数据分析是通过总结数据的规律来解决业务问题。数据分析包括如下几个主要内容：
现状分析：分析现在发生了什么
原因分析：分析为什么会发送这种情况
预测分析：预测未来会出现什么
数据分析的基本流程：获取数据，数据处理，数据分析，验证结果
数据处理是从大量的、杂乱的、缺失的数据中抽取出对解决问题有意义的数据。
数据处理包括数据规约、数据清洗、数据加工
数据规约：保证数据完整性的同时减小数据的规模，提高数据处理速度
数据清洗：
- 数据探索分析：统计判断数据是否存在缺失异常的情况
- 缺失数据处理：对于缺失数据，如果较多直接删除。如果不多，可以填充，用0或者均值填充
- 异常数据处理：对于不符合常理的数据进行删除
数据加工：
- 数据抽取：选取数据部分内容
- 数据计算：通过各种算法，得到进一步信息
- 数据分组：按照有关信息进行分组
- 数据转换：数据标准化处理，比如z_score标准