在数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。而数据分析，正是解读这些数据背后的价值、揭示市场趋势的关键技能。与大家分享一本关于数据分析的书籍，它将带你走进数据的世界，让你领略到数据分析的魅力和力量。

这本书不仅详细阐述了数据分析的基本概念和方法，还结合了大量实际案例，让你能够更直观地理解数据分析的应用和价值。接下来，呈现其中的部分内容，让你对这本书有一个初步的了解。

1、绪论

本书的目标是帮助读者构建一套完整的数据思维方式，就像学习一门语言一样，告诉读者该门语言的语法和词汇，让读者进入数据的世界。所以我们会了解:数据的基本概念、数据的基本操作、数据如何与商业结合、数据怎样使商业更精确、如何从数据的角度来全新重构商业的方方面面等。

1.1数据分析概述

什么是数据分析?有人说它就是数字的加减法;有人说它可以绘制图表、计算平均销量和预估失业率;还有人说，它是对社会和自然的数值描述。实际上，数据分析(Data Analysis)可以被定义为:用适当的分析方法和挖掘方法对收集来的数据进行研究总结，提取有用的信息，形成结论并支持决策的过程。

我们早已进入了信息时代，而数据就是信息的载体。一方面，整个人类世界的数据量一直在不断增加，而且没有尽头。计算机的普及使保存数据变得太容易了-各种数据，不只是数字，还有图片、声音，甚至单击鼠标的行为等都被大量保存了下来。这就是大数据(Big Data):体量巨大、来源多样、生成极快、复杂多变，并且难以用传统数据体系结构进行有效处理。而隐藏在这些数据中的信息，可能是有用的信息，却不一定能被有效地识别和利用。

另一方面，随着科技水平的大步提升，用于分析这些泛滥数据的各种工具和各种模型也应运而生--从大家耳熟能详的 Excel到现在大热的 Python，从基础的数据报表到复杂的神经网络。在没有数据分析的年代，我们对一个客户的判断可能是“估计这个客户以后会买我们的产品”。而使用现代数据分析工具，得到的结论可能是“估计这个客户购买我们产品的概率为 80%，为我们企业带来的预期收益预计为 xxx 元，以上分析的准确率为 90%”。显然，这是一个相当漂亮的结论。可见,大数据这头“猛兽”正在逐步被数据分析师驯服。

为了让大家更全面地了解数字经济当前的发展现状，这里引用中国信息通信研究院 2021年发布的《全球数字经济白皮书》原文中的三段内容，具体如下

全球数字经济在逆势中实现平稳发展。2020年，测算的47个国家数字经济增加值规模达到 32.6万亿美元，同比名义增长3.0%，占GDP比重为43.7%，产业数字化仍然是数字经济发展的主引擎，占数字经济比重为84.4%，其中，第三产业引领行业数字化融合渗透，-二三产业数字经济占行业增加值比重分别为 8.0%、24.1% 和 43.9%。

发达国家数字经济应对突发风险的能力更强。2020年，从规模看，发达国家数字经济规模达到 24.4万亿美元，占全球总量的74.7%，约是发展中国家的3倍。从占比看，发达国家数字经济占 GDP 比重为 54.3%，远超发展中国家 27.6%的水平。从增速看，发展中国家数字经济同比名义增长3.1%，略高于发达国家数字经济 3.0%的增速。

美中德日英数字经济快速发展。2020年,从规模看,美国数字经济蝉联世界第一，规模达到 13.6万亿美元，中国位居世界第二,规模为5.4万亿美元。从占比看，德国、英国、美国数字经济在国民经济中占据主导地位，占GDP比重超过 60%。从增速看中国、爱尔兰、保加利亚等国数字经济快速增长,其中，中国数字经济同比增长9.6%，位居全球第一。

(中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》中的第五篇“加快数字化发展，建设数字中国”提到“培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。构建基于5G的应用场景和产业生态，在智能交通、智慧物流、智慧能源、智慧医疗等重点领域开展试点示范。鼓励企业开放搜索、电商社交等数据，发展第三方大数据服务产业。促进共享经济、平台经济健康发展。

我们作为数据分析师(Data Analyst)--在不同行业中从事数据的采集、处理分析并能制作业务报告，提供商业评估与决策，且具备职业道德和行为素养的专业人士，正是可以为企业数据赋能、加快企业数字化发展的关键人才。企业需要将业务人员的隐性知识显性化，把显性知识数据化，把不确定变为确定，把数据知识落地到业务流程中。

数据分析是一个很庞大的领域。用于商业决策的数据分析方法主要分为业务描述性分析方法与数据挖掘分析方法两大类。

业务描述性分析是以数据为分析对象，以探索数据内的有用信息为主要途径以解决业务需求为最终目标，包含业务理解、数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化、数据建模、模型结果可视化、分析结果的业务应用等步在内的一整套分析流程。

数据挖掘是一个横跨计算机、数学、统计学等学科的科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现信息的计算过程。数据分析的工作内容涵盖数据挖掘的工作内容。

数据分析在企业中可分为宏观分析和微观分析两大类。前者站在企业经营和运营的视角，为决策层和管理层提供数据支持;后者站在客户的视角，进行客户洞察挖掘客户需求和匹配产品与服务，落地自动触发略。根据业务实践，我们将数据科学在企业中的应用分为宏观层面分析、微观个体分析两个层面，数据分析的分类如图 1-1 所示。

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