这篇文章分享一些在日常数据分析工作当中积累的一些心得和踩过的坑，主要的案例都是商业产品（广告产品）遇到的一些内容。
数据分析的知识积累：基础知识+业务知识+数据模型
基础知识：数据分析工具的使用
数据分析的第一步，一定是熟练掌握各种分析工具，比如excel。
尤其是一些高级一点的用法，比如数据透视表、vlookup函数等一定要熟悉，这里面熟悉的标准应该是自己遇到一些问题能够独立解决，比如vlookup的被查找列应该在被查找区域第一列，遇到过这些问题之后自己解决并记忆住这些“坑”才可以称得上熟练使用。
业务知识
数据分析的工作展开也必不可少业务知识，尤其推荐、搜索、计算广告一类的业务；这类业务知识需要靠平时阅读等方式进行学习。
同时，业务知识还包括一些术语、命名等；比如对打点/数据上报的命名、统计口径、定义都是什么，与业务本身息息相关，一定要了解清楚。
数据模型
数据模型比如转化漏斗、AARRR模型等，熟悉各类数据模型有助于数据分析工作展开。
数据分析Tips
1.重分理解前人工作：工作中经常需要在别人的工作产出基础之上进行下一步数据分析，这要求我们一定要对这个底表的字段定义、单位、公式非常清晰，必要的时候甚至按照自己的理解与习惯重新做一下底表。
2.数据分析的交叉验证，数据分析可以使用两种方式进行，进行交叉验证，从而确保结论正确；一个最简单的例子，被分析的数据是一个数分拆的，这个时候分拆之后求总和，与准确的总和进行对比，看看是否存在gap
3.数据表的保存，比如csv格式不能直接保存，需要转换格式再去对表进行操作；再比如不同格式的数据表转换之间可能会造成一些问题，比如sheet丢失，所以在工作中，给数据表制作“替身”吧，必要的时候还可以回退。即使有把握的数据表也要时常保存，电脑偶尔崩溃在所难免。
4.表的直观与可视化：冻结首行、合并单元格、填充颜色等功能帮助我们让数据表更加可读，但是注意，合并单元格谨慎使用，最后在数据处理全部完成，只剩可视化的时候进行。
