1.5 重要知識點回顧

數據分析的概念：數據分析是指通過某種方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律等分析結果，為特定的研究或商業目的提供參考。

數據分析的三方面：明確的目的、適當的數據分析方法、有價值的結果。

數據分析的步驟：明確分析目的和內容、數據預收集、數據預處理、數據分析、數據展現和報告撰寫共六個步驟。

數據分析方法根據使用的工具和理論的難度分成四個層次：單純的數據加工方法；數理統計分析方法；數據挖掘方法和大數據分析方法。單純的數據加工方法理論是簡單的數學知識，使用SQL+Excel就可以完成；數理統計分析方法的理論基礎是概率論和微積分，需要使用SPSS Statistics、SAS EG等分析工具；數據挖掘方法的理論基礎是高等數學，其基本原理比較簡單，是根據前期數據得出規則，然后根據規則進行預測和分析，需要使用SPSS Modeler、SAS EM和R軟件等分析工具；而大數據分析方法的理論基礎就是數據挖掘，使用的是Hadoop、Mahout、Spark、Storm等大數據分析工具。在實際的數據分析過程中，數據分析師應根據數據分析的目標，選擇適當的數據分析方法，如果能用簡單的數據分析方法解決問題，就不要選擇復雜高深的算法。