一、数据分析概念：
广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。
②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。
二、数据分析流程：
1.需求分析
需求分析一词来源于产品设计，主要是指从用户提出的需求出发，挖掘用户内心的真实意图，并转化为产品需求的过程。
2.数据获取
数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式：网络数据和本地数据（在线数据和离线数据）。网络数据是指存储在互联网中的各类视频、图片、语音和文字等信息；本地数据则是指存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统数据。本地数据按照时间又可以分为两部分：历史数据和实时数据。历史数据是指系统在运行过程中遗存下来的数据，其数据量随系统运行时间的增加而增长；实时数据是指最近一个单位时间周期内产生的数据。
3.数据预处理
数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换，并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中，数据合并可以将多张相互关联的表格合并为一张；数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据；数据标准化可以去除特征间的量纲差异；数据变换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析的过程中，数据预处理的各个过程相互交叉，并没有明确的前后顺序。
4.分析与建模
分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法，发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。
分析与建模的方法按照目标不同可以分为几类。如果分析目标是描述客户行为模式的，可以采用描述型数据分析方法，同时还可以考虑关联规则、序列规则和聚类模型等。如果分析目标是量化未来一段时间内某个事件发生的概率，则可以使用两大预测分析模型，即分类预测模型和回归预测模型。在常见的分类预测模型中，目标特征通常都是二元数据，例如欺诈与否、流失与否、信用好坏等。在回归预测模型中，目标特征通常都是连续型数据，常见的有股票价格预测和违约损失率预测等。
5.模型评价与优化
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Value）、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方根误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
模型优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求，但在实际生产环境应用过程中，发现模型的性能并不理想，继而对模型进行重构与优化的过程。在多数情况下，模型优化和分析与建模的过程基本一致。
6.部署
部署指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程中。根据需求的不同，部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告，也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中，数据分析师提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案，实际执行与部署的是需求方。
三、数据分析的应用场景
1.客户分析（Customer Analysis）
客户分析主要是根据客户的基本数据信息进行商业行为分析，首先界定目标客户，根据客户的需求、目标客户的性质、所处行业的特征以及客户的经济状况等基本信息，使用统计分析方法和预测验证法分析目标客户，提高销售效率。其次了解客户的采购过程，根据客户采购类型、采购性质进行分类分析，制定不同的营销策略。最后还可以根据已有的客户特征进行客户特征分析、客户忠诚度分析、客户注意力分析、客户营销分析和客户收益分析。通过有效的客户分析能够掌握客户的具体行为特征，将客户细分，使得运营策略达到最优，提升企业整体效益等。
2.营销分析（Sales and Marketing Analytics）
营销分析囊括了产品分析、价格分析、渠道分析、广告与促销分析这4类分析。产品分析主要是竞争产品分析，通过对竞争产品的分析制定自身产品策略。价格分析又可以分为成本分析和售价分析。成本分析的目的是降低不必要的成本开销；销售分析的目的是制定符合市场的价格。渠道分析是指对产品的销售渠道进行分析，确定最优的渠道配比。广告与促销分析则能够结合客户分析，实现销量的提升、利润的增加。
3.社交媒体分析（Social Media Analytics）
社交媒体分析是以不同的社交媒体渠道生成的内容为基础，实现不同社交媒体的用户分析、访问分析和互动分析等。用户分析主要根据用户注册信息、登录平台的时间点和平时发表的内容等用户数据，分析用户个人画像和行为特征；访问分析则是通过用户平时访问的内容分析用户的兴趣爱好，进而分析潜在的商业价值；互动分析根据互相关注对象的行为预测该对象未来的某些行为特征。同时，社交媒体分析还能为情感和舆情监督提供丰富的资料。
4.网络安全（Cyber Security）
大规模网络安全事件的发生，让企业意识到网络攻击发生时预先快速识别的重要性。传统的网络安全主要依靠静态防御，处理病毒的主要流程是发现威胁、分析威胁和处理威胁。这种情况下，往往在威胁发生以后才能做出反应。新型的病毒防御系统可使用数据分析技术，建立潜在攻击识别分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，识别可能进行入侵的可疑模式，做到未雨绸缪。
5.设备管理（Plan and Facility Management）
设备管理同样是企业关注的重点，设备维修一般采用标准修理法、定期修理法和检查后修理法等。其中，标准修理法可能会造成设备过剩修理，修理费用高；检查后修理法解决了修理费用的成本问题，但是修理前的准备工作繁多，设备的停歇时间过长。目前企业能够通过物联网技术收集和分析设备上的数据流，包括连续用电、零部件温度、环境湿度和污染物颗粒等多种潜在特征，建立设备管理模型，从而预测设备故障，合理安排预防性的维护，以确保设备正常工作，降低因设备故障带来的安全风险。
6.交通物流分析（Transport and Logistics Analytics）
物流是物品从供应地向接受地的实体流动，是将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等功能有机结合来实现用户要求的过程。用户可以通过业务系统和GPS定位系统获得数据，使用数据构建交通状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量，进而提前补货，制定库存管理策略。
7.欺诈行为检测（Fraud Detection）
身份信息泄露及盗用事件逐年增长，随之而来的是欺诈行为和交易的增多。公安机关、各大金融机构、电信部门可利用用户基本信息、用户交易信息和用户通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈行为，做到提前预防。以大型金融机构为例，通过分类模型分析对非法集资和洗钱的逻辑路径进行分析，找到其行为特征。聚类模型分析可以分析相似价格的运动模式。例如对股票进行聚类，可能发现关联交易及内幕交易的可疑信息。关联规则分析可以监控多个用户的关联交易行为，为发现跨账号协同的金融诈骗行为提供依据。
四、Python数据分析的工具
目前主流的数据分析语言有Python、R、MATLAB这3种。其中，Python具有丰富和强大的库。常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地连接在一起。三种语言的之间的比较如下表
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| Python | R | MATLAB |
| 语言学习难度 | 接口统一，学习曲线平缓 | 接口众多，学习曲线陡峭 | 自由度大，学习曲线较为平缓 |
| 使用场景 | 数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、Web应用、网络爬虫、系统维护等 | 统计分析、机器学习、科学数据可视化等 | 矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理、数字信号处理、仿真模拟等 |
| 第三方支持 | 拥有大量的第三方库，能够简便地调用C、C++、Java等其他程序语言 | 拥有大量的包，能够调用C/C++、Java等其他程序语言 | 拥有大量专业的工具箱，在新版本中加入了对C、C++、Java的支持 |
| 流行领域 | 工业界>学术界 | 工业界≈学术界 | 工业界≤学术界 |
| 软件成本 | 开源免费 | 开源免费 | 商业收费 |
