数据分析是对数据进行检查、清洗、转换和建模，以发现有用信息、得出结论并支持决策的过程。它不仅仅是处理数字，而是要提出正确的问题，选择正确的方法，并诚实地解读结果。

这个过程通常始于一个问题：我们想要了解什么？然后，收集、清洗和分析数据。分析师寻找规律、检验假设并构建模型。最后，将研究结果以非专业人士也能理解的方式呈现出来。最后一步往往是最难的。

数据分析类型：

• 描述性问题：发生了什么？
• 诊断：为什么会发生这种情况？
• 预测：可能会发生什么？
• 指导性问题：我们应该如何应对？

工具种类繁多，从电子表格到Python和R等编程语言，再到Tableau和Power BI等专业平台，不一而足。但工具本身并不能造就分析师，判断力才是关键。优秀的分析师懂得何时相关性毫无意义，何时样本存在偏差，以及何时数据根本不支持人们想要得出的结论。