互联网数据分析方法 知识体系
数据分析乍看起来是一个很常识的概念，但我们真了解它吗？
一、什么是数据分析：数据分析四要素
数据分析的目标：直接目标（描述、理解），根本目标（预测、决策）
数据分析的基础：数据，这里主要指未经处理的原始数据或各种资料
数据分析的方法：如何利用数据达到目标，主要是找到合适的工具和思维模型
数据分析的要素：数据、工具、模型、目标
数据分析的定义：即根据分析目标，找到相应数据，运用合适的工具与模型达到分析目标的过程。
二、数据分析方法的本质
1、数据分析的本质
数据分析的过程本质上就是提升认知的过程，即从一堆纷杂的数据整理提炼出有价值和意义的信息，进而组织加工成结构化的知识，并部分模式化为相对固定的指导人们日常实践的理论。如，用户点击5次是数据，用户本月使用APP共5次是信息，用户活跃度不高是知识，每月使用低于5次的用户很可能会流失是理论。那么，如何实现这一升华？整体而言，数据分析的实现步骤也不外乎人们研究事物的两种路径：归纳法和演绎法。
归纳法即从目标出发，甚至是模糊的目标，然后寻找数据的规律，进而得出结论；而演绎法则是根据分析目标首先建立假设，然后用数据验证，最终得到结论。二者相辅相成，使认知形成螺旋上升态势。
数据升华的过程：数据—信息—知识—理论
数据分析的路径：归纳法（目标—整理数据—寻找规律—结论），实现数据的意义化、结构化、模式化；演绎法（目标—产生假设—数据验证—结论），实现智慧的概念化、指标化、测量化。
2、数据分析方法——工具与模型的本质
工具&模型的本质就是，帮助人们提升认知的各种能力，是实现数据升华的各种操作方式，即帮助数据实现意义化、结构化和理论化，或者根据既有理论利用数据完成概念化、指标化和测量化。归纳路径主要依靠工具来实现，而演绎路径则更多依赖各种模型，二者在数据分析中缺一不可，相辅相成。需要注意的是，这里所谓的模型并不局限于算法模型或者4P等理论模型，而是泛指各种思维方式或模式。
举个例子，如果将分析目标比喻成做一把木凳子，那么数据就是木材，工具就是锯、锤子等，而模型就是我们心中凳子的样式以及实现这个样式的组合方法。工具是我们改造外部世界的中介，没有这个中介，我们即使有再好的想法也无法实现，它是数据分析这个动作的外在实现方式；而模型则是指导我们认识和改造世界的方式，缺少模型我们眼前的世界只能是一堆杂乱无章的物质颗粒，木头组合成木凳就只能靠随机的运气，因此它是指导数据分析如何开展的必不可少的内在思维方式。当然，工具和模型也只是相对的，比如在具体数据建模中，算法就是模型，程序是工具，而在业务层面上，算法就是工具，业务逻辑才是模型。我们这里主要从业务出发来阐述数据分析的工具与模型。
数据分析中，与数据处理直接相关的方法就是工具，指导将数据处理成何种结果的方法就是模型。数据升华的过程，需要借助工具和模型的力量才能实现。数据分析工作中，数据和目标两个要素主要是由外部条件决定的，自主发挥空间有限，因而工具和模型是数据分析工作的关键，是作为一名数据分析师的价值体现所在。
数据分析的工具：数据获取工具、数据清理方法、基础统计方法、机器学习算法、统计软件/程序、可视化工具、成果展示工具等。
数据分析的模型：思维模型、商业模型、业务分析模型
三、互联网数据分析方法
1、互联网数据分析一般目标：描述运营现状，理解运营现象，预测未来趋势，解决运营问题。首先需要对运营现象进行描述性认识，但绝非是简单的数据或信息罗列，而是对数据进行解读并产出结论性知识；理解是对运营现象的机理及变化原因的认识，是在描述基础上进一步的深化认识；预测和决策则是前两种认识的延伸，预测是认识在长时间维度上延伸而产生的推断，而决策则是在广度上延伸与业务逻辑结合输出的行动建议。
2、互联网数据特征：俗称大数据，经常被概括为4V。但大数据的“大”，更多不在于绝对的量级，而是占比，即不用再利用抽样方法去估计用户，而是几乎可以看到所有用户，用户的所有行为。互联网数据以用户行为数据为主，优点是客观性、丰富性、覆盖性、动态性，但同时也面临噪音严重、结构性不足、相互割裂、缺乏深度的问题，因此需要花费大量精力进行数据清理工作。
3、互联网数据分析方法——工具与模型
互联网数据分析方法，在工具层面上去其他分析差别不大，区别主要集中于模型部分，尤其是业务分析模型，这其中最关键的就是对运营的了解。下面就先谈一下个人对运营的理解，最后再上干货。哈！
四、对运营的理解
在我看来，互联网产品本身是三位一体：产品、运营、用户。其中产品的构成包括：功能（骨架）、内容（血肉）、价值（灵魂），功能即产品内一切程序或流程，内容即一切文字、图片、音视频等沟通媒介，价值即提供给用户的有形商品或无形服务。价值需要通过功能和内容实现，也可能是功能或内容本身，如工具性产品。
而运营就是如何让产品运转，并让更多的人、更频繁、更持久、更深入的使用产品，在广度、频度、长度、深度上拓展产品生命。所以根本上讲，运营包括了对产品的运营和对用户的运营。产品运营中，功能、内容、价值是产品满足用户需求、供给用户价值的依托，因此产品运营就是为了在产品开发之后能保持其持续正常的价值供给；而用户运营则是，将产品价值传达给用户并让用户接受、喜欢产品的过程，使产品拥有人气以实现价值转化。活动、推广、客服等则是运营工作具体展开的手段。运营工作就是通过这些手段， 一方面让产品为用户创造价值，另一方面吸引用户提升产品活力并帮助产品优化升级，以此形成良性循环的过程。正如黄有璨所说，“产品负责界定和提供长期用户价值，运营负责创造短期用户价值+协助产品完善长期价值”。
五、互联网数据分析方法 知识体系
下面就是我对互联网数据分析中涉及的工具和模型所做的体系概括，当然，这里面除了自己的数据分析实践，更多是对前人的学习总结。
1、整体概括
2、详细信息
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