一个企业的运营过程中沉淀了大量的生产经营数据，在这些数据中蕴涵着无尽的信息资源。通过对这些数据的挖掘整理、合理分析可以得到对企业整个生产运营具有指导意义的有效数据，使企业的运营过程更具理性的发展。
数据仓库、数据挖掘及各种数据分析技术的产生使数据深度分析变得不再复杂。那么如何提升数据分析能力，助力业务合理发展，共同促进经营分析系统的良性发展，且听本文慢慢道来。
业务篇>>>>
熟悉所在行业与业务知识
熟悉行业、公司业务及流程，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。
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分析工作开始前明确分析的目标
开始分析工作前，一定要明确本次分析或本阶段分析工作的目标，不能为了开始一次分析而分析。
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结合管理理论分析
分析工作中需要结合运用多种管理理论与分析方法帮助指导分析工作的开展，这样可以帮助分析工作条理清晰，分析工作开展的理论指导实际。
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运用分析工具
这个结合实际业务侧重选择，一个有效的工具，会提升分析工作的效率及准确性。
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结果总结与反馈
在分析工作中勤于思考，善于动手，将结果呈现的直观运用展示工作包括PPT的图表呈现。
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掌握最新的行业动态
养成好的行业习惯，避免闭门造车，更新行业动态掌握最新最全的业务资讯。
有时候一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是因为其对业务的充分掌握。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻。
技术篇>>>>
第一步：数据准备：（70%时间）
获取数据（爬虫，数据仓库）
验证数据
数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
抽样（大数据时，关键是随机）
存储和归档
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第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
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第三步：数据建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
缩放参数模型（缩放维度优化问题）
建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
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第四步：数据挖掘
选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
大数据考虑用Map/Reduce
得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
做数据分析，事前估计、事中监测、事后总结都是非常重要的。在数据分析中，重数据，却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事，愿大家共勉。
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