数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

具体方法

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

分析方法

1、列表法

将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。

3、数据分析主要包含：

1.简单数学运算（SimpleMath）

2.统计（Statistics）

3.快速傅里叶变换（FFT）

4.平滑和滤波（SmoothingandFiltering）

5.基线和峰值分析(BaselineandPeakAnalysis)

获取数据的渠道：

1、自有数据分析系统

2、第三方数据分析工具

3、行业指数数据等

为什么说数据分析是产品经理必备技能呢？

产品经理在整个互联网团队里扮演的角色是连接性的，自然需要掌握数据分析这项强大的技能。尤其随着互联网时代的迅速发展，互联网产品之间的竞争加剧，就更加需要产品经理具有过硬的技术能力。具有数据分析能力的产品经理不仅可以利用数据优化产品的设计，还可以更加贴近用户需求，提升用户的体验感！

了解了基本的数据分析原理和数据分析的解释之后，对于产品进阶，我们还有很长的路需要走，还有许多需要学习的地方！