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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于定制数据分析的问题,于是小编就整理了1个相关介绍定制数据分析的解答,让我们一起...
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析方法五种的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析方法五种的解答,让我们一起看看吧。
你好,作为一名数据分析的从业者,我来说说我的看法。
数据分析是目前比较火的学习方向,很多人都有学习数据分析的想法,但由于数据分析需要大量的理论知识学习,也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。
第一个,基础数据分析的理论知识。主要包括高数,概率论,统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析,抽样分析, 分组分析,相关系数分析,还有一些特征选择,统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学,概率学等基础知识为依靠的,同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。
第二个,进阶数据分析理论知识。主要包括了,高数,线代,矩阵,最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模,需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法,牛顿法,矩阵分解,降维,和一些算法包括决策树,贝叶斯理论,svm,聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度,算是数据分析进阶部分,更有偏向数据挖掘的知识点。
希望我的回答能对你有所帮助,你也可以关注我,我们一起讨论数据分析知识。
我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。
数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。
还需要了解和熟知各种数据分析方法,能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。
想未来就业更有前景的,还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代,掌握数据分析技能是一种基础本领,了解大数据也很有必要。
综上,数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化;数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。
数据分析师需要的技能大致有这些:excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始,因为Excel是使用最多,也是最强大的数据分析工具,入门简单,因为大部分人都接触过Excel。
总结归纳了我们的高赞回答,整理了四个方面:
1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具
我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书,从入门到精通,供大家挑选。
一:1 个数据分析的基本思路
数据分析时我们必须思考:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,我们可以学习到什么?又可以指导我们做什么?
面对海量的数据,在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展,如何得出结论。
下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路:
举个例子:
某国内互联网金融理财类网站,市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放,吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量;另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下,如何进行深度决策? 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步:挖掘业务含义。
首先要了解市场部想优化什么,并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估,重要的是业务转化:对 P2P 类网站来说,是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道,重点在于如何通过数据手段衡量转化效果;也可以进一步根据转化效果,优化不同渠道的运营策略。
第二步,制定分析***。
以 “投资理财” 为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数,进一步判断渠道质量。
第三步,拆分查询数据。
既然分析***中需要比对渠道流量,那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据,进行深入的分析和落地。
第四步,提炼业务洞察。
根据数据结果,比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果,根据流量和转化两个核心KPI,观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好,可以思考是否产品适合移动端的客户群体;或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等,需找出业务洞察。
第五步,产出商业决策。
根据数据洞察,指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估;或优化移动端落地页,更改用户运营策略等等。
严格意义上来讲,5000条数据称不上大数据,用excel是非常简单快捷的工具。给您提供简单的思路供参考。
1、确定分析思路。我们需要分析一个什么样的结果,简单介绍一下5W2H分析法,即何因(why),何事(what),何人(who),何时(when),何地(where),如何做(how),何价(how much),结合新生的数据情况,确认好要分析的目标。当然也有其他的分析方法,如PEST分析法,逻辑树分析法等。
2、数据处理。包括数据清洗和加工。比如日期格式,缺失值等。及时查漏补缺,确保数据的质量。这里要掌握一些基本的函数用法,比如:sum,***erage,dateif,vlookup等。
3、数据分析:主要用到的工具是数据***表,他是一种交互式的报表,利用它,我们可以方便的调整分类汇总的方式,灵活的以多种不同方式展现数据特征。主要用的功能:数据排序,筛选,分类汇总等数据处理功能。
问题2、男生,女生的占比有多少?
问题3、重名人数有多少?
4、数据的展现。基本的图表有饼图,条形图,柱形图,折线图,散点图等,不同的图形用来暂时的重点也不一痒,占比建议用饼图,趋势建议用折线图等。
用Excel对话数据-零基础Excel商业智能分析
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Excel只是一个工具,没有对应的分析流程。
数据分析的完整流程,就是常说的数据分析六步曲:
明确目的-->收集数据-->整理数据-->分析数据-->呈现数据-->撰写报告。
Excel只是一个工具,前面2步和最后1步都无法在Excel中完成。Excel能够实现的就是整理数据、分析数据、数据可视化这几个步骤。
所以,如果非得要表现Excel的分析作用的话,其流程可以是这样的:
导入数据-->整理数据-->统计数据(***表)-->数据可视化(***图)-->分析结果。
其实,Excel并不是一个良好的数据分析工具!Excel设计的初衷是为了数据处理,其数据分析的功能比较弱,比如只有***表功能,而无法支持海量数据的分析,无法实现跨表分析,无法实现高级的数据模型,其画图的效率不高,其数据分析的效率相对较差,等等。不过,Excel可视化的效果是最漂亮的。
在你没有学习专业的数据分析工具这前,Excel可以是一个暂的替代工具。如果你想要有更专业的分析,那么类似:Power BI、Tableau、SPSS、SAS等是你最好的选择。
不好意思,我得说两句。
题主说要用excel分析大数据,估计这个工具就有问题。因为:
所谓大数据,肯定不能只是几百几千条,估计咋的也得上十万条以上,分析得出结论才有价值,而你有没有想过,excel处理这么大量的数据能行不?不说分析功能如何,单从可行性上说,这么多数据量早都卡死了。而且还有,无法多人协同,无法管理用户权限,无法使用流程……等等
当然,既然来了,肯定要给题主和各位看官带来一个好东东。
这个工具叫云表,和excel相似度很高,但是功能却要强大太多,首先申明一下,普通人用云表没有太多难度,就是画表格,中文公式,鼠标设置权限流程等。
性能上,云表自带mysql数据库(如果你公司有SQL,oracle也可以适配),所以处理数据更加专业,数据量大也不会卡,当然,虽然有数据库,但是是不需要用户自己配置的,都集成好了。
云表,在数据处理方面,还有很多图表功能,数据***,各种数据统计分析用到的函数,公式,都有。总之excel有的,云表有,excel没有的,云表也还有。
0代码做各种OA,进销存、ERP,仓库,生产,运输,……软件,还能自动一键生成手同APP。对于我们普通小白用户来说,平时汇总报表,那也是很爽的。只需要在云表上画好表格模板,给填写人分配账号,他们自己填好保存,云表就能自动生成汇总报表。是不是很方便。这个功能肯定很个人都需要用到。
不用担心不会用,教程完善,长年提供免费培训
有人说不会用咋办,其实官方教程很完备,还有***培训,是不是很周到?而且完全不用编程,不用写代码,你怕啥呢,就连EXCEL中的VBA都不需要,需要的只是画表格,中文公司,这些初中生能看明白,高中生就能会用……
行,一句话是说不完的,自行下载个免费云表用用吧。
一种方式:通过头条手机APP发私信:123或者云表
二种方式:在电脑端打开如下链接,直接注册安装。***s://***.toutiao***/a1640476710871054
凡是转发评论的,还可以获得免费的进销存软件一套,永久使用,还能升级成ERP。
到此,以上就是小编对于数据分析方法五种的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析方法五种的2点解答对大家有用。
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