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数据分析的基本概念
什么是数据分析
广州和深圳那个发展潜力更大？
有的读者觉得广州更大，有的觉得深圳更大？
但无论选择哪种，都是我们主观猜想，如果需要得到客观的验证，需要数据作为支撑。
- 广州和深圳的GDP增长分别是多少？
- 创业公司数量增长对比如何？
- 人才流动情况怎样？
- 消费水平对比如何？
产品销售的重要影响因素有哪些？
有的读者感觉有，季节因素、产品质量、广告投放等
但无论因为那种，仍然需要拿出数据进行验证，例如： - 产品销售随着时间流逝如何波动？
- 广告投放带来的预期收益如何？
简单来说，数据分析就是利用数据来理性思考和决策的过程
数据分析分类
数据分析 （Data Analysis）：是以数据为分析对象，以探索数据内的有用信息为主要途径，以解决业务需求为最终目的
数据挖掘 （Data Mining）：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程
数字化工作
1、业务运行探索（E）
探索关注企业各项业务的运行状态 ，各项指标是否合规以及各项业务的具体数据情况等等
2、问题根原因诊断（D）
当业务指标偏离正常值时，采用定性和定量 结合的方式，在中、微观层面定位分析问题
3、业务策略指导（I）
在确定获客群体后，我们就需要考虑下如何制定业务策略指导，根据知识库、策略库、流程模板可以便捷的制定优化策略
4、智能算法工具（T）
算法架构是EDIT数字化模型的发动机，服务于价值经营、客群运营、全面质量管理、全面风险管理等各个方面
现代数据分析
现代数据分析，既包括通过图表找到商业价值、发展趋势，也包括利用机器从数据中主动挖掘出价值
职业道德行为准则
职业道德与行为准则
数据分析师应将数据产权、用户利益和机构利益置于个人利益之上，保护数据资产的安全性，遵循数据的真实性、可靠性，禁止技术欺诈、数据造假、非法交易、损害用户和机构利益
保持和加强自身职业道德操守以及同行的操守，不参与任何违法行为 ，包括但不限于：偷窃、欺骗、腐败、挪用和贿赂。不使用或滥用他人的产权 ，包括数据资产、知识产权，不参与诽谤和侮辱，不宽恕或帮助他人参与非法行为
专业、谨慎、高效的完成各项数据分析的业务流程：
- 全面了解业务背景、痛点、需求 ，做出分析建议，与团队充分沟通，确定合理的业务指标，获取符合要求的源数据
- 保持工具与算法的前沿性、适用性、高效性，根据业务需要，选择合理的工具、平台、系统及算法
- 不断迭代并优化业务指标与数据模型
- 撰写专业可视化报告，逻辑清晰展示项目成果，并做出具有商业价值的建议
大数据立法安全隐私
原则
关于数据学隐私与安全立法，在法律行业是一个专门的别类。
作为数据分析师不一定要全部懂得，但对于基础的数据法律需要了解和熟知，
隐私与安全
1 隐私是一种个人权利，我的个人信息不被滥用，不被他人知道的权力
2 安全是一种机制，即为了确保隐私权得到保护而设立的一种机制
3 首先明确个人权力，然后设置机制去保护权利
GDPR准则
企业在收集用户的个人信息之前，必须向用户说明：将收集用户的哪些信息，收集到的信息将如何进行存储、存储的信息会如何使用、企业的联系方式
用户享有的权利有：
1 数据访问权
2 被遗忘权
3 限制处理权
4 数据携带权
我国相关法律
保护公民个人数据信息安全已写入刑法 《中华人民共和国刑法修正案（九）》
《中华人民共和国网络安全法》
- 网络运营者收集、使用个人信息必须符合合理、正当、必要原则；
- 网络运营商收集、使用公民个人信息的目的明确 原则和知情同意原则；
- 公民个人信息的删除权和更正权制度；