探索性分析
探索性分析是指仅有一些非常浅的假设，通过数据分析方法，深入探索数据。
三大作用：分析现状，分析原因，预测未来。
如果缺失一些基本书记分析思路，那面对处理好的数据，也会不知道如何入手。
三大作用分别对应着三个基本思路：对比、细分、预测。
对比：直观看出变化差距，并且量化变化/差距是多少。
对比思路：同比和环比
同比：本期数据和过往的同一期数据的对比。（可以消除不同季度的季节因素影响）
环比：本期数据和连续周期的上一期数据的对比。（可以看出趋势）
细分：在挖掘数据现状，和追溯内部原因的时候。西药在对比的基础上，进行细分分析。
细分是指将数据划分成不同的部分，从而对比内部各个部分之间异同和关系的思路。
细分分析，可以对比量的直接大小，还可以对比内部结构，内部结构中某个部分的比例越大，说明其重要程度越高，影响越大。
一次探索性分析的过程，通常十从问题出发，不断细分对比，从而发现有洞见和针对性的结论。
在单一的维度上，不断向下细分，进行维度下钻，或者在单一的维度上，不断添加新的维度，进行维度交叉。
细分分析中，还有一种知名的分析方法叫做杜邦分析法。就是将想要分析的一个指标，不断拆解为所有影响他的细分指标，分析细分指标的变动，从而挖掘目标的指标。
预测
在数据分析中，预测未来是一个非常重要的问题，数据之间客观上存在相互影响和依存的关系。挖掘这种数据间的关系，就可以通过一个因素的发展，从而推断另一个因素的发展，这就实现了预测。
预测一般分为三种：相关性分析，回归分析，时间序列模型。
