现状分析、原因分析、预测分析。

问正确的问题往往是成功的一半。——邱老师

首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？即，先明确分析目的：问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。

然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

一般数据来源于四种方式：

数据处理主要包括：

这些处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。

1）常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

2）数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤： 1、确定要表达主题 2、确定哪种图表最适合 3、选择数据制作图表 4、检查是否真实反映数据 5、检查是否表达观点

数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

回归

分类

聚类

关联分析

降维：主成分分析、奇异值分解

AI算法工程师手册 机器学习100天

数据预处理方法

pandas

numpy

matplotlib库

网络教程

明确每种查询函数的性质，使用方法，适用条件。

偏向实际应用的SQL语句，而仅仅是基础的查询。

如何提高专车的订单量，都有什么方法 某一天订单量下降，从不同角度分析原因

问：滴滴营收突然降低，你会怎么分析？（借鉴网友）