数据分析应该怎么理解？

数据分析是对数据进行收集、处理、探索和模型化的一系列过程，旨在从原始数据中提取有价值的信息和洞察，支持业务决策与优化。这一过程可以分为几个关键环节：

1. 理解业务过程：首先深入理解业务场景及目标，通过过程分析法、逆向工程和参考文档来明确业务流程、涉及的数据系统和技术环境。

2. 数据准备与处理：识别并收集相关数据，包括数据生成的来源、内容及其更新逻辑。确保数据质量，进行清洗、转换等预处理工作，以便后续分析。

3. 选择分析工具与方法：根据分析需求选择合适的工具和方法。例如，使用仪表板快速展示关键指标；电子表格适用于熟悉Excel操作的用户进行复杂计算与报表制作；数据门户用于分类汇总各类分析；自助取数功能帮助业务人员灵活获取数据。

4. 应用统计与可视化技术：运用描述性统计分析、推论性统计分析等方法，结合图表展示（如折线图、柱状图、饼图等）来直观呈现数据特征和趋势。

5. 深度分析与建模：在基础统计分析之上，可能还会涉及定量分析、高级数据分析技术，比如预测模型、聚类分析等，以发现更深层次的关联和模式。

6. 撰写报告与决策支持：基于分析结果撰写报告，总结发现，提出建议，为决策者提供有力依据。

综上所述，数据分析是一个综合技能集合，它不仅要求对数据有深刻的理解和处理能力，还需要结合业务知识，利用恰当的工具和技术，将数据转化为可行动的知识，从而驱动业务增长和效率提升。