“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。” ——马云卸任演讲

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

一大堆的理论是不足以证明这个大数据分析的具体应用及方法，下面是一个实例大家可以参考一下：

与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

现在互联网这么发达的城市中，多了解点知识才能让你有立足之地。不知道读完之后有没有让你对大数据分析有所深刻的了解呢？

数据分析是什么？

字面上理解就是对数据进行分析。具体的说就是，用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解、消化，开发出数据内部所表现的现象，发挥数据的作用，将有用想信息形成结论进行输出的过程。

数据分析的目的在于将隐藏在一大堆看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律，以帮助在实际工作中管理者的决策和判断。

数据分析一般分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中，描述性数据分析是最基础、最初级的，比如描述本月用户增加了多少，PV、UV是多少，都属于描述性数据分析。而探索性数据分析侧重于在数据中发现新的规律，验证性数据分析侧重于验证已有假设的真伪证明。后两者都是比较高级的数据分析。

数据分析的作用

1、分析现状：如企业的整体运营情况、企业的各项业务构成等日常数据。

2、分析原因：告诉你某一现状为什么发生。分析什么原因出现目前企业运营情况，是什么原因造成某项业务的增长或下降。

3、预测未来：告诉你将来会发生什么。大到对企业未来发展趋势作出预测，为企业制定运营目标、策略提供有效的依据，小到对一个功能以后的发展和规划提供数据上的支撑。

数据分析的步骤

1、明确分析目的和思路

什么事情都是在要想清楚目标和思路的情况下进行，不能乱来，不能摸着石头过河，这是在工作中和生活中都应该坚持的。只有这样才能目标明确，并围绕这个目标提出方法来解决。在数据分析中，我们不能拿着一堆数据，然后画了一堆图表，就觉得自己很棒了。而是要事先想好为什么要开展数据分析？本次分析是为了解决什么问题？分析才不容易误入歧途。才能用适当的方法进行适当的分析。

2、数据收集

数据收集一般包括一手数据和二手数据。一手数据指可直接获取的数据，大多数是公司自己的数据库。二手数据指经过加工整理的数据，如：互联网、公开出版物、市场调查调研资料。

3、数据处理

对收集到的数据进行加工处理，形成适合数据分析的样式。从大量杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决最终问题有帮助有意义的数据。其中包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等。原始数据就是再“干净”都需要处理后才能进行分析。

4、数据分析

用适当的方法对处理过后的数据进行分析，提取有价值的信息，最终形成结论。目前大多数数据分析都是通过软件来完成的，减常规的用Excel就能很好的完成数据分析。

5、数据展现

为了让非专业人士都一目了然，都需要将数据通过表格、图形的方式呈现出来。如：柱状图、饼状图、折线图、散点图、雷达图等。大多数情况下，人们对于图形这种方式来展现数据的接受度是很高的。能用图的情况下就不用表格，能用表格就不用文字。

6、撰写报告

分析完了、图画完了，最终肯定都需要形成一个报告。这个报告就是对整个分析过程的总结和呈现。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，需要一个好的分析框架，图文并茂、层次分明，能够一目了然，能够让阅读者正确理解报告内容和结论并产生思考。最终，明确的结论和围绕数据的建议都是必须的。

避免的问题

1、分析目的不明确

解决思想问题是第一要务，即一定要围绕你的分析目的，是为了什么进行分析。只有对自己的目的有清晰的认识，才知道要怎样去实现这个目的，需要通过哪些图标来展示，才会更好的进行问题分析。

2、业务知识不足

数据分析需要结合相应的业务知识、管理知识等方面的工作经验，不能仅仅是数字上的分析。而是在业务逻辑上有一定的关联性。要多思考数据背后的事实与真相，所以数据分析师不单纯是做数学题，还需要懂营销、管理、策略。

3、一味追求高级分析法、高级模型

很多人在数据分析中喜欢使用很高级的分析方法，比如：回归分析、因子分析等。觉得高级分析方法显得专业，结果才更有说服力。其实不然，高级的不一定是最好的，能够简单有效的解决问题的方法才是最好的。“不论黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫。

来自：数据观 https://shujuguan

任何事物都是既有共性，又有个性的，只有通过对比，才能分辨出事物的性质、变化、发展、与别的事物的异同等个性特征，从而更深刻地认识事物的本质和规律。在这里，我们和大家简单分享一下“对比分析”。

