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最终消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。任何数据分析过程都包括四大要素：场景+数据+工具+方法。数据分析起点必须来源于某个场景下的需求，根据需求目标，搭建分析框架，提取需要的数据指标，用适合的工具实现，最后提炼结论，给出建议或策略。下面我将分别展开介绍数据分析过程的四大要素，并列举应用数据分析的软件平台。

数据分析过程四大要素

1.场景

从行业化角度说，各行各业的应用场景各不相同，从行业内部业务细分来讲，每项业务的场景也有所差异。以互联网为例，可以分为游戏、聊天、安全、新零售...不同业务场景。不同场景的分析与嵌入也不完全相同，但有一点，场景越丰富，数据分析岗越有必要和价值，思路和想象也可无限扩展。

2.数据

大数据的时代，各行各业的数据体量庞大，不同行业分析时所需要的数据也是不同的，数据的应用影响着行业化分析的水平。因此，学会提取关键数据对于数据分析过程的意义十分重大。

3.工具

数据采集出来后，就需要有工具对数据进行分析，以达到最终的目的，数据提取如果数据量比较小，很多公司会有直接下载的功能，但如果数据量比较大，就需要自己加工了，常用的数据查询工具有SQL，可视化分析工具有tableau等，工具的合理应用有利于最终数据的利用。

4.方法

数据分析思维方法包括两个层面，一个是数据分析思维层面，另一个是套路层面，常用的数据分析思维有归纳、演绎、对比思维等，方法的不同应用条件为数据分析过程的完成提供了思路的借鉴。提高了数据分析的效率。

应用数据分析的软件

大数据时代对于信息的利用更加的全面有效，就企业商业智能领域而言，数据分析的应用尤为突出。以帆软的FineBi为例，其中数据挖掘、可视化探索分析、嵌入式分析等功能展示，适用于企业相对复杂的数据环境。为企业数据的智能分析，决策制定提供了便捷的借鉴途径，提高了企业的运营效率。受到了各行各业用户的好评，是一个值得信赖的企业智能分析平台。

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