數據分析選什麼數據

① 拼多多數據分析首選什麼

工作總量=工作效率×工作時間

在工作量一定的情況下，減少時間就可以提高工作效率

（1）工作量=人數x平均工作效率×工作時間；

（2）工作時間=工作量÷人均工作效率；

（3）人均工作效率=工作量÷（人數x每人工作時間)；

通常設完成的總工作量為1. 如果一項工作分幾個階段完成，那麼（這幾）個階段工作量的和=1，這是常見的列方程依據。

一件工作，甲用a小時完成，則甲的工作量可看成1，工作時間是a小時，工作效率是a分之1.若這件工作甲用b小時完成，則甲的工作效率是b分之1。

② 數據分析師應選擇什麼專業

統計專業（有統計理論）、計算機專業專業（會編程序實現）。

③ 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

④ 數據分析主要看哪方面的數據進行參考呢

通過電霸shopee數據分析軟體參考平台熱銷產品，飆升產品，上新產品，熱銷店鋪，新店鋪這些數據進行選品和店鋪優化

⑤ 想要做數據分析師應選擇什麼專業

數據分析行業的大火以及較高的薪酬待遇，讓很多高中畢業生、在校大學生或職業遭遇瓶頸的人士開始蠢蠢欲動，想學習數據分析從而進入數據分析行列。但 有一個很困惑的問題就是：自己選擇或學習的專業似乎和數據分析沒什麼交集，這個時候選擇數據分析師這條道路會不會很艱難？擔心自己的專業跟不上數據分析的學習進度，也擔心自己的能力是否符合數據分析技能的要求。
其實，講真的。雖然數據分析這個行業有著天然的專業鄙視鏈（文理科的邏輯思維功底、編程語言接受程度上以及數理統計基礎實實在在的存在差別，這也是甲方更信賴理工科出身的重要原因，因為社科或文藝類專業，很少有學校會嚴格地按照數理邏輯去制定學生的課程培養計劃），但是並不代表文科生沒有任何機會，因為大學以前，其實我們都沒正式接觸過編程或統計學，大學本科更多的是提升一個人的思維、而不是過硬的專研能力。所以文科專業的朋友，興趣和決定也是重要因素，不能單單憑借客觀的專業背景就否定自己。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。
所以，大學選擇什麼專業，不要讓數據分析這根繩子牽著你走，而是要問自己喜歡和擅長的是什麼。如果你物理基礎不好，硬要選擇機動化專業，那四年的大學時光只會讓你覺得難熬又無奈。一切從自身出發，發掘自己的優點和長處才是最重要的。

