書名：誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）
作者：劉夏璐，狄松
本書主要還是進行數據分析入門相關知識的分享，主要軟件為Excel。里面整理一些自己覺得重要的知識點提醒，需要的可以找下原書詳細看。因為內容還是比較多的，于是分幾篇完成整理吧。
一、數據分析基礎
數據分析的目的是把復雜數據背后的信息集中與提煉。分為：
描述性數據分析
探索性數據分析
驗證性數據分析
數據分析作用：
現狀分析
原因分析
預測分析
數據分析過程六個階段：
明確分析目的和思路
數據收集
數據處理
數據分析
數據展現
報告撰寫
數據來源：
數據庫
公開出版物（統計年鑒或報告）
互聯網
市場調查
常用指標和術語：
平均數：數據平均值
絕對數：反映客觀現象總體在一定時間、地點條件下的總規模、總水平的綜合性指標，也可表現為一定時間、地點條件下數量增減變化的絕對數。
相對數：兩個有聯系的指標對比計算而得到的數值，用以反映客觀現象之間數量聯系程度，基本公式：相對數=比較數值（比數）/基礎數值（基數）
百分比：相對數的一種，一個數是另一個數的百分之幾。
百分點：不同時期以百分數的形式表示的相對指標的變動幅度，即不應該說提高了17%而應該說提高了17個百分點。
頻數：一組數據中個別數據重復出現的次數。
頻率；每組類別次數與總次數的比值。
比例：屬于相對數，在總體中各部分的數值占全部數值的比重。
比率：屬于相對數，不同類別數值的對比。
同比：與歷史同時期進行比較得到的數值。
環比：與前一個統計期進行比較得到的數值。
二、確定分析思路
數據分析方法論：從宏觀角度指導如何進行數據分析。
數據分析法：具體的分析方法。
常用數據分析方法論：
1、PEST分析法
Political Economic Technological Social
2、5W2H分析法
Why What Who When Where How How much
3、邏輯樹分析法
已知問題作為樹干，相關問題作為樹枝，將問題的所有子問題分層羅列。
遵循以下三個原則：
要素化：把相同問題總結歸納成要素。
框架化：將各個要素組織成框架，遵守不重不漏的原則。
關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不孤立。
4、4P營銷理論
Product Price Place（渠道）Promotion（促銷）
5、用戶行為理論
認知、熟悉、試用、使用、忠誠
以網站分析為例：
認知——網站訪問——IP、PV、人均頁面訪問量、訪問來源
熟悉——網站瀏覽——平均停留時長、跳出率、頁面偏好
熟悉——站內搜索——搜索訪問次數占比
試用——用戶注冊——注冊用戶數、注冊轉化率
使用——用戶登錄——登錄用戶數、人均登錄、訪問登錄比
使用——用戶訂購——訂購量、訂購頻次、內容、轉化率
忠誠——用戶黏性——回訪者比率、訪問深度
忠誠——用戶流失——用戶流失數、流失率
三、數據準備
字段是事物或現象的某種特征，統計學中稱為變量。
記錄是事物或現象某種特征的具體表現，稱為數據或變量值。
四、數據處理
數據清洗，將多余的數據篩選清除，將缺失的數據補充完整，將錯誤的數據糾正或刪除。
數據加工，對數據字段進行信息提取、計算、分組、轉換等加工。
COUNTIF函數
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