所谓“对比分析”，就是把两个相互联系的指标数据进行比较，说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调等。对比分析可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。

一、对比分析的分类

在日常应用中，最常用的对比分析有静态比较和动态比较。

1）静态比较：同一时间条件下对不同总体指标进行比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫“横比”。

2）动态比较：同一总体条件下对不同时期指标数据的比较，也叫“纵比”。

二、一定要选择合适的对比标准

在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，标准合适，才能做出客观的评价，不合适，评价可能得出错误的结论。下面就提供几种常见的对比标准：

1、时间标准：即选择不同时间的指标数值作为对比标准。1）与上年同期比较，即“同比”（点击了解如何计算同环比）

2）与前一时期比较，即“环比”

3）与达到历史最好水平的时期或历史上一些关键时期进行比较

2、空间标准：选择不同空间指标数据进行比较。1）与相似的空间比较，如与同级部门、单位、地区比较

2）与先进空间比较，如与行业内标杆企业比较

3）与扩大的空间标准比较，如与行业内平均水平比较

3、经验或理论标准通过对大量历史资料的归纳总结或已知理论推理而得到的标准，如借助恩格尔系数衡量某国家或地区的生活质量。

4、计划标准：即与计划数、定额数、目标数对比。如每个公司每年都会有自己的业绩目标或计划，就可以将目前的业绩与全年业绩目标进行对比，看是否完成目标，如果一年尚未完成，处于某阶段，则可以把目标按时间拆分在进行对比，或直接计算完成率，再与时间进度（当天为止的累计天数/全年天数）进行对比。

三、别把不相关数据放在一起对比

有些数据能放在一起对比，有些则无意义。就像房价可以将北京、上海、广州等一线城市放在一起比较，但是不能将它们与三、四线城市进行比较，因为不具有可比性。因此，在比较前要考虑对象的经济发展状况、地域范围与地理位置、人口数量、生活习惯等诸多因素，对象之间相似处越多，则越具有可比性。以下提供一些可比性原则：

* 数据的时间范围可比。比如，不能拿A企业一年的销售业绩，和B企业一个季度的销售业绩对比，不同企业的同一时期才具有可比性。* 数据的计算方法可比。比如，不能拿A股票的平均值和B股票的加权值进行对比，因为其计算方法是不同的。* 总体性质可比。比如，把一个手机的参数和一个杯子的参数放在一起对比，是没有什么意义。

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.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。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

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，提高视觉冲击力，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。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

微信公众号发展至今，整体的产业已趋向成熟，市场对其运营框架也有了大致的共识，基本上可分为：内容运营、活动运营、用户运营，以及渠道运营和数据运营等几大模块。每个不同的运营模块，它们各自独立，同时又相互地影响。

本文侧重于对运营初学者来说，提供一套简易、有效的数据运营方法论。在开展数据运营工作之前，我们首先得了解数据在整个公众号运营工作中，究竟充当着什么样的角色？

我认为：“数据是运营的基础，就像一条绳索，贯穿整个运营工作。它既是运营KPI考核的直接呈现方式，同时也是运营方向的理论支撑点”

在新媒体的数据运营中，数据分析是至关重要的步骤，而数据分析有大概九类方法，你们知道吗？今天小天就来带大家了解一下这些干货吧！

数据分析的九类方法：直接评判法 — 对比分析法 — 结构分析法 — 分组分析法 — 平均分析法 — 矩阵分析法 — 漏斗图分析法 — 雷达图分析法 — 回归分析法

1.直接评判法

直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。

直接评判法有两个必要的条件：一是运营者有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。

2.对比分析法

对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。

对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。

通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。

3.分组分析法

分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。

分组分析法遵循相互独立，完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互独立，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的差异性，每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。

4.结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。

例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。

5.平均分析法

例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。

6.矩阵分析法

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为运营者提供数据参考。

例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。

7.漏斗图分析法

漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。

重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。

8.雷达图分析法

雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高，代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。

9.回归分析法

回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。

例如，将今日头条粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。

在我过去的博客文章中，我们已经介绍了数据分析的一些基本原理和陷阱。在这篇博文中，我们专注于数据科学中会遇到的四种数据分析：描述性分析，诊断性分析，预测性分析和规范性分析。

