数据分析（DA），就是在专业系统和软件的帮助下，检查数据集，逐步得出它们包含的有用信息。大数据分析技术广泛应用于商业行业，支持组织做出更明智的商业决策。

数据分析从术语上讲，主要指各种应用程序，包括商业智能（BI），报表和在线分析处理（OLAP）到各种形式的高级分析。它在性质上与业务分析类似，是数据分析方法的另一个总称。数据分析的好处是可以帮助企业增加收入，提高运营效率，优化营销活动和客户服务工作。

那么如何进行数据分析呢？

总的来说，数据分析不仅仅是字面意义上的数据分析。特别是在高级分析项目中，还需要进行很多收集，集成和准备数据的前期工作，这是占比最大的一部分工作。然后是开发，测试和修改分析模型，以确保数据输入后产生准确的结果。这一过程，除了数据分析师之外，团队还需要IT工程师，他们的工作是协助准备好数据集。

分析过程的第一步，是数据收集。需求者在确定所需的特定信息之后，与IT工程师合作，将来自不同来源系统的数据进行组合，转换为可用的格式，加载到分析系统中，例如Hadoop集群，NoSQL数据库或数据仓库。

一旦需要的数据到位，下一步就是找到可能影响数据质量的问题，消除错误和重复数据，以确保数据集中的信息一致。然后，进行额外的数据准备工作以操作和组织数据，以用于计划的分析使用。这在FineBI中可以很容易实现，建立自助数据集即可。

然后，数据分析工作正式开始。相关人员使用预测建模工具，或其他分析软件，以及Python，Scala，R和SQL等编程语言，构建分析模型。通常情况下，该模型会再次进行修改和测试，这个过程称为“训练”模型。最后，模型在生产模式下，针对完整数据集运行。可以执行一次，也可以满足实时数据的需求，在数据更新时持续进行。

这对普通业务人员来说很难，但帆软的产品FineBI和FineReport对这一复杂过程做了极大地简化，业务人员可以通过内置的强大多样的数据挖掘功能，简单拖拽式操作之后就可以完成各种模型的建立、结果分类、趋势预测等等。

在某些情况下，可以将分析应用程序设置为自动触发业务操作，例如金融服务公司的股票交易。数据分析过程的最后一步，是将分析模型生成的结果，传达给业务主管和其他最终用户，以帮助他们做出决策。这通常是在数据可视化技术的帮助下完成的，分析团队使用这些技术创建图表和其他信息图表，以使他们的发现更容易理解。数据可视化通常包含在BI仪表板中，可在单个屏幕上显示数据，也可以实时更新。多屏自适应的功能会大大提高分享的效率、传播的广泛性，FineBI、FineMobile都是典范。

以上就是数据分析的过程了，赶快动手实践吧！

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