数据分析

1. 数据分析指通过系统性方法检查、清理、转换和建模数据，从而发现有用信息并支持决策的过程。其核心价值在于将原始数据转化为可操作的见解，应用领域涵盖商业、科研、公共卫生等所有产生数据的行业。

2. 数据分析流程遵循闭环管理：

   • 明确目标：确定需要解决的业务问题（如“提升客户复购率”）
   • 数据收集：整合数据库、调查问卷、传感器等多元数据源
   • 数据清洗：处理缺失值（如用中位数填充）、纠正异常值（如3σ原则）、标准化格式
   • 数据探索：通过描述性统计（均值/方差）和可视化（散点图/直方图）理解数据分布
   • 建模分析：应用统计模型（回归分析）或机器学习算法（聚类分析）
   • 结果呈现：制作数据看板（Dashboard）并撰写结论报告

3. 关键技术工具包括：

   • SQL：使用窗口函数进行分级查询，通过CTE表达式处理复杂逻辑
   • Python：pandas库实现数据透视表，scikit-learn构建预测模型
   • 可视化：Tableau创建交互式热力图，Power BI搭建实时监控仪表盘
   • 统计基础：掌握假设检验（P值验证）、相关性分析（皮尔逊系数）

4. 进阶能力要求：

   • 数据素养：辨别幸存者偏差等常见数据陷阱
   • 业务理解：将分析结果映射到具体业务场景（如用户流失归因）
   • 跨部门协作：向非技术人员解释决策树模型的工作原理
   • 持续学习：跟踪A/B测试方法论、因果推断等前沿实践

5. 实际应用案例：

   • 零售业通过购物篮分析设计商品陈列策略
   • 医疗领域运用生存分析评估治疗方案效果
   • 金融行业利用时序预测检测信用卡欺诈交易
   • 制造业基于传感器数据进行设备预测性维护