当我与刚刚进入数据科学世界的年轻分析师相遇时，我经常会问他们 “你认为数据科学家最重要的技能是什么？”。他们的答案是非常多样。

我对他们的回馈是：数据科学家最重要的技能应该是将数据转化为非定量的、清晰的、有意义的见解的能力。瑞典统计学家汉斯·罗斯林（Hans Rosling）为此而闻名。这是一个经常被忽视的技能。

围绕今天主题，非常有必要为大家详细介绍一些帮助个人如何使用分析相关的知识提炼出有价值的见解的工具。其中的一款工具就是四维范式分析。

简单地，可以将数据分析分类成四个主要类型。下面我将会详细介绍里面的细节。

一、描述性分析：发生了什么？

这是所有形式中最常见的。在业务中，它为分析人员提供了业务中关键指标和措施的视图。

例如公司每月的收支表。类似地，分析师可以获得大量客户的数据。了解客户的人口统计信息（例如我们的客户的30％是个体经营者）将被归类为“描述性分析”，利用有效的可视化工具可以增强描述性分析的信息。

二、诊断性分析：为什么发生？

这是数据分析的复杂性的下一步是诊断性分析。在对描述性数据进行评估时，诊断分析工具将使分析师能够深入到细分的数据，从而隔离出问题的根本原因。

精心设计的商业信息（BI）仪表板包含读取时间序列数据（即多个连续时间点的数据），并具有过滤器和钻取能力，可进行此类分析。

三、预测性分析：将发生什么？

预测分析是关于预测的。无论是将来发生事件的可能性，预测可量化的数量还是估计可能发生事件的时间点。这些都是通过预测模型完成的。

预测模型通常利用各种可变数据进行预测。组件数据的变异性将与可能预测的关系（例如，一个较老的人，他们对心脏病发作的敏感程度越高 - 我们会说年龄与心脏病发作风险呈线性相关），然后将这些数据一起编译成分数或预测。

在一个很大的不确定性的世界中，能够预测能够做出更好的决定。预测模型是许多领域中最重要的一些模型。

这是预测中需要避开的坑：http://insights.principa.co.za/the-top-predictive-analytics-pitfalls-to-avoid

四、规范性分析：需要做什么？

在价值和复杂性方面的下一步是规范性模式。规范模型利用对发生的事情的理解，为什么发生了这种情况以及各种“可能发生的”分析，以帮助用户确定采取的最佳行动方案。规定性分析通常不仅仅是一个单独的行动，而且实际上是其他一些行动。

一个很好的例子是一个交通应用程序，帮助您选择最佳路线回家，并考虑每个路线的距离，每个路上可以行驶的速度，以及当前的交通限制。

另一个例子可能是制作考试时间表，使得各个班级的学生没有冲突的时间表。

总结

虽然不同形式的分析可能为企业提供不同数量的价值，但它们都具有自己的位置。

大数据行业发展如火如荼，国家政策利好，互联网大佬纷纷在大数据行业布局，我们想让自己的职业生涯在一个朝阳行业发展，肯定又要学习相关技术，让自己与时俱进，但是难就难在大数据是一个新兴事物，目前我国大学的专业里面还鲜少有这个专业，国家刚批的大数据专业，全国目前35个高校，但是从17年开始招生，2021年才有第一批毕业生进入职场，在四年期间，是大数据行业发展的飞速时期，没有行业发展是等着人才进入的，而是需要要虚位以待、蓄势待发，所以在没有高等教育准备好的大数据教育，如何高效的学习大数据，如何快速的与行业发展想契合，那么需要我们成为第一个吃螃蟹的人，作为一个随着大数据行业成长的职业人，首先要知道大数据是个啥？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

那来帮大家分析下：如何高效的学习大数据。

经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？

那么你能找师傅带吗？

但凡有这种想法的人，或多或少都会存有侥幸之心，或者叫做“天真，单纯”。希望不花一分钱，就能更快速的学到更优质，更实用的技能。

关于这一点，我只想反问一句你：“如果你是大师，你凭什么愿意带我？”

其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。

先说一下大数据的4V特征：

数据量大，TB->PB

数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；

商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；

处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

······

第一步：初识Hadoop

1.1 学会百度与Google

不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。

Google首选，翻不过去的，就用百度吧。

1.2 参考资料首选官方文档

特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。

相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。

1.3 先让Hadoop跑起来

Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

· Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

· MapReduce、HDFS

· NameNode、DataNode

· JobTracker、TaskTracker

· Yarn、ResourceManager、NodeManager

自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。

建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。

另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.

