在大数据的背景下，海量的的数据伴随着我们的生活和工作，那些堆砌的数据，罗列的信息，并不能为我们大家带来任何价值和意义，此时，就需要对这一些数据进行专业的分析。

  数据分析就是通过统计分析方法对采集储存的大量数据来进行分析，对其进行汇总、归纳、理解和消化，以实现数据的利用价值，发挥数据的作用。

  数据分析还在不断成长，并通过大数据、数据可视化等形式进行不断延伸，有着强大的生命力。拿数据可视化来说，纯粹的数据文字组成的数据分析有很高的阅读门槛，所以在发展过程中数据分析人员开始以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

  数据可视化是数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，通过数据分析的方式帮助使企业更好地发展。

  数据分析报告可以根据业务需求，选定一个比较有代表性的主题，通过对其进行详细且全面的分析，俯瞰企业的业务情况，发现企业业务发展的痛点。

  在专题分析中，数据分析师更多是针对某个部门，亦或是一整条业务线进行分析，这样就可以得到更加精准的结论，剖析出企业业务发展中遇到的问题，并通过多维度的分析得到一定的解决方案。

  业务分析是数据分析师在工作中经常面对的需求，大部分时间会花费在这上面，并且接触到的各部门人员非常多，需求方面的话大多都是周期性的运营分析，也有可能是日常业务流程中发现的问题，基本上都和一线业务人员相关。

  业务分析因为涉及不同业务比较多、接触到的需求方向也比较杂，还要与很多一线业务人员沟通需求。

  所以数据分析师在进行业务分析时，会采用非常多的分析方法，通过对某个业务线环节及上下游的微观数据，发现数据指标之间的规律和联系，分析出业务发展情况，如何进行优化。

  指标分析一般是企业开展新业务，需要追踪业务发展的效果，所以需要针对关键数据指标进行分析，对阶段性数据来进行复盘，并根据分析预测结果对业务进行优化。指标分析也有可能是企业高层管理需要对企业发展进行监控，确保关键节点没有异常，出现问题能够及时处理。

  指标分析选择的指标都是一些比较关键的节点，通常都是一个指标能够代表某个业务的大多数情况，而多个指标的结合就可以展现企业业务流程的状况。

  指标分析更多是进行指标的历史趋势变化分析以及相关指标之间的对比和变化，都是一些基础的数据分析方法，比较看重发现和定义业务问题。

  最后，回到数据分析本身，分析人能选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。至此，数据分析人员就可以着手制作数据分析报告，完成数据到信息的转换过程，实现数据价值的有效传递。