数据分析怎么做?

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2021-02-20 · 世界很大,慢慢探索
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1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来,是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚,简单明了,有利于发现相关量之间的相关关系;此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等:根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。 

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果,还可以把某些复杂的函数关系,通过一定的变换用图形表示出来。



扩展资料:

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析,其中包括:直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断,均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。



成都聚数云海
科技发烧友

2021-11-15 · 有一些普通的科技小锦囊
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Step 1:目标确定

这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标。
选择目标时,请注意以下几点:
选择一个你比较熟悉,或者比较感兴趣的领域/行业;
选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点;
确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容(论坛帖子,用户点评等)。

Step 2:数据获取

目标定下来了,接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点,那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据,那么……回到第一步重来吧。

Step 3:数据清洗

在工作中,90%以上的情况,你拿到的数据都需要先做清洗工作,排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。
如果在上一步中,你的数据是通过手工复制/下载获取的,那么通常会比较干净,不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来,那么你需要进行清洗,提取核心内容,去掉网页代码、标点符号等无用内容。
无论你采用哪一种方式获取数据,请记住,数据清洗永远是你必须要做的一项工作。

Step 4:数据整理

清洗过后,需要进行数据整理,即将数据整理为能够进行下一步分析的格式,对于初学者,用Excel来完成这一工作就OK。
如果你的数据已经是表格形式,那么计算一些二级指标就好,比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告,建议你不要计算太多复杂的二级指标,基本的同比、环比、占比分布这些就OK。
如果你收集的是一些非数字的数据,比如对商家的点评,那么你进行下一步统计之前,需要通过“关键词-标签”方式,将句子转化为标签,再对标签进行统计。

Step 5:描述分析

描述分析是最基本的分析统计方法,在实际工作中也是应用最广的分析方法。描述统计分为两大部分:数据描述和指标统计。
数据描述:用来对数据进行基本情况的刻画,包括:数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等。如果是建模,那么还要看数据的极值、分布、离散度等内容。
指标统计:用来作报告,分析实际情况的数据指标,可粗略分为四大类:变化、分布、对比、预测;
变化:指标随时间的变动,表现为增幅(同比、环比等);
分布:指标在不同层次上的表现,包括地域分布(省、市、区县、店/网点)、用户群分布(年龄、性别、职业等)、产品分布(如动感地带和全球通)等;
对比:包括内部对比和外部对比,内部对比包括团队对比(团队A与B的单产对比、销量对比等)、产品线对比(动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比);外部对比主要是与市场环境和竞争者对比;这一部分和分布有重叠的地方,但分布更多用于找出好或坏的地方,而对比更偏重于找到好或坏的原因;
预测:根据现有情况,估计下个分析时段的指标值。
以上部分引用自我的一个回答面试中针对一个企业的数据分析场景应该怎么去分析?应届生还不懂怎么结合企业业务做系统的分析,求指点 - 陈丹奕的回答,希望进一步了解的话,可以进这个答案。
描述分析的产出是图表,下一个步骤的内容将基于这些图表产出。

Step 6:洞察结论

这一步是数据报告的核心,也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师和一个年迈的分析师拿到同样的图表,完全有可能解读出不同的内容。

但通常来说,即使是复杂的数据报告,也是由一个个相对简单的洞察结论组成的,这其中涉及到问题的分拆,逻辑线的建立等一系列内容。作为初学者,做到自己力所能及的程度就好。
总结一下,所谓洞察,就是要越过数据,去推测和理解真实情况。单纯描述数据,谁都会做,根据数据得出有价值的结论,报告才有意义。

Step 7:报告撰写

都到这一步了,相信各位对数据报告也不再陌生了。这一步中,需要保证的是数据报告内容的完整性。
一个完整的数据报告,应至少包含以下六块内容:
报告背景
报告目的
数据来源、数量等基本情况
分页图表内容及本页结论
各部分小结及最终总结
下一步策略或对趋势的预测

其中,背景和目的决定了你的报告逻辑(解决什么问题);数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据,可信度如何;分页内容需要按照一定的逻辑来构建,目标仍然是解决报告目的中的问题;小结及总结必不可少;下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。


那么,普通难度的数据报告做法就是这样了。高深的固然要更难一些,但是普通的已经将整体的路径将的很清楚了。

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醋醋SEO
2021-02-28 · TA获得超过513个赞
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网站seo数据分析怎么做?很多人都以为自己会

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