⑥ 想當數據分析師要選什麼專業

數據分析行業逐漸被企業和從業者青睞，很多人給小編留言，咨詢從事數據分析選擇什麼專業更占優勢？今天，我們也來聊聊。

一、數學專業

正所謂「學好數理化，走遍天下都不怕」，數據分析無外乎是從大量凌亂數據中發現隱含的規律，數學往往讓人邏輯思維更嚴密，對數據更加敏感。

數據分析不是IT行業，無需精通過多編程語言，數據分析更注重實操和業務能力，且現今數據分析工具，如：Python、PowerBI等已比較容易入門。

從事數據分析，真正要提升的是邏輯思維能力、敏銳的洞察能力、良好的溝通表述能力……這些無需靠背景，通過努力也可拿下。

⑦ 數據分析師如何選擇合適的數據分析工具

其實題主需要搞清楚以下幾個問題，搞清楚了，其實問題的答案也就有了：
1、是從個人學習成長的角度想搭建平台自學？還是現在的公司需要大數據技術進行分析？——如果是從個人學習成長的角度，建議直接按照Hadoop或者Spark的官網教程安裝即可，建議看官網（英文），在大數據技術領域，英語的掌握是非常重要的，因為涉及到組件選型、日後的安裝、部署、運維，所有的任務運行信息、報錯信息都是英文的，包括遇到問題的解答，所以還是非常重要的。如果是公司需要進行大數據分析，那麼還要研究以下幾個問題：為什麼需要搭建大數據分析平台？要解決什麼業務問題？需要什麼樣的分析？數據量有多少？是否有實時分析的需求？是否有BI報表的需求？——這里舉一個典型的場景：公司之前採用Oracle或MySQL搭建的業務資料庫，而且有簡單的數據分析，或者可能采購了BI系統，就是直接用業務系統資料庫進行支持的，現在隨著數據量越來越大，那麼就需要採用大數據技術進行擴容。
搞清楚需求之後，按照以下的步驟進行：
1、整體方案設計；整體方案設計時需要考慮的因素：數據量有多少：幾百GB？幾十TB？數據存儲在哪裡：存儲在MySQL中？Oracle中？或其他資料庫中？數據如何從現在的存儲系統進入到大數據平台中？如何將結果數據寫出到其他存儲系統中？分析主題是什麼：只有幾個簡單指標？還是說有很多統計指標，需要專門的人員去梳理，分組，並進行產品設計；是否需要搭建整體數倉？是否需要BI報表：業務人員有無操作BI的能力，或團隊組成比較簡單，不需要前後端人員投入，使用BI比較方便；是否需要實時計算？
2、組件選型；架構設計完成後就需要組件選型了，這時候最好是比較資深的架構師參與設計，選型包括：離線計算引擎：Hadoop、Spark、Tez……實時計算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark
Streaming……BI軟體：Tableau、QlikView、帆軟……
3、安裝部署；選型完成後，就可以進行安裝部署了，這部分其實是最簡單的，直接按照每個組件的部署要求安裝即可。
4、另一種選擇：採用商用軟體如果是企業需要搭建大數據平台，那麼還有一種選擇是直接採用商用的數據平台。市面上有很多成熟的商用大數據平台，Cloudera、星環、華為、亞信等等，都有對應的產品線，像我們袋鼠雲就有一款非常優秀的大數據平台產品：數棧。主要有以下幾個特點：
1.一站式。一站式數據開發產品體系，滿足企業建設數據中台過程中的多樣復雜需求。
2.兼容性強。支持對接多種計算引擎，使更多企業「半路上車」。
3.開箱即用。基於Web的圖形化操作界面，開箱即用，快速上手。
4.性價比高。滿足中小企業數據中台建設需求，降低企業投入成本。
可以了解下。

⑧ 要進行數據分析應選擇什麼樣的數據呢

這個看你要做什麼數據分析啦。以淘寶為例子，如果你想分析一個店鋪的運營情況，那就需要知道這個店鋪過去一段時間內的運營數據啊。而如果你是想分析某個行業的市場行情，那就需要得到這個行業的詳細交易記錄、產品數據和客戶數據等等。數據分析是要具體到某個目的的，不是隨便分析分析，這樣的數據分析沒有意義。

⑨ #數據分析#你們為什麼選了數據分析這個崗位呢

源於一次項目報告會，為啥別人的圖能做的那麼好看，而我只會excel的復制粘貼……高下立見！後來會下請教了同事，學習了cda數據分析的課程，有可視化展示工具，也可以做圖，還在課程里收獲了分析思維，對後來的工作也是很有幫助的，准備再繼續進修一下大數據的學習！

⑩ 如何選擇合適的數據分析工具

了解大數據分析對於企業的意義

企業應用大數據分析技術，想要達到什麼樣的成果，大數據分析工具可以幫助企業進行大數據的實時分析，提高業務的流程，因為不同的數據類型都已用不同的數據模型來表示出來，不論是結構化的數據還是非結構化的數據，大數據工具可以幫助企業處理多種多樣的數據類型，企業在選購大數據分析工具的時候要了解大數據分析工具對於企業的意義是什麼，想要達到什麼樣的效果。

大數據分析工具需要滿足的要求

大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求，例如可以的可以提供高級的數據分析演算法以及數據模型的分析，不僅僅可以進行結構化數據的分析，也可以進行非結構化數據的分析，還有集成演算法和數據挖掘等功能，這些都是大數據分析工具必須要包含的一些功能。不同的軟體提供商對於數據的演算法或者一些支持的方式也會有一些不同，企業也要考量哪些是最適合自己使用的，技術不是復雜越好。

了解企業內部使用大數據分析工具的人

為什麼要了解人，因為大數據分析工具是要參與企業的運營模式中去的，那麼使用的人員就涉及企業的各個層面，每一個層面的人員對於他們需要大數據分析工具可以給他們帶來的結果也是不一樣的，企業的高層只要知道數據的結論，技術部門需要知道他們可以為企業的所有用戶提供支持，對於普通員工來說，支持他們日常的工作才是最主要的，只有分析好的工具的使用者，才能讓大數據分析工具為企業獲利。