提起数据分析，很多人容易陷入过于复杂的模型和工具中，却忽略了核心。
为了“打破迷信”，决定写一篇易于理解的保姆级实践指南。
无论多么高大上的语言或工具，数据分析绕不过这3点：获取数据、清洗数据、理解数据。
案例背景：你需要为景区设计文创产品，但不清楚哪类文创产品受欢迎。你想通过分析文创产品的类型、价格和销量等数据来获取灵感。比如，哪些类型的文创产品卖得最好？价格与销量之间是否存在相关性？数据需求：销量排名前100个商品数据，包含名称、分类、价格、销量、用途、人群、材质、风格。
我们总觉得平台取数速度太慢，或者研发诸多刁难，其实是要了太多没用的数据。
在提需求时，要再三问自己：是否有必要、是否有替代方法。
通过控制数据提取的范围，减少处理冗余信息的计算和人工负担。而原始数据便于组合，但结果数据不仅提取复杂，也很难二次加工。
在获取了数据后，先不要着急进行数据分析，因为原始数据往往是杂乱的。
如果不清洗数据，后续的分析结果很可能会失真或者错误。只有数据“干净”了，分析工具和模型才能发挥作用。
接下来，让我们看看如何进行数据清洗，让它变得“可读”和“可用”。
工具层面，我建议使用飞书多维表格，后续的图形化也更加方便。
首先清理无用的关键词，例如：“故宫”、“文创”、“官方旗舰店”等。
清洗过后，不仅提高了阅读体验，也降低了机器处理数据的算力需求。
必要时，可以增加其他的清理手段，例如：补全空值或统一标签格式，确保数据清晰规范。
第二步，我们要提取有价值的特征。例如商品标题中的节日、用途、人群。
