一、数据分析的定义

数据分析是通过适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，汇总和理解，以发挥数据的最大功能，从而从中提取有用信息、形成结论，为决策者提供正确决策的过程。

 二、如何具备良好数据分析能力 

1. 了解需求和数据来源：了解业务需求和数据来源是数据分析前的关键。准确性、可靠性，了解分析的具体数据。

2. 选用合适工具：适用工具提高准确性和效率。Excel、Python、R等工具常用于数据分析，处理大量数据和复杂分析。

3. 数据清洗预处理：数据清洗预处理是核心步骤。筛选、去重、填充等操作，确保数据满足分析需求。

4. 选择分析方法：根据数据类型和目标，选择合适分析方法。描述性统计、推断统计、关联、分类、聚类等。

5. 实施数据分析：根据目标和方法，深入分析数据，挖掘有用信息，形成结论和建议。

6. 呈现分析结果：以易懂方式展现结果，如图表、报告。决策者理解利用分析结果。

三、应用案例

以“电商网站销售额分析”为例。假设电商网站需了解最近一年销售情况，展现数据分析能力：

1. 了解需求：了解销售数据来源，包括销售量、额、客户信息等。

2. 选用工具：选合适工具提高效率，如Python、R，处理数据量和分析逻辑。

3. 数据清洗：处理前清洗数据，如筛选、去重、填充，满足分析需求。

4. 选用方法：根据数据类型选适合方法，如描述统计、回归、时间序列。

5. 数据分析：深入分析销售额和因素关系，找关键影响因素，如商品、价格、季节。

6. 结果呈现：图表、报告展示结果，如时间变化图，商品占比图，促进理解销售情况。