数据分析的结果到底是什么？
一位在Amazon和淘宝有过数据挖掘工作经验的分析师分享了自己的心得体会，做为一个新人仅从事数据方面技术不到10个月的一些心得，也许对你有用。
原文很长，小兵帮你精选独到观点的片段 ↓↓↓
我看到很多的玩大数据的，基本上干的是数据统计的事，从多个不同的维度来统计数据的表现。最简单最常见的统计就是像网站统计这样的事。比如：PV是多少，UV是多少，来路是哪里，浏览器、操作系统、地理、搜索引擎的分布，等等，等等。
唠叨一句，千万不要以为，你一天有十几个T的日志就是数据了，也不要以为你会用Hadoop/MapReduce分析一下日志，这就是数据挖掘了，说得难听一点，你在做的只不过是一个统计的工作。那几个T的Raw Data，基本上来说没什么意义，只能叫日志，连数据都算不上，只有你统计出来的这些数据才是有点意义的，才能叫数据。
当一个用户在面对着自己网店的数据的时候，比如：每千人有5个人下单，有65%的访客是男的，18-24岁的人群有30%，等等。甚至你给出了，你打败了40%同类型商家的这样的数据。作为一个商户，面对这些数据时，大多数人的表现是完全不知道自己能干什么？
是把网站改得更男性一点，还是让年轻人更喜欢一点？完全不知道所措。
只要你去看一看，你会发现，好些好些的数据分析出来的结果，看上去似乎不错，但是其实完全不知道下一步该干什么？
所以，我觉得，数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来，而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么？如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么，那么这个数据分析是失败的。
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