1.4 尝试使用Hadoop

· HDFS目录操作命令；

· 上传、下载文件命令；

· 提交运行MapReduce示例程序；

· 打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。

· 知道Hadoop的系统日志在哪里。

1.5了解它们的原理

MapReduce：如何分而治之；

HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；

Yarn到底是什么，它能干什么；

NameNode到底在干些什么；

ResourceManager到底在干些什么；

1.6 自己写一个MapReduce程序

仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，

打包并提交到Hadoop运行。

不会Java的话，Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。

如果能认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。

第二步：更高效的WordCount

2.1 学点SQL吧

如果不懂数据库的童鞋先学习使用SQL句。

2.2 SQL版WordCount

在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？

如果用SQL的话：

SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，SQL一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

2.3 安装配置Hive

Hive算是数据仓库工具，安装不难，网上有很多教程，配置完成后，可以正常进入Hive命令行。

2.4 试试使用Hive

尝试在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。

明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？

2.5 学会Hive的基本命令

创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；并学习更多关于Hive的语法和命令。

0和Hadoop2.0的区别

MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；

HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；

自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；

会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；

Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；

Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；

从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。

第三步：把别处的数据搞到Hadoop上

此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。

3.1 HDFS PUT命令

put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议需熟练掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。

实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。

可以尝试了解原理，试着写几个Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。

就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。

了解Sqoop常用的配置参数和方法。

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；

使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；

PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。

3.4 Flume

Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；

PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。

3.5 阿里开源的DataX

之所以介绍这个，是因为以前某公司客户目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，个人感觉非常好用。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。

PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。

至此，你的“大数据平台”应该是这样的：

第四步：把Hadoop上的数据搞到别处去

前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？

其实此处的方法和第三步基本一致的。

4.1 HDFS GET命令

把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

4.2 HDFS API

原理同3.2。

4.3 Sqoop

原理同3.3。

使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；

使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；

4.4 DataX

原理同3.4

此时，“你的大数据平台”应该是这样的：

走完第三步和第四步的流程，那么你应该已经具备以下技能和知识点：

· 知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；

· 知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；

· 知道flume可以用作实时的日志采集；

至此，对于大数据平台，应该已经掌握如何搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。

接下来的问题就是，Hive使用的越来越多，你会发现很多不愉快的地方，特别是速度慢，

大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。

第五步：快一点吧，我的SQL

其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。

目前我们的方案使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概如下：

· 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；

· Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；

5.1 关于Spark和SparkSQL

什么是Spark，什么是SparkSQL。

Spark有的核心概念及名词解释。

SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。

5.2 如何部署和运行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？

如何在Yarn上运行SparkSQL？

使用SparkSQL查询Hive中的表。

PS:Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。

第六步：一夫多妻制

其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面步节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。

6.1 关于Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。

6.2 如何部署和使用Kafka

使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。

使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。

Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

至此，“大数据平台”应该扩充成这样：

这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。

总结：

为什么Spark比MapReduce快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。

使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。

自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

前面的学习已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务�...

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊。

一、初创期

初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。

案例：

拿之前做的某款国外移动端论坛社交应用为例，产品在idea时期(12,13年左右)发现了论坛用户经常在吐槽从移动端Wap页访问论坛速度慢、广告多、完全没有移动端适配，于是我们提出假设：做一个App，连接论坛系统与用户，让论坛用户在移动端也能享受流畅的论坛访问体验，并且用户愿意为了这种体验付费。

于是在初期，整个产品完全围绕看帖、发帖两个核心场景进行挖掘，在论坛里进行宣传，售价$18，发现有许多用户为之付费，且这些用户的留存率达到60%+(当然与用户付费了有关)，有一半的用户使用时长都超过了70分钟。当时没过多久陆续出来了一些竞品 (Vbulletin团队，当时最大的论坛系统，开发了一个移动端的App，意图解决同样的问题)，但是没过多久都远远落在了我们后面，就是因为整个团队遵循MVP的思想，按用户反馈专心反复打磨看帖、发帖的流畅体验，获得了非常好的用户口碑并领先市场，也获得了某著名硅谷投资机构的投资。

