什么才是数据分析的基石？
回答：数据分析的基石是数据，其次是方法论，然后是各种分析模型，再高级点就是各种算法、机器学习、AI。
具体流程如下：
1、以业务为基础，了解各个业务环节；
2、围绕某具体问题，收集和整理数据，理清指标和维度；
3、遵循各种分析套路，从各个维度进行数据探查和发现；
4、根据发现的异常点，进行层层深入，找到问题根因；
5、对根因进行剖析，初步罗列解决方案；
6、分析各个解决方案的利弊，选定一种，并制定行动计划；
7、监控执行过程，对执行结果进行复盘，持续优化。
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是的，以上就是所有数据分析师日常工作内容。绝大部分数据 分析师的日常工作只是提数、做报表。一旦没有数据，从上到下全部抓瞎。
有人说了，数据分析师，分析的当然就是数据了，从数据这个角度观察商业行为的结果，然后作出决策判断。
这句话对，但不完全对。
在他们眼里，数据=数据库、各种表格、报表，懂一点的会说啤酒尿布，数据中台，然后呢？对着这些报表进行决策判断？
以下这些才是数据分析的基石
数据分析应该分析什么？
分析的是信息、是流程、是组织、是关系。
数据分析应该洞察什么？
洞察的是情报、是制度、是个人，是人性。
数据是什么？上面写的全部是。你能收集到的只是所有数据中的一部分。但是却拿着部分的信息，去推测真实世界，作出决策 判断，这与一叶障目无异。
这是数据
这是数据
这是数据
这还是数据
白领眼中的菜市场
真实世界的菜市场
真实现状
一群从未见过真实交易场景的白领坐在办公室，对着各种渠道收集过来的部分数据，打上各种标签，用各种数据分析套路、模型、算法，在数据库、报表平台、BI工具、算法平台、数据中台上，分析出了一堆无法解释的断崖式下跌的结果，被运营骂了一通，只好从其他角度找了几个看上去不错的解释交差，运营拿着报告美化了一下，找领导邀功去了。