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对于数据分析，我一直强调核心是业务。通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑。而数据分析工具是帮助我们实现结果的手段。
比如你要做销售数据分析，要知道为什么整体销售额出现止步不前的状况，你需要将这个指标按照不同维度细分。例如按照地域分，有没有哪些地区“情况特殊”；按照时间维度，有没有季节性的波动；按照产品，有没有出现产品分布不合理的状况。所以，你分析的切入点一定与你业务的理解程度相关。
讲一个关于数据分析的笑话:某公司业务员学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算，总算把全年各地区的数据汇总，得出结论：今年营收涨幅不大的原因是2月份营业收入远远小于其它月份。然后进一步挖掘，试图用spss、sas中的数据挖掘模型找出原因但至今无果。扫地阿姨弱弱的说，2月份是春节，几乎所有的公司半个月无人上班…
这个例子告诉我们，脱离实际和业务的数据分析，会走很多弯路。一个问题的分析不一定要从很大的角度，相信销售总监以实际经验早就知道2月份的营收并不是造成全年整体营收下降的主要原因，他更多需要了解的是逐月的销售增速是呈现一个怎样的变动，每个变动对应的一些市场、营销、人员、政策是否有什么变化。
所以把业务问题抛给程序猿是一个比较不明智的决定，业务人员自己着手建立数据分析才是省事又准确的方法。
那业务人员数据分析最关键的就是工具，工具势必要求简单、好上手。
EXCEL
如果能明确分析需要用到的数据，十万以内的数量级上excel是首选。业余学习运用表格功能及一般的运算规则，提高报表制作及计算的效率。再进一步，学习用VLOOKUP、VBA处理一些复杂的运算和复杂的逻辑关系判断，学会做一些智能化的互动报表和动态图表。再进一步，这样的工作已定性化，可以利用其他工具进行VBA的开发，完成程序级的开发应用，这也是企业级常用的，但这样的这样的工程还是交给程序猿来做吧。
以下提供EXCEL处理数据的技能
数据重复：（COUNTIF函数），删除重复项
缺失数据： IF And Or 嵌套函数等
数据抽样：Left，Right，CONCATENATE(文本1，文本2....)，VLOOKUP
数据计算：AVERAGE、SUM、MAX、MIN，Date，If
数据分组： VLOOKUP函数，采用近似匹配，SEARCH函数
数据抽样： RAND函数，RAND()
其他工具
实际应用过程会有一些局限性，当你要处理的数据分析，数量在5000以上，维度在20以上或者是所谓大数据的处理，单用Excel就有些吃力了，因为此时的数据往往需要进行建模、抽取、清洗的处理。这就又涉及技术层面的问题，所以这些问题可以交由一些智能化的工具来解决，把数据处理尽可能简化成可视化展示的形式。比如FineBI就是主张脱离技术解决数据分析的工具。
因为是商业智能工具，其在自动建模和数据的抽取、清洗方面展现出良好的“智能”，在百万级别以上的大数据处理基本是秒出，在企业级的流程应用上优势会更明显。
所以，对于工具的选用，视情况、视侧重点定夺。
End.
作者：数据分析师（中国统计网特邀认证作者） | 
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发表于 2016-12-13 16:20:49
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