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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的有很多，概括起来有3种：现状分析、原因分析、预测分析。简单来说，现状分析就是告诉你过去发生了什么，原因分析就是告诉你某一现状为什么发生，预测分析就是预测未来会发生什么。
完整的数据分析流程主要有5个步骤。
明确数据分析的目标，为后面的分析过程做好铺垫。
在进行数据分析之前，我们必须要搞清楚几个问题，比如：数据对象是谁？要解决什么业务问题？我们需要基于对项目的理解，整理出分析的思路和框架，订立目标，如减少客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目的目标是不一样的，使用的分析手段也是不一样的。
数据获取是按照确定的数据分析思路和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的基础。人们常常通过爬虫、商务合作的方式，获取想要的数据。
数据处理是对获取的数据进行处理和清理，把不需要的数据剔除掉，把需要的数据加工成我们想要的，方便后面的分析。这个阶段在整个数据分析过程中是最耗时的，也在一定程度上保证了数据分析的质量。
数据分析是指通过各种手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规划，供决策参考。到了这个阶段，要想驾驭数据并开展数据分析，其一是要熟悉数据分析方法及原理，其二是要熟悉专业数据分析工具的使用，如Pandas、MATLAB等，以便进行一些专业的数据统计、数据建模等。
“字不如表，表不如图”。通常情况下，数据分析的结果都会通过图表进行展现。借助图表，数据分析师可以更加直观地表述想要呈现的信息、观点和建议。