1. 什么是数据分析
在《增长黑客》提到的增长团队中重要成员是数据分析师；数据分析师从数据角度抽丝剥茧，不断验证，A/B测试，找到问题，提出增长建议。数据分析师就像侦探一样，找线索，求真相， 是艰难但富有挑战的工作。
在当前企业数字化背景下，先有数字化，下一步就是在数据中发现有价值的信息，帮助企业成长。
你想发现数据背后的真相吗？
2. 数据分析的过程
数据分析是一个发现问题，解决问题的过程。数据分析就是一个不断推敲证件的过程。
数据分析的开始，往往是一个问题或者一个目标，就是指数据分析是有针对性的，比如想找出增长缓慢的原因或者如何更好的做出促销方案。所以数据分析的第一步就是了解你要解决的问题是什么。
确定了问题或者目标，针对目标收集数据，提出假设，分析数据验证评估，循环这个过程，就是下一个步骤。
最后，就是根据评估的结果，得出分析的结论，指定行动方案。所以每个数据分析的最后一定要有一个结论。没有结论的数据分析不是好的数据分析。
3.python作为数据分析的优势
python拥有强大且活跃的科学计算社区，在数据处理分析，探索计算，数据可视化，机器学习，深度学习等方面都拥有非常优秀的库和工具，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、jupyter notebook、pytorch等。
除此之外，python还具备强大的通用编程能力，比如数据爬取，大数据处理，分布式计算等。
接下来我们开始python数据分析专题吧。
