在互联网时代，没有一家公司的成功离得开数据分析，甚至没有一个团队的成功不需要数据分析，即便你只是一个自媒体博主，你依然需要通过分析数据来判断，哪些内容受众喜欢看。对企业来说，通过数据分析，可以得知哪些功能、哪些产品受用户欢迎，哪些趋势代表着未来的巨大发展潜力。
或许你正摩拳擦掌想要进入数据分析领域，但你对数据分析了解多少？
目前有六种主流的数据分析类型，通常用于技术和商业领域。
诊断分析：诊断分析回答了“为什么会发生这种情况？”这个问题。比如，企业利润出现严重下滑，诊断性分析就是要找出利润下滑的原因有哪些。
预测分析：预测分析回答了“最有可能发生什么？”这个问题。它通过对过往历史事件、周期的研究来预测未来趋势。比如股市涨跌周期、猪肉价格周期等。
规范性分析：整合从其他数据分析类型中获得的所有见解，你就获得了规范性分析。有时，不能仅通过一种分析类型来解决问题，而是需要多种见解。
统计分析：统计分析回答了“发生了什么？” 这个问题，该分析类型涵盖数据收集、分析、建模、解释和演示。
文本分析：也称为“数据挖掘”，它将原始大量的数据转换为有用的业务信息。文本分析可以说是最直接的数据分析方法。
弄清楚数据分析类型只是第一步，接下来你要知道用什么方法分析。
数据分析方法主要有两种：定性分析和定量分析。
定性分析：是对研究对象进行“质”方面的分析，对获得的材料进行思维加工，实现认识事物本质、揭示内在规律的目的。
定量分析：是对现象的数量特征、数量关系与数量变化的分析，目的在于揭示和描述现象的相互作用和发展趋势。
虽然定量数据分析和定性数据分析的假设不同，但是数据分析本身是超越了定性/定量这一分类的。对这两种研究方式来说，数据分析方式不是二选一，有的时候定性和定量数据分析方式是可以共同使用的。
数据需求收集：问问自己为什么要做这个分析，你想使用什么类型的数据分析，以及你计划分析什么数据。
数据收集：根据要求，是时候从数据来源上收集数据了。来源包括案例研究、调查、访谈、问卷调查、直接观察等等。
数据清理：并非您收集的所有数据都有用，所以要进行清理。删除掉冗余的、没用的、重复的数据，留下对业务有帮助的数据。
数据分析：在这里，您可以使用数据分析软件和其他工具来帮助您解释和理解数据并得出结论。数据分析工具包括但不限于 Excel、Python、R、Looker、Rapid Miner、Chartio、Metabase、Redash 和 Microsoft Power BI。
数据解释：现在你已经有了数据分析的结果，但你要怎么解释你的结论呢。你要怎么呈现
你发现的最佳解决方案呢？
数据可视化：一大堆复杂的数据谁都不爱看，包括你的老板。所以你要把数据做成图表、比如圆柱体、折线图等等简单明了的方式，让老板、团队一眼就能抓住要点。
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