数据分析笔试题及答案-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析笔试题及答案的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析笔试题及答案的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
2. 如何用excel制作数据分析？
3. 数据分析师的日常工作是什么？

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析

当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析

在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析

通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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如何用excel制作数据分析？

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。

欢迎查看我的头条号，阅读《数据分析六步曲》。

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。

工具比excel好用，还能免费用。（请见文末有获取方法）

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。

除了可以做数据分析，还很多强大功能，包括做手机APP

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。

如果你会Python的话可以看我的Pandas入门课程，里面有对Excel数据的分析处理方法，一旦掌握，发现效率大幅提升。如果不会Python也没关系，我的主页还有Python入门课程。

做报表***都会，可是大部份报表只是数据的罗列，而不是管理问题的挖掘；只是针对数据泛泛的总结，而不是一针见血的洞见；更可怕的是延迟的、无效的、错误的报表。

企业经营的报表，既需要总结历史规律，更需要预测未来走势；既需要规避经营暗礁，更需要为未来指明方向。作为企业管理者，数据分析能力已经成为必须的能力！企业必须推进数据化管理，利用数据提升管理的精准性、科学性，“用数据说话”，“无数据，不管理”。

大数据时代，企业缺少数据吗？不，各个信息系统已经积累了大量的数据。只是没有人拿出来分析，也没有人拿出来应用于管理决策，这些数据在服务器中沉睡着。我们不缺乏海量的数据，也不缺少高效的工具，我们缺少思路和方法，缺少懂数据、会分析的中高层管理者！必须将数据分析的思路、方法，以及将其落实到工作实际的实战应用。

EXCEL数据分析方法主要有以下几点：

1. 描述性分析——对数据关系进行估计和描述

2. 对***析——识别事物的基本方法

3. 分类分析——认知事物的基本方法

4. 相关性分析——寻找事物之间的因果规律

5. 回归分析—考查变量间的伴随关系

6. 预测分析——数据分析的终极目标

7. 模拟分析——决策前的实战推算

如果需要了解更多或上这方面的课程欢迎联系我。以上内容都是我的课程设计。

1. 首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。
2. 2接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。
3. 3点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。
4. 下面点击箭头处“加载项”按钮，选择“分析工具库”，点击下方箭头处“转到”按钮。
5. 进入加载项界面后，勾选“分析工具库”前面的方框，点击箭头处“确定”按钮。
6. 接着点击方框处的“数据”，箭头处即可看到“数据分析”工具。
7. 点击“数据分析”按钮，在分析工具中找到“回归”，接着点击箭头处“确定”。
8. 进入回归分析界面，首先选择“Y值输入区域”，点击箭头处即可开始选择。
9. 用方框选中体重y下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
10. 接着选择“X值输入区域”，点击箭头处即可开始选择X值。
11. 用方框选中身高x下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
12. 下面勾选“置信度”前面的方框，此处置信度为95%。点击箭头处“确定”即可开始回归分析。
13. 回归分析完成后，在界面上即可看到回归分析结果，如下图所示。

数据分析师的日常工作是什么？

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据***集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环***析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方***

（5） 最后数据结论输出，报告撰写。顺便给大家推荐一个公众号““数据分析优学堂””里面有许多内容

数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。

（1）获取数据

获取相关的数据，是数据分析的前提。

（2）数据处理

获取数据，把数据处理成自己想要的东西。

（3）形成报告

把数据分析的结果可视化，展现出来。

完整的数据分析流程：

• 业务建模。

• 经验分析。

• 数据准备。

• 数据处理。

• 数据分析与展现。

• 专业报告。

• 持续验证与跟踪。

相关：

数据分析师的完整工作流程与知识结构体系

***s://***.toutiao***/i6584961126356746760/

具体每日每周比较琐碎工作不一一列举，但是主要工作内容应该集中以下:

一，用技术手段获取项目中真正需要的数据。

二，确保数据的来源途径，数据的真实性，准确性。

三，把最终所需有价值的数据组织在一起，以便用以分析，同时设计数据的结构，以保证数据有效地供所有用户检索。

四，为大数据项目组织数据并建立分析模型。

处理公司的数据

有一些是产品销售数据分析，有一些是员工创意的数据分析，有一些是产品的数据分析。

具体的工作就是每天要做很多很多的表格统计，这些统计的结果在上司需要的那一刻才有体现一般是一个季度或是半年或是一年。

这一份工作要求，对于数字的敏感，对于行业的知识量要大，不同行业的数据分析人员的职业要求都是不一样的。

一个牛逼的数据分析可以带动整个公司的发展走向

回到问题本身来看，数据分析师的日常工作，重点在于日常，那我也就不扯太远了，就以互联网行业的数据分析师为例，简单给大家分享一下吧。

1、排查指标问题

正所谓一天之计在于查指标，数据分析师的一天是从排查用户数据、日活率、用户使用时长等重要指标，对于一些波动较大的，需要找出原因并给出合理解释。利用拆分维度的方法来看不同维度的指标波动，然后进行各个角度的分析。

2、做报表

对于日常的一些核心指标、数据，或者新计算的指标都需要存到报表中，做成BI报表，以备老板查看数据和后期分析。不同公司会有不同的报表制作方式，但照目前来看很多公司都会购买做报表的软件，就像Tableau、Smartbi等，可以快速便捷地制作出美观的报表。

为了能够做好报表，还需要做以下工作

• 埋点设计和校验：简单来说就是数据分析师为了获取数据而设计的行为路径点，指定哪些行为要记录、怎么记录、记录什么等等。后期可能还需要去对每个点进行验证，研究这个点埋的对不对。
• 指标设计：根据埋点得到的数据，加工计算出我们需要的指标。这项工作也是为了有数据可以做报表

3、数据分析

针对业务问题，结合报表数据，进行专项的分析。如：一产品用户使用率下降，数据分析师就可能需要对为什么下降做一个分析，并根据分析提出改进意见。

除了以上主要工作外，可能还会面对业务方或者其他部门的数据需求，或者一些简单的建模工作等等，这里就不细说啦。

总的来说，数据分析师的日常工作就简单分为：排查指标、埋点设计、指标设计、报表制作、数据分析、提出报告等，可能不同行业或者不同公司也不一样，所以以上仅供参考。

到此，以上就是小编对于数据分析笔试题及答案的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析笔试题及答案的3点解答对大家有用。