如何数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于如何数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍如何数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 一分钟了解互联网大数据分析？
2. 怎样做好销售数据分析工作？

一分钟了解互联网大数据分析？

大数据分析（Big Data Analysis）是当前信息技术的一个重要应用领域，对我们的工作和生活产生着巨大的影响。

相对于传统的数据概念，“大数据”的定义为四个“V”：数量大（volume）、多样化（variety）、变化快（velocity）和有价值（value）。具体，请参阅我之前的文章《三分钟读懂大数据》。本文着重介绍对于大数据的分析方法。

大数据分析的流程一般为：

数据***集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

下面依次加以说明：

数据***集：

数据***集的功能包括：

通过物联网设备***集数据。（参见《三分钟读懂物联网》）

通过在应用程序中插入特定代码（“埋点”）来***集数据。

将***集的数据传输到指定的服务器。

不论是***集数据，还是传输数据，都要求最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据***集能处理很多细节方面的问题，比如用户标识、网络策略、缓存策略、同步策略、安全保障等。

数据预处理：

主要包括数据清理和数据整理。

1. 数据清理

数据清理是指发现并处理数据中存在的质量问题，如缺失、异常等。例如，某用户在填写调查问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于该用户填写的这条数据来说，年龄就是缺失值；异常是指虽然有值但值明显偏离了正常取值范围，如针对18～30岁成年人的调查问卷中，某用户填写调查问卷时将年龄误填为2。

必须处理好包含缺失值或异常值的数据，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。

2. 数据整理

数据整理是指将数据整理为数据建模所需要的形式。例如，在建立房屋价格预测模型时，通常需要将对房价预测无用的数据项（如房屋的ID编号）去除，将用于预测目标值的特征（如房龄、朝向等）和目标变量（房屋价格）分开。

数据统计与建模：

数据统计是指对数据计算均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特性，完成对已知数据的解释。建模则是根据已有数据建立模型以对未来数据进行预测、分类，解决实际应用问题。

数据分析/挖掘：

数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据可视化/反馈：

数据可视化是指将数据

怎样做好销售数据分析工作？

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况，由我来做汇总工作。

团队拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。

客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。

客户行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。

2、销售业绩管理

作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！

到此，以上就是小编对于如何数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于如何数据分析的2点解答对大家有用。