什么是数据？

一 . 什么是数据？

** 广义概念（官方解释）** ：数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示，这是广义上概念解释。

 **狭义概念** ：数据产生于科学实验，检验统计和社会生活行为，将之用于科学研究，技术设计和商业分析决策等领域的数值信息，它有三个基础特性：变异性，规律性和客观性。

二.数据能做什么？

电商类 ：电商网站会采集大量的用户行为数据，如浏览、购买等，通过这些数据，数据分析师了解不同用户的喜好、行为方式从而帮助增加产品销量。

社交类 ：利用社交网络数据，可以更好地进行精准营销，通过对帖子、推文、博客和其他社交数据进行分析，可以有效改善用户服务和体验。

医疗类 ：卫生保健机构可以针对电子医疗数据进行记录，数据分析师可以基于这些数据，帮助医疗机构改善卫生服务，并发现潜在隐患。

金融类 ：在金融行业，通过对用户的日常交易数据进行分析，可以帮助信贷机构评判用户的信用等级，确定信贷额度。

三 . 优秀数据分析师必备的3个特点

业务理解：对业务的洞察力决定了一个数据分析师的职业上限。

1）对行业和产品有热情、热爱学习

从事数据分析工作，首先必须要对进入的行业和产品感兴趣，有好奇心，愿意学习一切未知的知识。

2）关注数据分析对业务产生的价值

能够把业务和数据结合起来，尝试用数据量化业务状态和结果，能够用数据解释潜藏的未被发现的业务逻辑。

3）多问、多思考

当分析需求来的时候，要问下为什么要做这个分析，想解决什么问题。

工具使用：技术水平决定了数据分析师的下限 。

1）熟练使用各类分析模型和分析方法

对使用的模型能清楚其优劣势；对没用过的方法能有所了解，在遇到已有方法解决不了的问题时能够联想到尝试其他方法是否可以解决。

2）一定的编程语言技能

SQL/Python/R; SQL是基础，Python或R可以提升长期工作效率。

3）对数据有很高的敏感度，最好有一定的统计学基础

能够及时发现数据展现的问题，指出深挖的方向；对数据的理解有很强的逻辑性和科学性。

沟通表达：数据分析师总是需要通过说服产品和工程方面来改变产品，产生影响力 。

1）能够跨部门高效沟通

与需求方沟通可以快速了解业务价值，分析背景；与开发部门沟通可以了解业务实现、数据来源；推动数据分析落地业务方需要跨部门沟通。

2）良好的数据可视化能力和撰写分析报告的能力

能够把分析结果变得直观、简单、易理解；分析报告全面、有逻辑、经得住推敲；分析结论可靠、可验证。

四 .数据分析报告怎么写？****

分类：分析报告一般可以分为专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报
基本要求：
    1）介绍分析背景和分析目的
    2）说明数据来源、数据的时间区间和统计口径，如日活的定义
    3）分析逻辑清晰，可采用金字塔结构、总分总结构等
    4）既要给出结论，也要给出解决方案
一般框架：
    1）分析背景：简述分析或者报告的背景，为什么做，目的是什么，明确分析报告要回答的问题
    2）名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义
    3）数据获取方法：数据获取的时间区间，怎么获取到的数据，会有哪些问题
    4）数据概览：重要指标的趋势，变化情况 （数据通报）
    5）数据分析：拆分问题，使用数据支撑结论
    6）结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览
    7）给出建议：根据数据分析的结论，给出改进建议