1.数据分析定义
2.数据分析的作用
3.数据分析的基本步骤
3.1明确分析目的和思路
3.2数据收集
3.3数据处理
3.4数据分析 （过程中的重点，必须确保正确）
3.5数据展现
3.6报告撰写
4.数据分析行业前景
4.1蓬勃发展的趋势
4.2数据分析师职业要求
5.随着科技发展带来的挑战
5.1分布式系统
5.2海量数据处理
数据分析
1.数据分析定义
数据： 计量和记录一起促成了数据的诞生
数据分析：是指用适当的同级分析方法对手机来的数据进行分析，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。
数据分析的目的：是把隐藏在一大批砍死杂乱无章的数据背后的信息几种提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
数据分析的分类：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。
2.数据分析的作用
数据分析的作用：在商业领域中，数据分析能够帮助企业进行判断和决策，一遍采取相应的策略与行动。生活中的应用如天气预报。
在商业领域中，数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。数据分析在。数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用 ：
- 现状分析：告诉你当前的状况
- 原因分析：某一现状为何发生
- 预测分析：将来会发生什么
3.数据分析的基本步骤
- 明确分析目的和思路
- 数据采集
- 数据处理
- 数据分析
- 数据展现
- 报告撰写
3.1明确分析目的和思路
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据采集＼处理及分析提供清晰的指引方向。
- 目的明确 目的是整个分析流程的起点
- 整理分析思路，搭建分析框架，把分析目的拆解成若干个不同分析要点，如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用哪些分析指标，确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力
把数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论
常见数据分析方法：PEST分析法、5W2H分析法
3.2数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据
数据来源：
- 数据库
- 公开出版物
- 互联网
- 市场调查 （费用较高）
3.3数据处理
数据处理：对手机到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式。它是数据分析前不可少的阶段
数据处理的目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并退导出对解决问题有价值，有意义的数据
数据处理包括：数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法
数据处理是数据分析的基础。通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可以分析的形式，并且保证数据的一致性和有效性
3.4数据分析 （过程中的重点，必须确保正确）
数据分析:是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
数据挖局是一种搞基的数据分析方法，从大量的数据中挖掘出有用的信息。
3.5数据展现
一般情况下，数据通过表格和图形的方式来呈现的。
3.6报告撰写
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。
- 首先需要一个好的分析框架，层次明细，主次分明。
- 数据分析报告要有明确的结论
- 有建议或者解决方案
4.数据分析行业前景
4.1蓬勃发展的趋势
中国数据分析行业前景和特点：
- 市场巨大 但比较零碎且尚不系统化
- 尚没出现平台级公司
- 外包的氛围国内尚没完全形成
- 整个行业很大而且需求旺盛
4.2数据分析师职业要求
- 懂业务 熟悉行业知识、公司业务及流程，对数据敏感
- 懂管理 确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导 针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议
- 懂分析 掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法
- 懂工具 掌握数据分析相关的常用工具 根据研究的问题选择合适的工具
- 懂设计 运用图标有效表达数据分析师的分析观点
比较好的一款数据分析图表化工具 echarts
5.随着科技发展带来的挑战
- 为了实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、高安全等目标 的 单一架构向高可用架构的发展 分布式
- 用户规模增大 产生的数据以指数倍增长，数据大爆炸。解决海量数据处理的场景越来越多，技术上如何面对
5.1分布式系统
分布式系统：一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调系统
一群独立计算机集合共同对外提供该服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样
分布式系统的特征：
- 分布性 分布式系统中的多态计算机之间在空间位置上可以随意分布
- 透明性 系统资源被所有计算机共享
- 同一性 系统中的若干台计算机可以互相协作来完成一个共同任务，或者说一个程序可以分布在几台计算机上并行地运。
- 通信性 系统中任意两台计算机都可以通过信来交换息。 系统中任意两台计算机都可以通过信来交换息。
常用分布式方案
- 分布式应用和服务 如dubbo
- 分布式静态资源 如CDN
- 分布式数据和存储 如Apache Hadoop HDFS
- 分布式计算 如Apache Hadoop Mapreduce
分布式和集群的区别
分布式：是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务
集群：是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块。构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务
5.2海量数据处理
- 解决海量数据的存储 数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析
- 解决海量数据的计算问题