1、为什么要做小数据分析？
现在，大数据的概念铺天盖地，今天出来这个大数据分析报告，明天出来那个大数据分析工具，不可否认，大数据分析的确让我们的判断更理性，不只是盲目地拍脑袋决定一件事。但是，大数据和你有多大关系呢？
如果你不是五百强企业的决策者，如果你也不是要写毕业论文的大学生，如果你更不是打算写商业计划拿融资的创业者，大数据还真的和你关系不大。因为大数据讲的更多的是国家层面的和各大行业层面的，而与我们关系最密切的是小数据，一种可以教你做对事情，赚到钱的数据。
2、什么是小数据分析？
小数据分析并不是什么定义，只是我们给它的一个名字，相对于大数据分析，小数据更注重的是小和实用。举几个例子：
如何通过小数据分析找到可以赚钱的行业和项目？
如何通过小数据分析判断你的产品的竞争力？
如何通过小数据分析发现你的产品不赚钱的原因？
如何通过小数据分析来确定最容易卖货的价格区间？
如何通过小数据分析找到你的精准客户在哪些地方？
如何通过小数据分析发现你的客户的喜好和特点？
如何通过小数据分析看到你的客户的消费习惯？
······
这些就是小数据的应用场景。
3、怎么做小数据分析？
无论是大数据分析，还是小数据分析，都有一个前提就是足够多的数据样本，没有数据更谈不上分析了。所以小数据分析的：
第一步就是收集数据。收集数据的方法有很多，用到的工具也不少，详细的方法和操作技巧会在以后的更文中分享，这里只是简单了解下流程就可以了。
第二步数据清洗。收集完数据以后并不是万事大吉，你还需要对数据进行清洗，清除重复数据，过滤虚假数据，不要以为数据都是理性的、都是真实的，造假也非常简单呀。
第三步数据分析。经过以上两步我们可以得到精确的数据样本，这一步我们就需要对数据进行分析了，需要建立一些数据模型、用到一些数学公式等等。可能看到这里你会感到非常头疼，那你应该和我一样，数学经常不及格吧？
其实并没有那么复杂，只要你会加减乘除，再配合一些工具，就可以非常精确地做好数据分析了。一定要记住哦，我们做小数据分析是为了指导我们做 事和赚钱，千万不要为了分析数据而分析数据，再去学什么编程和建模之类的，除非你想成为一名工程师。
第四步数据报告。数据分析后会有很多的报表、趋势图、折线图等等，并不是有了这些图表就结束了，还要对图表的内容进行解读和原因分析，当然如果你是管理人员或者营销人员，你还要能根据这些内容给出相应的解决方案，这可以是让老板刮目相看的好机会。
小数据分析大体上就是这四个步骤，但是里面包含的细节和技巧可是非常非常多。在以后的更文中，我会以专题的形式一一进行解读。
比如说我们想要通过数据分析去了解消费者，那么我们如何收集消费者的真实数据，如何分析消费者的行为习惯和消费心理，如何更好地满足消费者的需求提高成交率，以及如何提高消费者的复购率？解读中还会涉及到人性、营销思维、解决方案等内容，因为小数据分析不只是分析，而是为了更好的做事和赚钱。
如果你有想看的内容，也欢迎在后台留言，我会一一收集，安排时间进行更文分享。
