在学习数据分析之前，首先需要明确两个问题：
1.数据分析有什么用？
这个问题帮助你明确学习目的，你为什么要学数据分析？想用数据分析做什么？如果这是课程要求你不得不学习，明确用途也会对你的职业选择等有所帮助。
2.数据分析的知识框架是什么？
如果你已经决定要学习，了解知识框架有助于在你脑海中构建体系化结构。如果知识好比建筑工程中的材料，知识框架就是图纸，依据图纸就能通过原材料搭建出高楼大厦。
数据分析的作用
我们先来看三个例子：
1.假如你刚刚接手了一个微信公众号，想要了解粉丝的阅读倾向，通过后台的阅读量等统计数据，你发现凡是标题中带有「女子深夜」这个关键词的图文阅读量都普遍高于平均值。
2.我的一个学长，想要更多了解心仪的女孩，在获知女孩的网易云音乐账号后，通过爬虫抓取了女孩的兴趣歌单，并发现「民谣」所占的比例最高，因此他推断女孩最爱听民谣音乐。
3.世界杯期间，许多人投注德国队，与之相对的是，几乎所有使用人工智能预测结果的公司都认为德国将会出局。
你可能已经发现了，数据分析就是利用已知数据得出结论。但上面三个例子又稍微有些不同。
在第一个例子中，你通过已有数据发现了一个结论，这个结论具有描述性质，你只是将一个不易被发现的现实描述了出来。
你也许认为第二个例子也是一种描述，毕竟女孩歌单中「民谣」歌曲最多。但是一个隐藏的事实是，几乎没有人仅仅用一个音乐软件听音乐。在商场听到的某一首歌也许值得被加到歌单里；一些网易云音乐没有版权的歌曲也许女孩很喜欢。网易云音乐的歌单，实际只是女孩听的所有音乐的一个部分。学长通过这个部分推断出了结论。
第三个例子则显而易见，通过已知数据，预测未知结果。天气预报也是这么干的。
所以数据分析就是通过分析处理数据，得到问题的解答(或某个结论)。这个结论可以是一种描述，也可以是一个推断或者预测。具体如何实现，要根据我们的想要解决的问题来决定。
数据分析的知识框架
数学
上面的三个例子分别对应了不同的数学知识。
要描述一个现象，我们最常用的数学工具是描述统计学(DescriptiveStatistics)。
要做出一种推断，需要应用推论统计学(InferentialStatistics)。
以上两个都属于统计学范畴，涉及到预测，就需要使用到概率论(ProbabilityTheory)的知识以及机器学习中经常使用到的线性代数(LinearAlgebra)。
别怕，以上四个知识都不难。(如果现在觉得难也可以放弃，可能数据分析对你意义不大)
工具
除了一定的数学知识以外，你还需要一些工具来帮你搜集整理数据和进行可视化表达。形式可就多种多样了，就搜集数据来说，你可以用网络API获取数据，也可以通过爬虫爬取数据，当然在公司里，使用SQL查询公司数据库内的数据也是很可能的。整理数据你可以使用Excel，GoogleDoc等工具或Python之类的绝大多数编程语言。说到可视化表达，PPT能做吧？PS&AI能做吧？Excel也能做吧？网页能做吧？Python也能做(而且做的也很优秀)。
所以工具真的不在于你掌握了多少，而在于你是否能精通。但是有一个工具很重要，是你求职必备也是你工作中一定会用到的，就是Python。
为什么偏偏是Python？抛去历史原因，你可以简单的理解为，从获取数据到可视化，使用一个Python就能较快的完成全部工作，提高效率和容错率，是一个非常好的工具。
在今后一系列的视频/文章当中，我也会重点介绍Python。(其他一些工具也会涉及)
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