不少人想学习数据分析知识，却不知道从何开始，接下来小编就来为大家讲一讲关于数据分析你最想了解的内容吧。

一、数据分析的整体流程

此部分，描述了完整的数据分析流程，如下8个步骤：

1）问题界定：明确业务需求和最终的任务目的；

2）问题拆分：遵循业务逻辑，拆分不同的维度；

3）指标确定：确立可探索的指标，界定关键指标；

4）数据收集：收集相关的数据，包括内部和外部的；

5）数据清洗：对数据统一化处理，消除数据噪音；

6）数据分析：分析与可视化数据，得出分析结论；

7）趋势预测：挖掘建模，预测未来；

8）报告方案：输出分析报告及业务解决方案。

二、问题的定义以及数据的获取方法

此部分，描述了定义问题的方法、流程和模型，以及获取数据的来源渠道。

1）定义问题的流程及方法：

明确问题的边界：分析的目标是什么？需要输出什么成果？

确定关键指标和逻辑：按业务逻辑细分目标，确定关键指标；

初步进行定性、定量分析，并明确分析模式；

2）常用的分析模型：

经典模型：5W2H、SWOT、4P、CATWOE、STAR、五力等；

常用业务模型：用户画像、销售影响因素、市场变化因素、AARRR流量模型、金字塔等；

3）数据的来源：

企业内部数据：产品数据、用户数据、订单数据、行为数据；

外部公开数据：开放网站、政务公开数据、数据科学竞赛、数据交易平台、行业报告、指数平台；

网络数据爬取：财经数据、投资数据、房产数据、舆情数据、影音数据、新媒体数据；

三、数据库的基础技能：数据的查询与提取

此部分，描述了数据分析所需的数据库技能体系。

1）MySQL的技能体系：创建/连接、增删改查、函数运算、索引、排序分组；

2）MySQL数据表基本操作：创建表（Create）、删除表（Drop）、修改表（Alter）、插入行（Insert）、删除行（Delete）、更新行（Update）；

3）MySQL数据查询语句：Selet......From......

4）MySQL排序与索引：Order by 与 Index

四、数据分析的Python基础技能

此部分描绘除了用Python做数据分析必备的技能框架：

编程规范：比如，标识符、保留字、多行语句代码、缩进数量等；

数据类型：字符串、列表、字典、数字、元组、集合；

函数：内置函数与自定义函数的用法；

控制语句：条件语句与循环语句的用法；

模块使用：内置模块与第三方库的使用；

输入输出：文件的读写、代码的优化；

以上就是数据分析的一些基础知识了，赶紧学起来吧 ！