3.3数据分析的内涵
3.1数据分析的内涵
P2大家好，本次课我们学习数据分析的内涵，围绕以下几个方面展开：认知数据和数据的价值、认知数据分析、电商数据分析。
P3认知数据和数据的价值
1. 什么是数据？
什么是数据？这个问题看似简单其实并不好回答。通常来说，数据可以理解为“观测值”，是通过观察结果、实验或测量的方式获得的结果，通常是以数量的形式来展现。但是，数据不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。这样一来，数据的范畴就要大得多了，绝不仅仅局限于数字。
P4 2.数据的价值
如图所示产，给出了信息、数据、知识和价值之间的关系，从数据到知识的过程就是数据分析与数据挖掘过程。“信息”泛指一切我们可以感知和传播的内容，是包含“数据”的。一部分信息可以成为数据，通过数据挖掘与数据分析，我们能从数据中得到知识，然后应用这些知识产生价值。可见，数据的价值是通过知识的应用而产生价值的。
P5认知数据分析
数据分析的方法很多，常用的有以下几种：一是描述性数据分析，它就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及所代表的总体的特征。描述性数据分析属于初级的数据分析。如图所示是一家电商网站近期每日交易情况统计，通过计算我们可得到其日均销量为：873/7=124.71、日均销售额为：87300/7=12471.43。这两个数据就能表达该电商网站的日均销量和日均销售额，从而可初步推断下一周该电商网站的销售情况。
P6认知数据分析
探索性数据分析是运用一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值的信息的过程，是高级的数据分析，侧重于在数据之中发现新的特征。
验证性数据分析也是高级数据分析，是指已经有事先假设的关系模型等，要通过数据分析来对假设模型进行验证，侧重于对已有假设的证实或证伪。
常用的分析方法有：平均交叉法、交叉分析法、对比分析法。
P7 电商数据分析
1.分析现状。现状的含义可以从两点来看，一是已经发生的事情，二是现在所发生的事情。现状分析则主要体现在以下两个方面：（1）通过对现状的分析，了解企业在现阶段的整体经营情况，通过分析企业各项经营指标的完成情况评估企业的运营状态，发现在企业在现阶段的经营中存在的问题。（2）分析现状，可以了解企业在现阶段各项业务的构成，掌握企业各项业务的发展状况，对企业的经营状态有更加深入全面的了解。
P8电商数据分析
2.分析原因。通过对现状的分析，可以了解企业的基本运营状况，但是无法得知运营情况具体好在哪里，问题出在哪里，是什么原因造成的。这个时候能就需要进行原因分析来进一步确认导致业务变动的具体原因。
预测未来趋势。了解了企业的经营现状和导致业务变动的原因后，还需要对企业未来的发展趋势做出预测。数据分析可以帮助决策者对企业未来的发展趋势进行有效预测，为企业调整经营方向、运营目标和营销策略提供有效的参考和依据，最大程度的规避风险。
P9 电商数据分析
3.1 明确目的
在进行数据分析时，首先要明确分析的目的。得到数据分析的任务之后，不可急于开始分析，首先要弄明白为什么要进行这次分析、通过这次数据分析需要解决的是什么问题。只有明确了数据分析分目的，才不会让数据分析偏离方向，得到有效的结果，帮助管理者做出正确的决策。
P10 3.2 数据收集
现代企业都有自己的业务数据库，用来存放公司自成立以来的相关的业务数据。在做数据分析时要对业务数据库中庞大的数据资源善加利用，发挥出它的作用。比如这几种方式获取相应的网站数据：网站用户注册数量，包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等；订单数据，包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等；反馈数据，包括客户评价、退货换货、客户投诉等。
P11 3.2 数据收集
公开出版物:在电商数据分析中，有时候会需要一些比较专业的数据，这些数据可以通过公开出版物获取，比如《中国电子商务发展报告2017》、《2018中国农产品电商发展报告》等权威行业报告。
统计工具的数据:专业的网站统计工具有很多，国内常用的网站统计工具有百度统计和CNZZ（现已改名为友盟+）等。通过这些统计工具可以获取访客来自哪些地域、访客来自哪些网站、访客来自哪些搜索词、访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据需要进行广告跟踪等。
P12市场调查
市场调查就是用科学的方法，有目的、系统的搜集、记录、整理和分析市场情况，了解市场的现状以及发展趋势，为企业的决策者进行市场预测、做出经营决策制定计划提供客观、正确的依据，市场调查的常用方法有：观察法、实验法、访问法、问卷法等。
P13 数据分析
数据分析是对处理过的数据进行分析，通过合适的方法及工具，从中推导出价值的信息并形成有效结论的过程。在确定数据分析思路的阶段，同时应根据分析内容要确定合适的分析方法，这样才能从容的对数据进行分析研究。目前数据分析多是通过软件来完成的，简单实用的软件有我们比较熟悉的Excel，专业高端的分析软件有SPSS（统计产品与解决方案软件）和SAS（统计分析软件）等。另外，在电商数据分析中还需要使用生意参谋等专门的数据分析工具。
P14 数据处理。
在数据分析师获取的大量数据中，并不是所有的数据都具有分析价值，这时就需要数据分析师对数据进行处理加工提取有价值的数据。在数据分析中，数据处理是必不可少的一个环节，主要包括数据清理、数据转换、数据提取、数据汇总、数据计算等数据处理方法（关于数据处理的这些方法，将会在后面的章节中详细讲解，这里了解即可）
P15数据展现
数据展示是将数据分析结果通过直观的方式（表格、图形等）呈现出来。通过数据展现可以让决策者更好的理解数据分析结果。如图所示，可以采用多图表类型混合方式来展现数据，常用的图有拆线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、和弦图等
P16数据挖掘与数据分析的区别
数据分析一般都是得到一个指标统计量结果，比如总和、平均值等，这些指标数据都需要与业务结合进行解读，才能发挥数据的价值与作用。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中有价值的信息的过程。数据挖掘侧重于解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），其重点在于寻找未知的模式与规律。
总的来说数据分析与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据中发现关于业务的有价值的信息，只不过是分工不同。
如果对数据挖掘比较感兴趣的话，可以在掌握一定的数据分析知识后，查找相关的资料进行学习。
P13总结
好了，到此本次课就要结束了，我们做一个简单的回顾。本次课我们认知到从数据到知识的过程就是数据分析与数据挖掘过程。通过数据挖掘与数据分析，我们能从数据中得到知识，然后应用这些知识产生价值。通过电商数据分析过程展现了数据分析的过程，并分析了数据分析与数据挖掘的关系。
好，这次课到此结束，谢谢！