本文要回答几个问题，BI、ETL、数据分析都是什么意思？怎么做数据分析？他们之间的关系是什么？
数据分析是什么？
简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。
数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。
实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是：
1、获取数据extract
2、转换、清洗数据transform
3、加载调取数据load
4、图表统计展现BI
数据分析怎么做？
大家都有过下饭馆或者做菜的经验吧？要经过客人点菜，厨房做菜，服务员上菜的过程，做数据分析的过程也类似，可分为五个步骤：
1.明确需求——点菜
明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。
2.数据采集、清洗——洗菜
采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。
清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。
3.数据处理——配菜
根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。
4.数据分析——做菜
描述性分析：数据的集中趋势——众数、中位数、平均数
数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差
趋势性分析：对同一指标、比率在不同时期的值，进行比较，观察增加变动情况，获得趋势。
——定比、环比、同比
相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。
相关系数：是描述线性相关程度的量。
5.结果展现——上菜
将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。
由此可见，BI实施过程中，甲方、乙方所扮演的角色分别是：
甲方用户是客人，
乙方厂商是饭馆，
信息图表像菜肴，
需求分析像服务员，
BI工程师像大厨，
ETL工程师像后厨小工，
很形象吧？
