多大的促进作用？数据分析将是未来的一项必不可少的工作技能，其发展前景广阔，薪水杠杠的，BAT都在搜罗中。
四、数据分析流程
根据我所学的知识，结合相关资料，可以将数据分析为六个步骤确定分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告。由于各个步骤详细描述将占据大篇幅，我这里就用思维导图形式加以概括，形成初步流程
根据上图所展示的六大步骤，再参照各个步骤下细分的小步骤，相信大家（高手绕过，作为小白的我会被拍死）已经对数据分析有了基本的轮廓印象，和我一样的初入PM小白下来不妨找一个喜爱的细分市场或某款产品，试试看？
五、数据分析常用指标/术语
平均数
我们日常生活、工作中常说的平均数一般都指算术平均数。算术平均数指将一组数据通过累加求和，再除以参与求和的数据的个数，所获得的这一组数据的平均值。算术平均数在统计分析中具有重要的指标意义，通过平均数可以对比组内其他数据的沉浮、高低情况等。
绝对数和相对数
绝对数绝对数是反应客观现象总体在一定时间、一定地点条件下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口，又如成都有70万考生，成都信息工程大学有2万师生等等。
相对数相对数是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数的计算公式
相对数 = 比较值（笔数）/基础值（基数）
相对数一般以倍数、百分数等表示，它反应客观香香之间数量的联系程度。
百分比和百分点
百分比百分比是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，便于比较。
百分点百分点是指不期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。比如，某公司发言，我公司今年第一季度的收入比上个季度提升了13个百分点。百分比一般与“提高了”、“上升/下降”等词搭配使用。
频数和频率
频数一个数据在整体中出现的次数。某如某班学生成绩中，88分的有5个，则5为频数。反映了一个数据在整体样本中出现的次数。
频率反应一个数据在样本中出现的频繁程度，是数据的频数除以样本总量得到的。
比例与比率
比例比例是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。比如某班男20，女30人，则男生的比例是2/5，女生是3/5。比例的基数（分母）是同一个基数。
比率比率是指总体中某些数据之间的比值。反映了整体中部分与部分之间的关系。以上述例子为例，男女比率为2:3.
倍数和番数
倍数表示一个数据是两个数据的几倍，通常用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。
番数指原来数量的2的n次方。比如今年利润比去年翻一番，意思就是今年利润是去年2倍（2的1次方），今年利润比去年翻两番，就是今年利润是去年的4倍（2的2次方）。所以，翻番可比倍数猛的多。
同比和环比
同比指的是与历史期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。比如，我公司今年第一季度出海产量同比增长45%，意思就是今年第一季度的出海产量比去年第一季度的出海产量增加了45%，这就是同比。
环比指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。例如我公司今年第一季度出海产量环比增长22%，表示我公司今年第一季度的出海产量比去年第四季度（去年一个季度）出海产量增长了22%。
通俗简化的讲，同比=2015年5月 / 2014年5月，环比=2015年5月/2015年4月。
数据分析要求分析者具备态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿、勇于创新等精神，这样才能高效率、保质保量、富有热情地进行挖掘数据并正确分析数据，给公司决策层提供可靠的数据结论。
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