數(shù)據(jù)分析最核心的工作，就是對數(shù)據(jù)進行分析，以找出數(shù)據(jù)中蘊含的業(yè)務規(guī)律和業(yè)務問題，從而能夠輔助決策。
圍繞業(yè)務問題，采用合適的分析方法，分析模型，以及分析工具，這是數(shù)據(jù)分析師的必備技能。
為了便于理解，我將數(shù)據(jù)分析分為三個層次，從低到高，由淺入深，分別是統(tǒng)計分析，基本分析，數(shù)據(jù)挖掘。
統(tǒng)計分析
一般情況下，企業(yè)有80%的分析工作都只需要掌握統(tǒng)計分析方法就可以完成，僅僅需要對業(yè)務數(shù)據(jù)進行匯總，然后利用簡單的分析方法，就可以充分了解企業(yè)整體運營狀況。
比如說，企業(yè)經(jīng)營分析，其實主要是對一些KPI指標進行分析，這一類的分析基本上只需要對數(shù)據(jù)進行基本的統(tǒng)計和計算，就可以得到，然后利用一些簡單的分析方法就可以描述數(shù)據(jù)的特點，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化，從而可以確定業(yè)務的發(fā)展情況。
統(tǒng)計分析中，最常用的基本分析方法如下。
簡單分析方法
對比分析法
分組分析法
結(jié)構分析法
趨勢分析法
綜合分析方法
漏斗圖分析法
分組分析法
綜合評價分析法
杜邦分析法
矩陣關聯(lián)分析法
基本數(shù)據(jù)分析
除了統(tǒng)計之外，還有一些常用的數(shù)據(jù)分析方法，可以找到更深層的業(yè)務規(guī)律。比如說，如下的業(yè)務問題：
提升價格，會提升利潤嗎？（或者說，價格提升到什么時候利潤反而下降？）
終端在柜臺上的陳列位置會影響終端銷量嗎？
影響產(chǎn)品銷量的關鍵因素有哪些？
預測明年的產(chǎn)品銷量能夠達到多少？
這些業(yè)務問題，不是統(tǒng)計分析就能夠完成的，需要用到一定的數(shù)據(jù)模型。常用的分析方法包括相關分析、方差分析、回歸分析等等。
相關分析
方差分析
回歸分析（預測）
時序分析（移動平均、指數(shù)平滑）
高級數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）
當前，大數(shù)據(jù)應用最多的領域是市場營銷。
市場營銷中，最為關注的是客戶，即如何獲取客戶？如何挖掘客戶的需求？如何挖掘客戶的行為特征、消費特征、興趣偏好？這些更深層次的業(yè)務規(guī)律及業(yè)務模式，需要更復雜的數(shù)據(jù)分析模型來支撐。
比如，市場細分，客戶特征提取，客戶價值評估，客戶流失預警等等，就需要數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱含模式及規(guī)律。
聚類，可以用于市場細分，發(fā)現(xiàn)不同的用戶群；
決策樹分類，可以用于客戶特征提取，比如發(fā)現(xiàn)流失客戶的特征，預測客戶流失的傾向；
關聯(lián)分析，可以用于發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品套餐設計、交叉/捆綁銷售等等。
RFM模型，可以用于客戶價值評估，將客戶分組，采用不同的營銷策略。
當然，還有更多的方法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM、貝葉斯分類等等，可以用于解決更復雜的業(yè)務問題。
數(shù)據(jù)挖掘方法
聚類分析
決策樹分類
關聯(lián)分析
RFM模型
是復雜的業(yè)務問題，越需要復雜的分析模型來支持，越需要復雜的分析方法。所以，先明確分析目的，圍繞業(yè)務問題，收集數(shù)據(jù)，找到最合適的分析方法，才能最快速最有效的完成分析任務。
