1.1　數據分析的基本原理

本節將簡要介紹數據分析的基本原理，這部分內容可能相對比較枯燥，但是花一些時間讀完，會對數據分析有一個整體的了解。

1.1.1　為什么要進行數據分析

對數據進行分析主要有兩個原因：了解現狀和預測未來。了解現狀是為了對當前階段進行總結，例如總結企業現階段的整體運營和財政收支情況，從而衡量企業的整體發展形勢和狀態。

了解現狀的目的是為了弄清楚哪些方面做得好，哪些方面做得不好，然后進行及時調整和把控：好的方面是如何做到的，以后如何做得更好；差的方面是什么原因導致的，以后如何改善和避免。預測未來是為了讓企業發展更好而制訂的策略和計劃。數據分析雖然面對的是大量枯燥乏味的數字，但是這項工作對企業的長遠發展至關重要。

1.1.2　數據分析的基本概念

簡單來說，數據分析是通過人眼觀察或使用相關工具，從大量數據中找出數據的分布規律、發展趨勢等數據的內在含義，從而對現階段的狀況或未來的發展提供有意義的指導。

“數據分析”這項活動針對的對象是“數據”，要對“數據”這個對象做的事情是“分析”。人們面對的數據或簡單或復雜，數據的來源也有各種各樣的渠道。然而，無論數據來源和數據本身是什么形式的，在對它們進行分析時，都要對數據進行分類，只有分類后的數據才有進一步分析的意義。“分析”實際上是對數據作“比較”，只有將同類數據放到一起進行比較，才能得出結果。

例如，在一個銷售明細表中包含蘋果、藍莓、芒果三種產品在1—3月的銷量，如圖1-1所示。如果單獨把其中一種產品在3個月的總銷量拿出來看，例如E2單元格中的600，它只是一個表示“蘋果”在1—3月的總銷量的數字，并不能提供更多有價值的信息。

如果把該產品在1—3月每個月的銷量都拿出來看，此時這些數字就有了更多的含義，通過這些數字可以比較出哪個月（3月）的銷量最多，哪個月（1月）的銷量最少。如果將三種產品在同一個月的銷量拿出來看，通過這些數字可以比較出在同一個月中哪種產品（藍莓）的銷量最多，哪種產品（蘋果）的銷量最少，如圖1-2所示。

根據數據之間比較的結果，就可以挖掘導致這種分析結果背后的原因，例如某個月銷量最多的原因是季節因素還是其他因素，某款產品的銷量最多是因為產品質量好，還是因為受眾人群廣。

這個簡單的例子說明了“分類”和“比較”在數據分析中的意義。在實際的數據分析過程中，人們使用很多專業的分析工具對數據展開各種分析研究，雖然分析工具的種類和用途各有不同，但是數據分析的兩個基本要素（“分類”和“比較”）是相同或類似的。

1.1.3　數據分析的基本流程

為了更好地分析數據并得到正確的分析結果，在分析數據時通常需要遵循以下4個步驟：

創建數據→整理數據→分析數據→展示數據。

1．創建數據

“數據分析”針對的對象是“數據”，因此在進行數據分析時首先要有數據。創建數據主要有兩種方式，一種是手動輸入數據，另一種是導入由其他程序創建的數據。

使用第一種方式創建數據的效率較低，由于用戶的誤輸入可能會導致內容存在一些錯誤，但是輸入內容的格式相對比較規范。使用第二種方式創建數據的效率較高，直接導入即可完成，但是導入的數據通常在格式上會出現一些不符合要求的情況。

2．整理數據

無論是用戶手動輸入的數據，還是從外部程序導入的數據，或多或少都會存在一些問題，例如格式不規范、內容有誤等。因此在構建好基礎數據后，通常需要按照要求或規范，對數據進行必要的整理，包括轉換數據、提取數據、拆分數據、合并數據等。

3．分析數據

將基礎數據整理成比較規范的格式后，接下來就可以開始對數據進行分析了。分析數據的目的是從繁雜的數據中提取出有價值的信息，最后形成有效的觀點或結論。Excel提供了不同類型的分析工具，用戶可以根據數據分析的需求，選擇使用適合的分析工具。例如，如果要按照產品類別匯總銷售額，可以使用“分類匯總”工具；如果要實現資源的最優化配置，則需要使用“規劃求解”工具。

4．展示數據

在完成前面3個階段的工作后，就可以展示數據了。展示數據是指將數據的分析結果以讓人易于理解的方式呈現出來，而圖表正是展示數據的利器。根據數據類型和結構的不同，可以選擇使用適合的圖表類型來展示數據。