何為數據分析？
在如今這個大數據時代，大數據的應用越來越彰顯它的優勢，且佔領的領域也越來越大。那麼，如何對數據進行分析，以使其得到更好的應用呢？今天，我們藉助DataFocus系統開啟了解數據分析的裡程。
一、什麼是數據分析
數據分析，對數據有目的地進行分析以獲取信息並使其更易於理解。對於從事數據分析工作的人員，除了藉助數據發現事實存在的「經驗和常識」，還應通過適當的統計、分析方法，發現數據潛在的價值，預知未來可能發生的某種情景，在為公司規避風險的同時抓住機遇，實現數據分析工作的價值。
二、數據分析步驟
數據分析一般包括六個階段：明確需求、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫。
2.1 數據需求與收集
明確需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，為收集和分析數據提供清晰的目標；收集的數據涉及企業內部或企業外部兩個數據來源，如產品中用戶行為數據、問卷調查數據、新聞、貼吧、QQ群、爬取的數據等等。
2.2 數據處理與分析
收集好數據後，需要根據分析的需求對數據進行處理；進而採用適當的分析方法來分析數據。
數據的來源多樣且存儲格式各異，一般會佔用較多的時間對數據進行處理。可以提前和研發、BI等相關部門做好溝通，也可以藉助一些商業智能BI處理數據並對處理後的數據進行分析。
例如BI分析系統DataFocus，作為專業的數據分析工具，支持將不同來源的數據進行整合、分析。可以將數據導入到系統自帶的數據倉庫並設置定時導入，包括本地文件和不同業務資料庫中的數據。當然，DataFocus也可以直接連接業務資料庫。
圖表 2. 1 DataFocus_數據導入
圖表 2. 2 DataFocus_導入本地文件
在DataFocus系統中，可以直接進行數據清洗、 數據轉換，數據抽取、數據分組、數據計算等操作。並採用搜索分析的方式對數據進行結構分析、對比分析、平均分析、交叉分析等等。
圖表 2. 3 DataFocus搜索分析與公式計算
2.3 結果展現與應用
分析結果主要通過圖表的形式來展現，可用於製作可視化大屏、撰寫分析報告。
圖表 2. 4 DataFocus系統圖表
在製圖時，需要先確定想要表達的信息，再根據數據關係選擇合適的圖表，並確保數據展現的真實性和表達的準確性。
在DataFocus系統中製作好的圖表可直接用於可視化大屏的製作。
報告的撰寫可採用總分結構，分為標題、導語、結論和詳細分析四個內容。
三、數據分析的價值
數據的價值，往往在於通過數據驅動業務，以期給公司獲得更多利潤、增強用戶體驗、為行業發展提供更多可能等等。
例如遊戲行業，通過對企業運營情況、暢銷遊戲類型、IP和題材等數據進行多層次、多角度分析，來了解行業動態、把握市場發展趨勢；分析遊戲測試數據，對產品的質量進行評估，並幫助產品進行定位；對用戶進行畫像，以有針對性地制定營銷策略等等。
初步了解數據分析及其流程、價值後，接下來文章，我們將對數據分析進行更加細緻的了解。
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