读了《谁说菜鸟不会数据分析——入门篇》，做了一些总结如下：
一、数据分析那些事儿 1、什么是数据分析 数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2、数据分析分类：有描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析 3、数据分析作用：用来进行现状分析（如日报、周报等）、原因分析（如专题分析）、预测分析三种情况 4、数据分析的步骤： 明确分析目的和思路——收集数据——数据处理——数据分析——数据展现——报告撰写 5、常用指标和术语：平均数绝对数相对数：倍数、成数、百分数百分比百分点：1个百分点=1%，是指变动的幅度频数：绝对数，是一组数据中个别数据重复出现的次数频率：相对数，次数与总次数的比。比例：相对数，总体中各部分占全部的比，如：男生的比例是30:50比率：相对数，不同类别的比，如男女比率俄日3:2倍数：相对数，一个数除以另一个数所得的商，如A/B=C，那么A是B的C倍。番数：相对数，指原来数量的2的N次方，如翻一番，意思是原来数量的2倍，翻两番意思是4倍同比：相对数，指历史同时期进行比较，如去年12月与今年12月相比是同比环比：相对数，指与前一个统计期进行比较，如今年5月与今年4月相比是环比二、明确分析思路 1、常用的数据分析方法论：PEST分析法：用于宏观环境的分析。political（政治）、economic（经济环境）、social（社会环境）、technological（技术环境）5W2H分析法：why what who when where how how much逻辑树分析法：将问题的所有子问题分层罗列，逐步向下扩展4P营销理论：product（产品）、 price（价格）、 place（渠道）、 promotion（促销）用户行为理论：认知——熟悉——试用——使用——忠诚
三、数据准备 1、数据类型：字符型、数值型 2、数据来源
四、数据处理 1、数据清洗： 重复值的处理：countif、透视表、删除重复值、条件格式缺失值得处理：定位输入、查找替换、条件格式 2、数据抽取字段分列：分列、left/right字段合并：concatenate、&字段匹配：vlookup 3、数据计算 4、数据分组 5、数据转换：行列转换、多选题录入方式转换 6、数据抽样：rand
五、数据分析 1、数据分析方法：对比分析法：静比、动比分组分析法：组距结构分析法平均分析法：交叉分析法：分析两个变量之间的关系综合评价分析法：标准化、权重确定杜邦分析法：漏斗图分析法：矩阵关联分析法：第一象限（高度关注区）、第二象限（优先改进区）、第三象限（无关紧要区）、第四象限（维持优势区）；发展矩阵、改进难易矩阵 2、数据分析工具：数据透视表
六、数据展现 1、通过关系选择图表：成分：饼图、百分比堆积柱形图、百分比堆积条形图、瀑布图排序：柱形图、条形图、气泡图、帕累托图时间序列：折线图、柱形图、、面积图频率分布：柱形图、条形图、折线图相关性：柱形图、对称条形图（旋风图）、散点图、气泡图多重数据比较：雷达图 2、表格：突出显示单元格数据条图标集迷你兔 3、其他好看的图：平均线图双坐标图竖形折线图瀑布图：成分帕累托图：按照发生频率高低顺序绘制的直方图旋风图人口金字塔图漏斗图矩阵图、发展矩阵图
七、图表规范化 1、图表元素：标题、图例、单位、脚注、资料来源 2、注意事项：饼图：从12点钟开始、数据保持在5项以内、不要使用饼图分离、不需要图例、不要3D效果柱形图：同一数据序列使用相同的颜色、不要使用倾斜的标签、纵坐标轴一般从0开始、最好添加数据标签、刻度线和网格线多余、可以设置为Arial字体条形图：同柱形图折线图：线条不要超过5条、不要使用倾斜标签、纵坐标轴一般从0开始、刻度线和网格线多余、预测值用虚线表示 3、图表美化：简约整洁对比最大化数据墨水比：图表中每一滴墨水都要有存在的理由 去掉不必要的背景填充色去掉无意义的颜色分类去掉装饰性的渐变色去掉网格线、边框删掉不必要的图例去掉不必要的坐标轴去掉装饰性图片以上不能去掉的元素尽量淡化对需要强调的数据元素进行突出标识 2、找出隐形的线 3、图表喜欢的数字格式：Arial字体 4、突出对比：直线、箭头、阴影等
八、数据分析报告 1、数据分析报告的作用：展示分析结果验证分析质量提供决策参考 2、数据分析报告的种类专题分析报告：单一性、深入性：切忌蜻蜓点水，泛泛而谈综合分析报告：全面性、联系性：从宏观角度反映指标之间关系日常数据通报：进度性、规范性、时效性 3、数据分析报告的结构标题：解释基本观点、概况主要内容、交代分析主题、提出问题目录前言：背景分析、目的、思路正文：结论与建议附录：补充，不是必需。