1、了解數據？
在別人的眼里數據分析既是很深奧的職業，也是被人挑戰的職業，更是讓你又恨又愛的職業！其實這些都不重要的，重要的是對此行感興趣，骨子里有量化一切的意識！什么是數據？很多人首先腦海中出現的是1、2、3......等等，為何有這樣的印象？其實是我們數據分析師為了更好的運用“統計學”所以要將許多數據想盡辦法來轉化為1、2、3這樣的數據形式，從而更深入、科學的分析data，不扯這個了，這個沒什么意思，看圖：
2、了解數據分析？
提起數據分析，多數人第一印象就是圖表，什么柱形圖、條形圖、餅圖等等，還有現在比較時髦的信息化圖表，對信息化圖表感興趣的可以關注一下@cnsns （新浪微博），這些都是數據分析師展現的方式而已，最重要的是你知道數據背后的故事，而且更夠解讀并加以應用！時髦叫法：數據—信息—知識—智慧！
3、了解數據分析流程？
數據分析的過程其實就是圍繞著如何解決商業問題來展開，沒什么捷徑！用@數據化管理（新浪微博）的話：“大膽假設，小心求證”
接下來用一個圖來看看分析問題，解決問題的思路，這個圖來自@郵政數據應用中心（新浪微博）
4、開始行動....
商業問題理解透徹了，下來就該行動了，列出數據需求詳單（數據來源、數據口徑、字段名稱、數據用途等等），拿到數據后別著急分析，先對數據進行初步的驗證，看看數據的風險點，比如是否重復、是否存在異常、是否缺失、是否同量綱等等），驗證完畢后，就要初步了解數據了，看數據的集中趨勢、分布、離散等。
5、瘋狂‘挖煤’。要練就統計心法，制圖之功，工具挑選！
具體的大家等待@小蚊子樂園（新浪微博）的書吧《誰說菜鳥不會數據分析》，里面講的very詳細！
詳細大家看看目的就了然一切了！http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f78a4b0100rt9y.html
6、撰寫報告
常見的方式：專業軟件出數據、excel做圖、PPT展示
常見的目錄：1、總體結論 2、分析背景、目的、方法、思路 3、主題內容 4、營銷建議
常見的疑惑：這是內部數據分析得到了，許多詳細的分析無法開展，建議針對重點的問題進行外部調研，獲取內部數據無法得到的，內外結合，效果更佳！
特別建議解讀數據時要警鐘長鳴，推理要科學，要有依據，要結合場景看看以下的小故事
1）常常聽說，汽車事故多數發生在離家不遠的地方，這是否就意味著在離家很遠的公路上行車要比在城里安全些呢？不是，統計只不過反映了人們往往是在離家不遠的地方開車，而很少在遠處的公路上開車。
2）有一項研究表明其一個國家的人民，喝牛奶和死于癌癥的比例都很高。這是否說明是牛奶引起癌癥呢？不！這個國家老年人的比例也很高。由于癌癥通常是年齡大的人易得，正是這個因素提高了這個國家癌癥死亡者的比例。
3）一項研究表明在某個城市心力衰竭而死亡的人數和啤酒的消耗量都急劇升高。這是否表示喝啤酒會引起心臟病發作？不！兩種情況的增加是人口迅速增加的結果。若按同樣的理由，心臟病發作還可見歸咎于上百個其他因素，如咖啡消耗量增加，嚼口香糖的人增多，玩橋牌更加盛行，更多的人看電視，等等。
4）一項研究顯示出，歐洲某個城市的人口大量增加，同時鸛鳥窩也大量增加。這是否就支持了鸛鳥送來嬰兒這一信念？（歐洲有一種說法，稱嬰兒是鸛鳥送來的，常用鸛鳥來臨表示嬰兒降生）。不！它反映的事實是這個城市內的房屋增多，鸛鳥就有更多地盤來筑窩了。
5）最近一項研究顯示，大多數杰出的數學家是大兒子。這是否意味著頭生子比以后生的兒子數學才能高些？不！這只是簡單地反映出一個事實：大多數的兒子是頭生子。
7、'回爐'營銷反饋數據，做‘檢討’，練內功！
via：數據挖掘與數據分析
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