今天不说模板，说说数据分析的入门知识，与大家共享。数据分析是最近很火的知识，似乎是非常新的东西，其实并非是新概念。根据百度百科，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

最近数据分析火热的原因有三个：

第一，大数据有了。足够多的数据使得原有基于统计、抽样的统计方法的局限性显现，新的分析需求出现。

第二，分析能力的提升。近年来信息技术的飞速发展，使得数据分析能力提升巨大，大家有了更多研究的资源。

第三，长尾效应催生需求。互联网经济的理论基石之一就是长尾效应，大量低销量产品可以产生总体巨大的销量，使得营销需要更加个性化，而由于成本原因，人工进行个性化营销是不可接受的，通过数据分析可以实现低成本的个性化营销。

那么，做数据分析需要什么呢？我认为需要以下三方面。

首先是需要基本的统计知识。数据分析是以统计知识为基础的，即便是所谓大数据分析（实际上大部分是大数据统计）也是基于经典统计理论进行扩展而来的，其扩展主要也是从技术上适应现有数据结构和分析工具，所以踏踏实实买本统计学教材吧，不需要你学的多深，但基本的知识体系还是需要建立的

其次是需要掌握基本的分析工具。一般而言，对于非IT人士，入门的分析工具我还是推荐MS office excel，excel内置的模块可以实现基本的数据分析功能，如果能学会VBA更好，不会也无妨，能熟练应用excel后再去学习SPSS，R，Python就会容易很多，因为基本的使用思想是接近的。对于IT人士，其实最基本是就是excel和SQL，不要看不起SQL，80%的分析用SQL就可以实现，甚至可以直接训练模型，我自己比较喜欢用postgresql\greenplum数据的Madlib开源数据分析库，直接用SQL在数据库上训练模型。

最后是需要对分析对象的业务有了解。任何的数据分析都是基于对分析对象的了解而进行的，很多事物在数据分析看来是相关的，但实际上可能只是巧合，这也是数据分析师最难的地方之一，当然也是数据分析师不是吃青春饭的重要原因之一。对业务的了解是需要耐心和时间的，透彻的理解可以大大提高数据分析的效果。