数据分析报表一般都分析些什么(数据分析一般包括哪些内容？)
数据分析一般包括哪些内容？
数据分析是一个比较大的框架，从字面上讲，就是从数据中提取有用的规则或者背后的逻辑。
作业数据分析的功能主要分为以下六个步骤：
数据收集
数据清理
数据存储
指数计算
统计分析和建模
数据可视化
数据收集的第一步：在前期，我们的数据还没有形成具体的体系的时候，或者我们的业务正在进行的时候，我们需要通过各种渠道获取数据。数据采集方式多种多样，包括程序自动采集数据(数据嵌入、网络爬虫、ERP或CRM系统自动生成等。)、人工统计(Excel统计)、第三方网站抽取(通过开放数据网站、API等下载。)等多种方法。方法的选择遵循商业形式。
第二步：数据清洗：采集的数据是脏数据，需要进行清洗，即取其精华去其糟粕，这样的数据才是我们可以正常使用的数据。在这一步中，正则表达式主要用于数据清理。采集的数据有多种格式，需要转码成特定的格式和代码。
第三步：数据存储：随着现在的公司数据越来越大，互联网时代已经从IT变成了DT。现在每个公司的业务数据都是几何级增长，在存储数据的时候肯定不能再用以前那个时代的纸笔记录了。目前数据量小的公司一般使用Excel文件进行数据存储。许多公司也使用数据库产品进行数据存储。市场上也有很多性能不错的数据库产品，如Oracle、MySQL、SqlServer等。现在针对大数据也有相应的蜂巢数据仓库产品。这些产品非常容易使用，其中一些是开源产品。就我们公司而言，之前使用的Oracle和MySQL、SqlServer数据库，因为业务线的调整，已经将数据从单一数据库转移到hive数据仓库进行存储，更方便技术、业务、分析师等角色应用和提取数据。
第四步：指标计算：在指标计算之前，数据分析师需要建立当前部门的KPI指标，对应业务部门对不同业务场景的业务数据好坏和规则的反馈。这一步复杂而持续，可能会贯穿整个数据分析生涯。什么是指标？指标是衡量目标的方法，如商品管理中常用的存货周转率、毛利率，运营中经常见到的路径转换，营销中经常见到的ROI等。对应的指标反映了不同业务场景的好坏，随着业务和企业阶段的变化，指标会一直跟随变化。
第五步：数据的统计分析和建模：这个环节是整个数据分析过程中最有趣的环节，没有之一。与前一个环节相比，你将在这个环节面临各种挑战。什么假设检验，线性回归，特征工程，贝叶斯等等。会被满足。在这里你会看到各种数据背后的逻辑，以及数据产生的价值。并且在数据分析的过程中，你可能会遇到数据清洗的第二步，处理缺失值和异常值。
第六步：数据可视化：即数据呈现。步骤5中统计分析和建模的结果需要以图表的形式显示出来。俗话说，字不如表，表不如图。Tableau、PowerBI、finebi、PPT等数据可视化产品在市场上应用广泛。前三种主要是交互形式，即在线存储的报告，而PPT主要是以报告的形式呈现。
目前的数据分析按照功能可以简单的分为几个方向：
业务数据分析师
数据挖掘工程师
大数据开发工程师
以上是目前招聘时长比较常见的职位，每个职位之前都不一样。业务数据分析师主要面向业务，将数据应用于企业决策。主要工具有Python，R，Excel，SPSS，tableau，PowerBI等。数据挖掘工程师侧重于技术方向，主要是反欺诈、垃圾邮件识别等数据应用。主要工具有Python，Java，C，C等。大数据开发工程师主要负责搭建数据平台，使用hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具开发适合公司数据流的数据平台。数据分析是目前为止比较新的岗位，所以大部分人都在不断学习和提高。
以上我的一些拙见，如有不足，欢迎补充交流。
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