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四、数据分析
数据分析是指用适当的分析方法及工具 ， 对处理过的数据进行分析 ， 提取有价值的信息 ， 形成有效结论的过程 。 由于数据分析多是通过软件来完成的 ， 这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法 ， 还要熟悉数据分析软件的操作 。
数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法 ， 就是从大量的数据中挖掘出有用的信息 ， 它是根据用户的特定要求 ， 从浩如烟海的数据中找出所需的信息 ， 以满足用户的特定需求 。 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果 。
一般来说 ， 数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测 ， 重点在寻找模式和规律 。


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数据分析与数据挖掘的本质是一样的 ， 都是从数据里面发现关于业务的知识 。
五、数据展现
一般情况下 ， 数据是通过表格和图形的方式来呈现的 ， 我们常说用图表说话就是这个意思 。 常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等 ， 当然可以对这些图表进一步整理加工 ， 使之变为我们所需要的图形 ， 例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等 。
大多数情况下 ， 人们更愿意接受图形这种数据展现方式 ， 因为它能更加有效、直观地传递出分析所要表达的观点 。 记住 ， 一般情况下 ， 能用图说明问题的就不用表格 ， 能用表格说明问题的就不要用文字 。
六、报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现 。 通过报告 ， 把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来 ， 供决策者参考 。 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 。 结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂 ， 可以令数据更加生动活泼 ， 提供视觉冲击力 ， 有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论 ， 从而产生思考 。
另外 ， 数据分析报告需要有明确的结论 ， 没有明确结论的分析称不上分析 ， 同时也失去了报告的意义 ， 因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的 ， 所以千万不要舍本求末 。
【数据分析思路流程 如何分析数据】最后 ， 好的分析报告一定要有建议或解决方案 。 作为决策者 ， 需要的不仅仅是找出问题 ， 更重要的是建议或解决方案 ， 以便他们做决策时作参考 。 所以 ， 数据分析师不仅需要掌握数据分析方法 ， 而且还要了解和熟悉业务 ， 这样才能根据发现的业务问题 ， 提出具有可行性的建议或解决方案 。