关键数据——目标人群画像

除此之外，初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。

案例：

今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多，且女性用户留存明显比男性用户要高。于是决定在产品策略上向女性用户倾斜，主攻女性健身、减脂、美容方向的功能以及内容推荐，产品整体次日留存率相比之前增长近100%。

同样，最近服务了一个鹅厂内部客户，他们开发了一款新产品，意在面向年轻人群体，结果却发现其用户年龄分布以青少年和老年人居多：

这正好与他们的用户渠道相关，原来他们有一款面向青少年和老年人的产品，为了给产品带来第一批用户，他们直接从老的产品将用户引流过来，结果发现他们并非产品的目标用户。

关键数据——留存率

在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。

留存率的维度分很多种(7日，双周，30日等)，依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日;留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。

介绍一个以数据为驱动的先行指标模型，可以通过找到先行性指标指导产品设计，从而提升留存率。先看下先行性指标的定义，先行性指标是指新用户在使用产品早期的一种产品行为，这个指标与用户的留存率指标之间存在着非常高的线性相关关系，可以预测用户是否会在产品中留存下来。

用自己总结的公式来描述，大致如下：

积极预测可能性(%)：表示用户执行了该行为，即可预测该用户留存活跃的可能性

消极预测可能性(%) ：表示用户如果不执行该行为，即可预测该用户不留存活跃的可能性

最终，先行性指标的可信度=积极预测可能性 X 消极预测可能性 ，我们直接看案例。

案例

拿之前的论坛社交App为假设，假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标，那么我们计算一组数据：

其中，用户前10天内添加好友超过7个，则其30日留存下来可能性为99%;若添加好友小于7个，则其30日不留存下来(流失)可能性为95%，综合指标可信度为0.9405。

同理，计算以下两个先行性指标可信度：

最终，我们得到对比：

以上只是假设的数据，实际上，我们需要对比十几个甚至是二十几个行为指标才能找出先行性可信度最高的行为。

这个模型中第一条“新用户在注册后的10天内添加好友超过7个”，也就是Facebook一个经典的“aha moments”，所谓”aha moments”即当用户意识到产品的核心价值的时刻，也就是我们的“先行指标”。

(Facebook，Instagram推荐好友截图)

除此之外，先行性指标应当满足以下条件：

二、快速成长期

经过了产品打磨的初始阶段，产品有了较好的留存率了，这个时候产品开始进入自发增长期。自发增长期的产品阶段，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个漏斗分析为主。

新用户的增长和激活

其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：

原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式;

口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户;

人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。

这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。

新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃

产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户(留存后)、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。

案例

以之前的论坛社交APP为例，新用户进入产品会看到一个欢迎页(如左下图)，经过注册、登录后会看到产品的首页(如右下图的Feed流页面)，多数App都有类似的流程：

一个新用户从进入App欢迎页到最终成为核心用户大概是以下流程：新用户(探索发现产品价值中)-> 旁观者(逐渐认知产品价值并有一定的参与感)->生产者(认同产品价值并积极参与)：

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊：

此时，对各个阶段的用户行为进行指标分解：

新用户&探索发现者：

欢迎页跳出率新用户注册率新用户引导流程转化率初始看到Feed页跳出率搜索结果转化率推送权限开通率

旁观者(路过者)：

平均每个用户关注板块数平均每个用户关注其他用户数平均每个活跃用户赞/分享数Feed卡片展示数Feed卡片点击数订阅内容推送点击率

内容生产者：

· 平均每个活跃用户发帖数

· 平均每个活跃用户发照片、视频数

· 平均每个用户在论坛内使用时长

· 活跃用户在论坛内行为分布

精细化的拆分用户生命周期前中期的行为指标，在产品快速增长期帮助了产品不断打磨细节，将用户从新进到成为核心用户体验不断完善。与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。

三、成熟期

随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移。

这里分享一个在增长期和成熟期关注的数据模板 Daily Net Change (应用自John Egan@Pinterest)，区别于只关注DAU、MAU数据，只关注活跃用户数的增减很多时候都是取悦自己，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。

其中Net Change = 新增用户 + 回流用户 – 流失用户。

新增用户即当天有多少新用户加入

回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用

流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前

流失与回流

在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：

核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。

除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI：

案例：

提升ROI

四、衰退期

最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：

1、规模化

常出现在零售业中，如开一家按摩养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁加盟模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。

2、生态化

在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户;同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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