数据分析是现在互联网公司中必不可少的一个岗位，如果领导让你做一份数据分析报告，你知道从哪里下手吗？
今天，世界顶级在线培训课程专家圣普伦和大家分享常用的数据分析步骤、数据分析类型以及数据分析方法。
数据分析过程，或者数据分析步骤，包括收集所有信息、处理它、探索数据，并使用它来寻找问题解决方案，或者获得新的洞见。
1、数据需求收集：问问自己为什么要做这个分析，你想使用什么类型的数据来做分析，以及你计划分析哪些数据。
2、数据收集：数据从哪里获得呢？数据来源包括案例研究、调查、访谈、问卷调查、直接观察等。
3、数据清理：并非您收集的所有数据都有用，有一些垃圾数据或者重复数据要筛出去。
4、数据分析：在这里，您可以使用数据分析软件和其他工具来帮助您解释和理解数据并得出结论。数据分析工具包括Excel、 Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和Microsoft Power BI等等。
5、数据解释：分析完毕后，你得到了结论。接下来你要想要你怎么把这个结论解释得让人明白。
6、数据可视化：一大堆的数据，谁都不爱看，还抓不住重点。要想让别人明白你在说什么，你的重点在哪儿，那就把数据可视化，图表、图形、地图啥的，用起来！领导们、同事们爱这样看数据。
今天有六种流行的数据分析类型，通常用于技术和商业领域。
1、诊断分析：诊断分析回答了“为什么会发生这种情况？”这个问题。它的目的是找出问题发生的原因，然后对症下药。
2、预测分析：预测分析回答了“最有可能发生什么？”这个问题。通过过去的数据，分析师可以预测未来的事件。虽然没有 100% 准确的预测，但如果分析师有足够的详细信息和彻底研究它的规律，那么命中的概率就会提高。比如，预测股市、蔬菜粮食价格等。
3、规范性分析：整合多种数据分析类型中获得的所有见解，您就得到了规范性分析。有的时候，光用一种分析类型是无法解决问题的，需要综合多种分析类型方可。
4、统计分析：统计分析回答了这个问题，“发生了什么？” 该分析涵盖使用仪表板的数据收集、分析、建模、解释和演示。
统计分析分为两个子类别：
统计分析-描述性：描述性分析适用于完整或经过汇总的数据，可以分析数据的均值、中位数、百分比以及频率等。
统计分析-推论：推论分析适用于来自完整数据的样本。分析师只需选择不同的样本，就可以从同一个综合数据集中得出不同的结论。
5、文本分析：也称为“数据挖掘”，文本分析将原始数据转换为有用的业务信息，可以说是最直接的数据分析方法。
数据分析方法一般分为2种：定性分析和定量分析。
定性数据分析：定性数据分析方法是指通过文字、符号、图片和观察得出数据。此方法不使用统计信息。最常见的定性方法包括：
- 内容分析，用于分析行为和语言数据。
- 叙事分析，用于处理从采访、日记、调查中挑选出来的数据。
- 扎根理论，通过研究和推断过去的一个或多个案例，对给定事件进行因果解释。
- 定量数据分析：统计数据分析方法收集原始数据并将其处理成数值数据。
定量分析方法包括：
- 假设检验，用于评估数据集的给定假设或理论的真实性。
- 平均值，用来表示当前形势与未来整体趋势。
- 样本量，从一大群人中提取的小样本并进行分析。
数据分析，是当下非常火爆的岗位，随着各个企业对数据越来越重视，未来它也将一直火爆下去。数据分析学习并不难，现在开始学习，不到半年你就可以去应聘数据分析岗位。
Simplilearn圣普伦的数据科学家课由 Ronald Van Loon 设计，Ronald Van Loon被评为世界十大大数据和数据科学影响者之一。通过Simplilearn 圣普伦的数据科学计划，您学习统计和统计程序、假设检验、聚类、决策树、线性和逻辑回归、R、Python 语言、数据可视化、回归模型、Hadoop、Spark、PROC SQL、SAS 宏等技能和工具、高级分析、Matplotlib、Excel 分析函数、Zookeeper、Kafka 接口等知识和技能。如果您遵循科学的学习路径，每周 8 h学习时间， 21周后你就会成为一名经过认证的数据科学家。
,
