互联网进一步聚合，对大数据的分析必然会成为一个关键的策略部门的工作。
像很多事物先是存在，然后再变得合理一样，数据分析师也会因为一些公司的实际需求而存在，然后从事的工作与技能也会不断地变得丰富与完善。
说到数据分析，小程会想起Sherlock Home，破案是需要分析数据的：
但作为一般的技术人员，读者并不需要像电视剧的人物那么“聪明”，只需要掌握一般的知识与技能就有可能胜任工作了，然后才是不断的能力提升。
已经有一些机构根据自己的理解，定义了数据分析师应该掌握的技能，比如下面这个来自网上的图片：
这个图有一定的合理性，立志成为数据分析师的读者，可以参考一下其中提到的技能要求。
作为数据分析的开篇，本文介绍几个在数据分析时经常会说到的概念。
以下介绍的概念，读者有可能会觉得枯燥，建议跳读即可。
（1）平均数
平均数，指得是算术平均值，也就是总和除以个数（或其它单位的和）。平均值，是经常用到的概念，比如“平均每个同学可以分到2个苹果手机”、“下载的平均速度是1MB/s”、“一个月的花费平均是4千块”。
均值有一个缺陷就是在极端情况存在时，也就是极大与极小都很离谱时，平均出来的值就变得不合理，这也是投票取平均分时，可能会考虑把最高分与最低分去掉再作平均的原因。
对于这种缺陷的例子，可以看看下面来自网络的图片：
招聘者告诉读者，就职的话平均工资有1800，而实际当读者就的是员工一职时，工资就只有800了。
这个也是平均值谬误的一个例子。
再看另一张图：
不同等级的收入差距很大，假如收集到若干家庭的收入，并取平均数来代表普遍家庭收入的话，就是不靠谱的，富人把穷人平均了。
对于这种统计，可以去掉极端值再统计，或者取每个区间的比例，或者用下面介绍的中值或众数。
（2）中位数
中位数是大小值的分隔值，出现极大值或极小值都不影响到中位数，所以在这种极端的情况下，中位数是可用的一个参考值。
对于奇数个数的数值序列（已排序），中位数就是中间那个值。对于偶数个数的，中位数就是中间两个值的和除以2。
比如：1，2，3，4，5 中位数是3。
比如：1, 2, 3, 4, 5, 6 中位数是(3+4)/2=3.5。
（3）众数
众数，就是出现次数最多的值。可能一个众数都没有，也可能有多个众数。
比如：1, 1, 2, 5, 3, 5, 1 众数是1。
比如：5, 4, 6, 2, 5, 6 众数是5跟6。
众数就是“大家都这样”，是具有一定参考意义的。
（4）绝对数与相对数
绝对数是没有对比的数，比如天气是27度、一个班有50名学生、月薪是5万块，等等。
相对数是一个比值，比如提升了10%、体重不到某人的一半、比例是1:3，等等。
简单来说，绝对数是自然数，而相对数一般是百分比（或能转为百分比）。
（5）百分比与百分点
成本上涨了80%、速度下降了30%，这些都是百分比，这是一个经常出现的形式。
一个点，或一个百分点，就是1%。
一般在百分比的幅度变化时，使用百分点，比如从3%到5%，提升了2个百分点。
（6）比例与比率
部分占总体的比重，为比例。比如失败率是0.01%（占失败与成功的总和）、男同事占所有同事的70%，等等。
比率，是各部分的比，比如女学员与男学员的比率是1:3，等等。
（7）倍数与番数
一般在上涨的情景，用倍数，比如涨了2倍。而在下降的情景要用百分比，比如收入减少了30%，当然在上涨的时候也可以使用百分比，比如参会人数增加了300%。
番数，表示2的N次方。
纯收益番了一番，表示增加1倍（2的1次方，也就是原来的2倍）。
番了两番，表示变成了4倍（2的2次方）；番3番，表示8倍，等等。
（8）同比与环比
同比，用于比较，比如现在是5月，同比于去年的5月，这个月的重大故障下降了30%。
环比，用于趋势，比如环比上一周、环比上一个月，这一周或这一个月是怎么样的。
总结一下，本文简单介绍了数据分析中经常会遇到的概念，比如平均数、百分比、番数、同比与环比等。