第一章 数据分析那些事儿
1.1 数据分析是“神马”
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，将他们加以汇总和理解并消化，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
为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 帮助管理者进行判断和决策
探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。
分析方法：对比分析法、平均分析法、交叉分析法等 高级：相关分析、因子分析、回归分析等。
作用：现状分析、原因分析、预测分析
1.2 数据分析六步曲
明确分析目的和思路→数据收集→数据处理（数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等）→数据分析→数据展现→报告撰写等6步。
1.3 数据分析的三大误区
1.分析目的不明确，为分析而分析
2.缺乏业务知识，分析结果偏离实际
3.一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型
1.4 数据分析师的职业发展
职业要求：懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂设计
基本素质：态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿学习、勇于创新
1.5 几个常用指标和术语
1.平均数
1）算数平均数：将总体内各单位的数量差异抽象画，代表总体的一般水平，掩盖了总体内个单位的差异。
2）调和平均数
3）几何平均数
2.绝对数和相对数
绝对数是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合性指标；也可以表现为在一定时间、地点条件下数量增减变化的绝对数。
相对数是指由两个有联系的指标对比计算而得到的数值，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。计算基本公式：相对数=比较数值(比数)/基础数值(基数).
3.百分比和百分点
百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度：如 45% 比28%提高了17个百分点。
4.频数和频率
5.比例和比率
6.倍数和番数 番数=2^n
7.同比和环比
第二章 结构为王-确定分析思路
2.1 数据分析方法论
方法论：5W2H、4P、逻辑树等分析思路
工具：Excel、SPSS、SAS等
技术：交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等
2.2 常用的数据分析方法论
营销方面的理论模型：4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等
管理方面的理论模型：PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
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PEST分析理论主要用于行业分析。
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4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析。
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逻辑树分析理论可用于业务问题专题分析。
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用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析。
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5W2H分析理论的用途相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
第三章 无米难为巧妇-数据准备
3.1 理解数据
字段与记录、数据类型（字符型、数值型）、数据表
3.2 数据来源
文本、网页等
第四章 三心二意-数据处理
4.1 何为数据处理
“三心二意”：信心、细心、平常心、诚意、合意（满足需求方的分析目的和需求）
4.2 数据清洗
重复数据的处理：函数法Countif、高级筛选法、条件格式法、数据透视表法
缺失数据处理：定位输入（F5或Gtrl+G）、Ctrl+Enter快捷键（快速填充选中单元格）、查找（Ctrl+F）替换（Ctrl+H）
检查数据逻辑错误：利用IF函数检查错误、利用条件格式标记错误
4.3 数据加工
数据抽取：字段分列（菜单法分列、函数法left/right）、字段合并（&、CONCATENATE）、字段匹配（Vlookup）
数据计算：简单计算（+-*/ 自动求和等）、函数计算（平均值和总和、日期的加减法、用函数datedif计算工龄）
数据分组：Vlookup(近似匹配，<=查找值的最大匹配值)
数据转换：数据表的行列转换等
4.4 数据抽样
普查、抽样调查 rand函数
第五章 工欲善其事必先利其器-数据分析
5.1 数据分析方法
1.对比分析法
1）定义：指将两个或两个以上的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
特点：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。
2）分类：静态比较实在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较，简称横比。
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。
3）实践运用：与目标对比、不同时期对比(同比/环比)、同级部门/单位/地区对比、行业内对比、活动效果对比等
2.分组分析法：等距分组、不等距分组 组距 组数
3.结构分析法 占比
结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。
4.平均分析法
平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。
平均指标：算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等
5.交叉分析法
6.综合评价分析法
数据标准化：0-1标准化(离差标准化，就是对原始数据作线性变换，使结果落在[0,1]区间)、Z标准化
权重确定方法：专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法等、目标优化矩阵
7.杜邦分析法 财务
8.漏斗图分析法 转化率、流失率
9.矩阵关联分析法 象限图分析法
10.高级数据分析方法
5.2 数据分析工具
1.数据透视表
第六章 给数据量体裁衣-数据展现
6.1 解开图表的真面目
作用：表达形象化、突出重点、体现专业化
通过关系选择图表：
图表制作五步法：确定所要表达的主题和目的、确定哪种图表最适合你的目的、选择数据制作图表、检查是否真实有效地展示数据、检查是否表达了你的观点
6.2 表格也疯狂
突出显示单元格、项目选取、数据条、图标集、迷你图
6.3 给图表换装
平均线图、双坐标图、竖行折线图、瀑布图、帕累托图、旋风图、人口金字塔图、漏斗图、矩阵图(散点图)、发展矩阵图、改进难易矩阵(气泡图)
第七章 专业化生存-图表可以更美
7.1 别让图表犯错
避免生出无意义的图表；不要把图表撑破；只选对的，不选复杂的；一句话标题
7.2 浓妆淡抹总相宜-图表美化
图表美化的三原则：简约(言简意赅)、整洁(整整齐齐、干干净净、和谐自然)、对比(字体大小/粗细、颜色明暗/深浅、构图分散/前后)
技巧：最大化数据墨水比（简约）、找出隐形的线、图表喜欢的数字格式、突出对比
色彩：慎用红黄绿，红色代表禁止或者危险，黄色代表警告和提醒，绿色代表安全、正常，我们的图表也要注意按照它们的含义使用，而且尽量避免使用红色。
7.3 如虎添翼的招儿
添加我的图表模板；F11 快速制图；添加标签小工具；修剪超大值
第八章 专业的报告-体现你的职场价值
8.1 初识数据分析报告
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析某项事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。
这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。
数据分析报告的写作原则：
1）规范性：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致。
2）重要性：一定要体现数据分析的重点，在各项数据分析中应该重点选取关键指标，科学专业地进行分析。此外针对同一类问题，其分析结果也应该按照问题重要性的高低来分级阐述。
3）谨慎性：编制一定要谨慎，基础数据必须真实、完整，分析过程必须科学、合理、全面，分析结果要可靠，内容要实事求是。
4）创新性
作用：
1）展示分析结果：报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。
2）验证分析质量：从某种角度讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到整个数据分析过程是科学并且严谨的。
3）提供决策参考：大部分数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。虽然，大部分决策者(尤其是高层管理人员)没有时间去通篇阅读分析报告，但是在其决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。
种类：
1）专题分析报告：对社会经济现象的某一方面或者一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。
特点：单一性、深入性。
2）综合分析报告：是全面评价一个地区、单位、部门业务或者其他方面发展情况的一种数据分析报告。例如世界人口发展报告、全国经济发展报告、某某企业运营分析报告等等。
特点：全面性、联系性。
3）日常数据通报：以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析其影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。
特点：进度性、规范性、时效性
8.2 数据分析报告的结构
在数据分析报告结构中，“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言(主要包括分析背景、目的与思路)；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。
8.3 撰写报告时的注意事项
1）结构合理，逻辑清晰
2）实事求是，反映真相
3）用词准确，避免含糊
4）篇幅适宜，简洁有效
5）结合业务，分析合理
8.4 报告范例
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