浅谈数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于浅谈数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍浅谈数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析的结论及建议？
2. 什么叫数据分析啊？
3. 论文里数据分析怎么写？
4. 论文数据怎么处理和分析？
5. 做数据分析需要学什么？

数据分析的结论及建议？

1、明确需求，确定分析目标

数据分析人员是承接领导或业务部门的需求，所以第一步就是明确领导或者业务部门想要什么，他们最终想达到什么目标，这是最基本，也是最重要的，偏离目标的数据分析毫无意义。

2、梳理业务逻辑

在明确分析目标后，不要盲目根据自己的理解去开展分析，要进一步沟通业务部门，梳理清楚业务逻辑，比如，业务部门针对不同模块业务，有不同策略，对应不同动作，如果我们不明晰就进行分析，很容易偏离业务部门需求，还得二次返工，所以一定要梳理清晰的业务逻辑。

什么叫数据分析啊？

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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的过程。

论文里数据分析怎么写？

结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。

分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。

论文数据怎么处理和分析？

论文数据的话，你可以通过spss这个软件进行处理，或者直接用表格进行处理，或者说有其他的一些数据分析的软件，一般常用的方法，比如说因此分析法，然后层次分析法，熵值法等等的方法，这种方法都可以帮助你更好的分析数据，然后得到你想要的结论，从而使你的论文更丰富

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

到此，以上就是小编对于浅谈数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于浅谈数据分析的5点解答对大家有用。