数据分析是在具体的业务场景下，如何借助工具，通过数据解决问题的思路
数据底层的四大优势
1.可反复读取和使用
2.客观
3.量化
4.机器可处理
使用数据指导业务，基于数据量化生产
只要是基于量化的信息提升生产力，就是数据分析！
主要价值是处理"是什么"和"为什么"，更高级是怎么做！
思考问题
发现问题：深入业务发现，增长？营收？成本？人员效率？
定义问题：由一点问题进行发散思考有哪些问题
选择问题：集中精力解决哪几个
确认问题：背景+目的+思路
拆解问题：搭建分析矩阵，对问题全方位地拆解，高效地找到答案
量化问题：数据格式（日期字符串字符串）+统计口径（这个动作怎样才叫有效）
分析数据
收集数据：内部数据（直接写SQL+平台下载+提数据需求）+外部数据（公开数据网站+python接入API）
处理数据（筛选，清洗和计算）
制作图表：excel，tableau，图形可视化更易看数据的情况
上传发布：tableau自带发布功能，点击服务器+发布工作本
输出策略
一句话+一张图
收集策略：知识的补充，书，案例，讲座
对比策略：ROI效果等
讨论方案：出数据+策略的分析方案
验证策略
设计实验：小型规模的实验->大规模实验，AB实验
收集数据：
多轮迭代：借本可以迭代出较好的策略
确定方案+分析报告
沟通跟进 ：深入业务的规划和管理之中，3年数据分析的瓶颈，有机会一定要先尝试！
沟通跟进
落地策略