心态
未看见任何未来时，依然怀抱希望。数据分析师要对差异非常敏感，一个异常值可能就是问题症结所在。找不出原因是不能敷衍伪造，权威之下不能人云亦云。如果抱着随便看看的心态，就只能得到随便看看就能得到的东西。分析前要了解需求方想要什么，反馈细节和进度，确保你做的和需求方想的在同一轨道上运行。
1 想好做什么菜——明确目的
2 想好怎么做菜——整理思路
2.1 选锅——设计数据表格
2.2 选食材——明确数据类型
2.3 选烹饪方式——选择分析方式
3 买菜——数据收集与数据导入
4 洗菜——数据清洗（去重、处理缺失值）
5 切菜——数据处理（抽取、计算、分组、转换）
6 煮菜——数据分析
7 装盘——数据展现
买菜的渠道：从存粮里取、拿公粮、摘野菜以及自己种
像数据分析一样思考：
学会像一名数据分析师一样去思考，不要流于肤浅
原则0： 研究报告应该包括【研究背景】【研究设计】【研究过程】【研究结论】
原则1：图优先于表，表优先于文字
原则2：分析报告应当条理清晰，图文搭配
原则3：分析结论和建议一定要联系实际业务
忌1：目的模糊，为研究而研究
忌2：忽略业务，沉浸于数据
忌3：忽略效率和逻辑，为方法而方法
一定花时间去明确你为什么做这次分析，这个过程会有一个大目标，你需要先从对方想要解决的一堆问题里确定一个为根本目标，然后将它分解出1-3个小目标。
这个步骤一定不能省，你和对方确定好共同的目标，商谈好交付物涉及的范围和形式，这样才有可能在有限条件下满足双方需求。
当你手上有定义良好的假设之后，开始建立自己的研究框架，可以参考现有分析模型。要先有研究思路，再选择/搭建分析模型，不可反向而为。分析的结论是否有参考性，最主要取决于分析的整个过程是否逻辑严密，这样结论才能不被Argu，建议才有价值。
提到建议和结论，一个研究，不要只停留在数据处理和分析，然后呈现一堆未筛选过的结果。这个是非常不专业的，你需要在分析结果中得出一些结论，然后围绕你的结论去呈现数据作为论证，最后给出自己结合业务考量得出的建议。
定性分析模型，可以用来为定量分析确定方向
