现在处理大量的数据可以说是每个人的必备技能。数据分析师，自然技高一筹，处理所有的数据材料，将其转化为推进现实工作的妙招。如何分解和构建复杂问题和数据集，进而把握住各种问题的要害
一、数据分析师工作流程
1.流程一 Created with Raphaël 2.2.0 理解数据 数据清洗 建模 分析数据 数据可视化 yes 2.流程二 Created with Raphaël 2.2.0 确定 分解 评估 决策 yes数据分析师要有自己的思想与灵魂，最终的表现就应该是参与决策，否则就会沦落成为一个取数作图，取数作图这样无限重复的工具人 二、难点
大量的数据 这个简单来说就是需要大量的数据去完成，反而这种使用的工具，不是那么的重要。一个只有少量数据的情况下做出的决策，我们其实是可以认为是没有用处的，或者说是不具备有实际作用。在大量的数据下，数据分析师的作用才会更明显，在做好决策方面的辅助作用就会更加明显建模分析 建模就是对问题分析，选用最合适的模型分析解决问题。 这个部分其实就是一个数据分析师的灵魂，如果不能做到好的建模，首先就没办法好好的分析，解决问题，进而最终做出决策，或者辅助做出决策；其次，容易沦为一个取数据，画图表的工具人。 这个关键是对问题，需求，数据有一个充分的了解，毕竟boss让你做一个水管销售相关的数据分析，你不懂任何的水管型号，用途，用处，单单靠一堆数据怎么做出让boos满意分析报告。三、技巧
1.确定问题发现问题，确定问题，进而分析解决问题。多了解问题真正的关键所在，例如销售额的增长：增幅多少？销售面向对象是谁？对手情况如何？媒体传播预算？等等一系列的相关问题都需要搞清楚
2.分解问题把问题理解清楚后，变成一个个清晰的问题。从数据中汇总分析，得到数据，进而解决问题。模糊不清的问题转换成可以解决的小问题，再通过解决小问题，最终将所有问题解决。提高销量：我们的客户需要什么？什么样的人需要？怎么促销有效果？我们媒体传播工作做的怎么样了？
2.分解处理数据不能光光只是分解问题，我们手上拥有的资源除了问题，还有数据，我们需要把数据同样进行分解处理，对有用的数据进行筛选，对大量的数据进行汇总，归纳等 进行比较会是一个非常有效，而且方便的做法
3.评估从数据中得到的信息，以及从问题，要求中得到的信息，我们自己加以整理，做出合理的评估。分析报告中自己的介入明显能增大采用的成功率。
4.建议制作出合理的分析报告，这个部分有一句话很重要：字不如表，表不如图
这样一个基本的数据分析流程就完成了，看起来很简单。但是问题远远不止这些，我们还需要从社会上提取有用的信息。但是也只是重新再来一次这个过程罢了。总体的数据分析就是简单且复杂，简单的分析过程，复杂的实际问题。
