今天想谈一谈数据分析，看一看数据分析究竟是为了解决什么问题、如何解决问题和解决问题的过程中是否存在其他问题。
数据分析解决了大数据下的分析问题
知乎回答解释了这个问题的一部分：“统计学可以帮助我们使用一小组数据来回答有关更大数据集的问题”，而另外一部分原因则是目前可以收集到的数据量级增加了，对于数据的处理方法无论从技术层面、理念层面都有了新的要求。因此，我对于数据分析的定位是，基于大数据下统计学的具体应用。
数据分析提出了什么
当代数据分析的最终目的是服务于决策。
每个个体、组织随时随地都面临做出各种决策，每个有效的决策包括了明确问题、制定策略、落实执行、评估复盘几个阶段，因此数据分析也是在对应的四个阶段中发挥了自己的作用。
明确问题
在大数据时代，数据分析者认为通过不同的数据关联，可以从更高的维度发现问题，而且通过不同的变量调整可以找到关键点，进而制定解决问题的策略。
制定策略
围绕数据分析发现的问题，“头疼医头，脚痛医脚”变得不再是贬义词，因为通过数据分析发现的问题和关键变量都是从系统中提取的，制定更有针对性的策略就变得是对整个系统发生了影响。
落实执行
KPI，一个让万千职业人为之厌恶的管理方式，在无情的数据分析中成为了管理者手中更有力量的鞭子。
评估复盘
有压迫就有反抗，有策略就有对策。个体如此、组织如此、一切皆如此。但有效的数据分析将尽忠的、如实的把系统发现的变化展现给决策者。
剩下的压力，又会回到了管理决策者身上。
数据分析不能解决什么
数据分析服务于决策，让决策者获取更多的资讯，在决策的过程中更有依据。
但数据分析不能代替决策本身，因为每个决策的最终影响因素是决策者自身的价值判断。
同样的数据，不同的价值判断将有不同的解读。从这个角度看，数据分析所做的一切，让决策者看到了更多事实的同时，也可能让决策者看到了更多自己希望看到的“事实”。