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第 1 节 什么是数据分析（第1页）

（）

一、数据从哪里来？

当你迷茫的时候，会问自己3个问题：

我从哪里来？

我要到哪里去？

我的人生价值是什么？

我们把这3个问题对应到数据上就是：

我从哪里来（数据从哪里来）

我要到哪里去（数据放在哪里）

我的人生价值是什么（数据有什么用）

要回答这3个问题，就不得不提到大数据家庭里的3个兄弟姐妹：数据收集、数据工程、数据分析。

它们之间是像下图这样协作的。

下面我们来分别看下，什么是数据收集、数据工程、数据分析。

1.数据收集

俗话说「巧妇难为无米之炊」，没有米是做不出米饭的，同样的，没有数据是没办法分析的。数据收集就是负责采集数据，解决「数据从哪里来的问题」。一般数据来自以下几种途径：

1）日常业务积累下来的数据。

日常业务中会产生数据。例如为了调查用户对产品的使用意见，公司制作了「用户满意度」表格让用户来填写，最后把收集到的数据保存到Excel表格里。如果你在公司里报销过，那么你报销的数据会被财务人员填写到财务系统里，这样这样日积月累下来就是财务数据。

2）通过埋点来获取数据

埋点顾名思义就是埋伏地点，是指在产品中提前规划好在哪个地方想获取到什么数据。例如，某款电商App，为了采集到用户点击收藏按钮的次数，需要提前使用技术手段在收藏按钮的地方（埋伏地点）规划好，这样就可以获取到对应的数据。

3）爬虫

当工作中没有需要的数据，又必须要从网上采集一些数据时，这时候就可以利用爬虫模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。

2.数据工程

收集来的数据放在哪里呢？这就是数据工程干的事情，也就是使用技术手段把收集的数据以最优的方式存储起来，方便后面使用数据。一般是把数据存放到数据库中。

那什么是数据库呢？米缸是用来放大米的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用微信零钱通看自己的账户收益，就是从数据库中读取数据（收益）后给你的。只不过，你每天看到的是微信零钱通的前端可视化页面，你看不到的是后台存放数据的数据库。

3数据分析

一堆数据存放在那里是没有价值的，需要应用起来，这就是数据分析干的事情，也就是通过分析数据来解决业务问题。例如，本周发现新增用户数比上周减少10%，为什么减少？这就需要通过分析数据来解决。

如果把数据比如米的话，数据收集就是从稻田里找到米，数据工程就是把米放到米缸里存放好，数据分析就是从米缸里拿出米做出香喷喷的米饭。

二、什么是数据分析？

从「是否会数据分析」这个维度，可以把人分为两类。

不会数据分析的人，生活或者职场里在遇到问题，是「我觉得、我认为」这种个人经验的思维模式。

而会数据分析的人，是「通过数据发现」这种用数据说话的思维模式。

在数据时代，你愿意成为哪一种人呢？

数据分析作为一门科学被正式地提出来，是统计学家JohnW.Tukey在1962年的文章《TheFutureofDataAnalysis》里边提到：「数据分析以及其中的统计学知识，必须具有科学的特征而不是数学特征，数据分析本质上是一种经验科学。」

统计学家JohnW.Tukey

在《云计算与大数据》一书中，对数据分析的定义是：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

这样的学术语言来描述一个陌生的知识，其实会很多人会更加迷惑。

如何通俗易懂的理解什么是数据分析呢？我们重点来看上面这句话里的「数据分析本质上是一种经验科学」。

在之前数据匮乏的年代，人类依据的是个人之前的经验来得出结论。比如」燕子低飞要落雨「，这是古人总结出来的经验，依靠这个经验来判断是否要下雨。

现在我们进入了大数据时代，数据越来越多，过去靠「个人经验」就变成了「依靠数据」来得出结论。所以，现在天气预报是否下雨，不再是依据古人那种「个人经验」，而是通过获得的地面数据和高空数据，然后分析这些数据，最后得出是否要下雨的结论。

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