1、数据分析概述

数据分析(Data Analysis)可以被定义为：用适当的分析方法和挖掘方法对收集来的数据进行研究总结，提取有用的信息，形成结论并支持决策的过程。

数据分析的分类

用于商业决策的数据分析方法主要分为业务描述性分析方法与数据挖掘分析方法两大类。

业务描述性分析是以数据为分析对象，以探索数据内的有用信息为主要途径，以解决业务需求为最终目标，包含业务理解、数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化、数据建模、模型结果可视化、分析结果的业务应用等步骤在内的一整套分析流程。

数据挖掘是一个横跨计算机、数学、统计学等学科的科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现信息的计算过程。数据分析的工作内容涵盖数据挖掘的工作内容。

数据分析在企业中可分为宏观分析和微观分析两大类。前者站在企业经营和运营的视角，为决策层和管理层提供数据支持；后者站在客户的视角，进行客户洞察，挖掘客户需求和匹配产品与服务，落地自动触发策略。

CDA LEVEL Ⅰ需要掌握的知识主要以解决业务宏观层面的问题为主，通过对业务数据进行描述性分析，帮助经营决策者及时发现宏观业务问题、做出正确判断、及时解决问题，最终达到帮助企业提高经营收益的目的。

业务描述性分析流程

(1)业务理解：是业务描述性分析的起点，也是流程中最为重要的步骤，要求分析人员能够全面、准确地理解业务问题及业务需求，并结合业务需求制订完整的分析计划。

(2)数据获取：是基于业务分析需求，从多渠道全面地获取分析数据的步骤。在业务描述性分析中用到的数据以结构数据为主，会在后面章节中为大家进行展开说明。数据获取阶段得到的数据没有质量保证，不能直接用来进行分析，需要进行进一步的处理。因此，我们将直接获取到的、未经加工的数据称为“原始数据(Raw Data)”。

(3)数据处理：是将原始数据进行清洗、加工，从而得到高质量的可用来进行分析的有效数据的过程。

(4)数据分析：是对处理过后的有效数据进行业务描述性分析的过程。

(5)结果展现：是将分析结果以业务分析报告或可视化分析报表（仪表盘、商业智能报表等）的形式呈现给业务决策者的过程。在结果展现环节要求内容准确、客观、全面、直观、易懂。

业务描述性分析技能矩阵

数据分析的落地方法

EDIT数字化模型主要包括探索(Exploration)、诊断(Diagnosis)、指导(Instruction)和工具(Tool)4个部分。其中外环的E、D、I 3个部分由企业业务岗位的人员执行，中心T部分由技术部门人员提供数据和工具的支持。

探索-Exploration：关注各个项目的运行状态、各项指标是否合规及各项业务的具体数据等。常常使用可视化的形式来展示业务运行状态。

诊断-Diagnosis：当业务指标偏离正常值时，采用定性和定量相结合的方式，在中、微观层面定位和分析问题。

指导-Instruction：在确定业务目标后，引入数字化的方法来更好地指导优化业务策略。利用知识库、策略库、流程模板等可以便捷地制定优化策略。

工具-Tool：数字化工具分为两个部分：数据工具和算法工具。数据工具（如数据库）从数据角度出发，整合企业的主数据、交易数据、分析数据和元数据，为数据应用提供数据基础。算法工具（如机器学习算法）是EDIT数字化模型的发动机，服务于价值经营、客群运营、全面质量管理、全面风险管理等各个方面。

2、数据分析师

专业、审慎、高效地完善各项业务流程，具体为：

(1)保证数据的合法性、时效性、全面性。全面了解业务背景、痛点、需求，做出分析建议，与团队充分沟通，确定合理的业务指标，获取符合要求的源数据。

(2)保持工具与算法的前沿性、适用性、高效性。根据业务需要，选择合理的工具、平台、系统及算法，保障数据的高效处理与建模分析。

(3)不断迭代并优化业务指标与数据模型，使研究结果更具解释性、预测性、可行性。

(4)撰写专业可视化报告，逻辑清晰，展示项目成果，并提出具有商业价值的建议。

3、数据相关的安全与立法

欧盟的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation，GDPR)已经于2018年5月25日正式施行。GDPR生效后，对个人数据的隐私和保护将更加透明和具有操作性。GDPR的影响是全球性的，它已经成为公认的个人信息保护立法的典范，公认的最完善、最严格的隐私保护规定。

GDPR的核心目标是将个人数据保护深度嵌入组织运营，真正将抽象的保护理论转化为实实在在的行为实践。

它主要体现在以下两个方面。

(1)企业在收集用户的个人信息之前，必须以简洁、透明且易懂的形式，清晰和平白的语言向用户说明将收集用户的哪些信息、收集到的信息将如何进行存储、存储的信息会如何使用、企业的联系方式等。

(2)用户享有的权利。数据访问权：用户有权向企业问询个人信息是否正在被处理，如果正在被处理，可以继而了解：①处理的目的；②相关数据类型；③数据接收方的信息；④如果对象是数据接收方，可以问询其数据来源。被遗忘权：用户有权要求企业删除个人数据，当数据已经披露给第三方时，用户可以继而要求他们删除相关数据。限制处理权：用户有权禁止企业将个人信息用于特定的用途。例如，某用户最近在购物网站搜索了以“精酿啤酒”为关键词的商品，网站的推荐信息流或者和该网站有合作的其他站点中可能就会向该用户推荐类似的“精酿啤酒”。现在用户可以要求该企业不能将这件事透露给其他企业，甚至还可以要求该企业也不能将这件事用于任何营销活动。数据携带权：简单来说，当用户想离开某个平台时，可以要求该平台将其在该平台产生的数据，以格式化的、机器可处理的格式提供给自己。

2021年6月10日，中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过《中华人民共和国数据安全法》。