1. 数据分析是通过收集、整理、处理和数据来获取有关特定问题的信息和洞察力的过程。
2. 首先，明确问题并确定需要收集的数据。
然后，收集相关数据，可以通过调查问卷、实验、观察等方式获取数据。
接下来，对数据进行整理和清洗，包括删除异常值、缺失值处理等。
然后，选择适当的统计方法和模型进行分析，如描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
最后，根据分析结果进行和得出结论。
3. 数据分析的延伸包括数据可视化、数据挖掘、机器学习等领域。
数据可视化可以通过图表、图形等方式将数据呈现出来，更直观地展示数据的特征和趋势。
数据挖掘是利用计算机技术从大量数据中发现隐藏的模式和关联规则。
机器学习是一种通过训练模型来自动分析和预测数据的方法，可以应用于各种领域，如金融、医疗、电商等。
一、漏斗分析法1漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。
二、周期性分析法2周期性分析法是最基础的分析方法，可以从一个指标开始，把一个指标的观察时间拉长，看它是否有周期变化规律。这种方法分析简单，但是非常实用。
三、探索性数据分析法3探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。
