电商常说的数据分析和统计学中的数据分析是一个概念吗，Data Analysis对应的又是哪个“数据分析”
谢邀。“数据分析”这种概念性定义很是麻烦……只针对你的问题描述中的内容说一说吧，如果没时间看全文，拉到最后即可，有我给你的一个建议，仅供参考。先上维基对“Data Analysis”的定义：Analysis of data is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, in different business, science, and social science domains.（来源：Data analysis）注意，里边提到了“modeling data”，那么也就是说，建模是数据分析不可分割的一部分。接下来问题转化为：建模在数据分析中的定义到底是什么？依旧上维基对“Data Modeling”的定义：Data modeling is a process used to define and analyze data requirements needed to support the business processes within the scope of corresponding information systems in organizations. Therefore, the process of data modeling involves professional data modelers working closely with business stakeholders, as well as potential users of the information system.（来源：Data modeling）注意一个关键点： support the business processes为了说明这一点的重要性，继续引维基同一页中的图： 【电商常说的数据分析和统计学中的数据分析是一个概念吗，Data Analysis对应的又是哪个“数据分析”】 
忽略两边的内容，只看中间，那么结论就出来了。简单的说，建模就是制定一些规则，以从数据中抽取可用于商业决策的信息的过程（这句话是我编的，没出处，仅表示个人观点）。那么模型的内容到底有哪些？继续上图：
简而言之，数据模型有两部分：逻辑模型和物理模型，前者负责的是用现有数据，来提出、描述和解决商业问题；后者负责的是实现这个“解决商业问题”的过程。统计模型，我认为应该在前一类里，用来找出现有的问题在哪里，但统计模型并不是数据分析模型的全部，定义指标及指标间的关系，建立基于指标的商业规则，这才是逻辑模型中最重要的部分。回到你的问题，即使是艾瑞的商业报告，其中也涉及到指标的定义，和指标之间结合出的规则。你现在论文要做的事情，是把实际业务中的活动抽象成指标和规则。举例：收入、消费人数、时段天数、销售人数、销售总工资，可以抽象出人均消费、日均消费、销售人均客户数、销售人均盈利、人均销售额等指标，然后以人均消费和日均消费来衡量销售波动类型（得出是大家平均消费还是大户带小额，或者是否有各天不平衡现象），以销售相关数字来衡量销售效率（最简单：几个数字乘一起，看每个销售是高于还是低于平均值，以此来判断销售的效率高还是低），等等。因为我对你的项目并不了解，也没法给出更准确的建议，见谅。
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