什麼是數據分析呢？數據分析就是利用適當的統計方法對收集來的數據進行分析，將數據彙總，充分發揮數據的作用。接下來聊聊數據分析的大致流程：
1.明確分析的目的，把數據的潛在價值挖掘出來，看看數據本身的規律
2.數據的採集與清洗（無非是線上線下、數據庫之類的，數據清洗也許會是個大工程可能需要將不規整的數據弄得規整）
3.描述統計（以圖形或表格的方式直觀呈現出來，我經常用到圖形可能是直方圖、圖形圖、箱線圖、散點圖等。）
4.進行數據分析及建模
5.報告的撰寫（一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺衝擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。）
這一切的前提是對行業的瞭解，數據與業務的結合，根據業務的需要制定發展計劃，歸類出需要整理的數據。
《基於網絡數據的淨水器銷量影響因素分析》
主要針對自己的論文進行數據分析的瞭解，以統計學、數據挖掘理論知識爲基礎，藉助R語言軟件，通過網絡爬蟲獲取淨水器的相關數據。研究淨水器銷量影響因素以及影響程度，藉助迴歸模型進行分析， 由於分析的被解釋變量爲數值型變量，解釋變量爲分類型變量及數值型變量，故建立多元線性迴歸模型進行分析
當時的主要研究框架如下：
指標的選擇：
描述統計
Ø淨水器的銷量作對數直方圖，可以看出淨水器銷量是呈現右偏分佈的。
Ø銷量最高的是海爾品牌的非直飲淨水器，保修期爲1年，智能類型爲阿里小智，其原價爲699/元，促銷價爲168/元，價格波動幅度較大。
迴歸模型的構建
模型解讀
Ø注：針對取對數後的淨水器銷量分析說明：統一對數線性模型的係數估計解讀爲“增長率”，在控制其它因素不變的情況下：
Ø保修期：保修期爲5年的淨水器銷量最高，比保修期爲1年的銷量高55%；
Ø智能類型：阿里小智的淨水器銷量最高，其次爲其他，不支持智能類型的淨水器銷量最低；
Ø功效：非直飲的淨水器銷量最高，功效爲非直飲的淨水器銷量比直飲高12%；
Ø店鋪分類：官方旗艦店的淨水器銷量最高，店鋪分類爲官方旗艦店的淨水器銷量比專營店的銷量高17%；
Ø物流評分的增加會帶來淨水器銷量的增加；
Ø原價的降低會帶來淨水器銷量的增加；
Ø人氣值的增加可能會帶來淨水器銷量的增加。
Ø對因變量銷量取對數後，建立對數線性模型 ，模型的F檢驗拒絕原假設，說明建立的模型顯著。調整後的可決係數爲0.53，模型的擬合程度尚可接受。
模型檢驗與修正
結論
通過對網絡數據進行描述統計分析和模型分析，得出淨水器銷量影響因素如下所示：
（1）淨水器的使用位置影響銷量，即淨水器用在終端淨水的位置還是水運輸過程中的淨水，或者是水源頭淨水的位置，都將影響消費者對淨水器的需求。
（2）店鋪分類對淨水器的銷量有影響，專賣店和官方旗艦店的口碑，影響淨水器的銷量。
（3）淨水器的智能類型影響淨水器的銷量，淨水器的質量效果越好，其銷量將會受到影響。
（4）淨水器的功效決定淨水器的用途，其功效也影響淨水器的銷量。功效爲非直飲功效的銷量比較高，而大多數消費者還是比較親睞於非直飲的淨水器。
（5）淨水器的網絡店鋪評分影響淨水器的銷量。對店鋪評分越高，被顧客關注度越高，淨水器銷售的成交量越高。
（6）保修期時間長的淨水器銷量較高，保修時間長使得顧客安全感提升且省去了很多維修費用。
（7）淨水器價格低且打折力度大也會使得淨水器的銷量提高。
（8）當人氣值和累計評價較高時，增加了消費者的購物信心其產品的銷量也就會有所提高。
建議
創新點與不足
