如何用數據分析

㈠ 如何運用數據分析

1. 可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。

3. 預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4. 語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

㈡ 怎麼用電腦做數據分析

方法/步驟
1
首先打開電腦上的excel，在方框處輸入要做回歸分析的數據，此處以兩組數據，身高x和體重y為例，輸入數據如下圖所示。
怎麼用excel做回歸分析
2
接著點擊箭頭處的「文件」按鈕，可以看到最下方的「選項」。
怎麼用excel做回歸分析
3
點擊箭頭處的「選項」按鈕，進入excel選項界面，可以看到「載入項」。
怎麼用excel做回歸分析
下面點擊箭頭處「載入項」按鈕，選擇「分析工具庫」，點擊下方箭頭處「轉到」按鈕。
怎麼用excel做回歸分析
進入載入項界面後，勾選「分析工具庫」前面的方框，點擊箭頭處「確定」按鈕。
怎麼用excel做回歸分析
接著點擊方框處的「數據」，箭頭處即可看到「數據分析」工具。
怎麼用excel做回歸分析
點擊「數據分析」按鈕，在分析工具中找到「回歸」，接著點擊箭頭處「確定」。
怎麼用excel做回歸分析
進入回歸分析界面，首先選擇「Y值輸入區域」，點擊箭頭處即可開始選擇。
怎麼用excel做回歸分析
用方框選中體重y下面的單元格，點擊上方箭頭處圖標即可。
怎麼用excel做回歸分析
接著選擇「X值輸入區域」，點擊箭頭處即可開始選擇X值。
怎麼用excel做回歸分析
用方框選中身高x下面的單元格，點擊上方箭頭處圖標即可。
怎麼用excel做回歸分析
下面勾選「置信度」前面的方框，此處置信度為95%。點擊箭頭處「確定」即可開始回歸分析。
怎麼用excel做回歸分析
回歸分析完成後，在界面上即可看到回歸分析結果，如下圖所示。

㈢ 如何用圖表進行數據分析

1、柱狀圖

柱狀圖是一種以長方形的長度為變數的表達圖形的統計圖表，用縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值(不同時間或者不同條件)，只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。對於比較兩種或更多同性質數據的具體變化和發展趨勢有著比較好的效果。

2、折線圖

折線圖可以顯示隨著時間變化而變化的數據，因此折線圖適用於分析時間間隔大小相同情況下數據的變化情況。一般情況下，折線圖中的類別數據是沿水平軸均勻分布的，所有信息的具體數據值沿垂直軸均勻分布。通常折線圖和柱形圖一起使用分析數據數據效果更佳，既有具體值的對比，又有整體發展趨勢的比較，瑣碎處和大局都兼顧到了。

3、條形圖

條形圖可以理解為橫過來的柱狀圖，是主要用來分析對比各個項目之間的比較情況。當需要用圖表分析的數據橫向項目比較少，縱向值跨度又比較大的時候，就需要用條狀圖了。

4、餅圖

餅圖，顧名思義，就是用來比較所分“大餅”的分量，一般用來顯示每一數值與總量的佔比。分析市場佔比份額之類的數據，用餅圖是最適合不過了。FineReport有三維餅圖、復合餅圖、牽引線等餅圖類型，可看到更詳細的分餅效果。

5、地圖

地圖主要用來展示地理背景的業務數據，你需要分析的數據隨著地圖展現出來。基本上宏觀分析展現各省市業務數據的時候，數據地圖就用上場了。

㈣ 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

㈤ 怎麼用spss分析數據

1、選取在理論上有一定關系的兩個變數，如用X，Y表示，數據輸入到SPSS中。

㈥ 用能數據分析怎麼做

對比分析顧名思義就是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們之間的差異，從而發現數據的變化情況和規律。對比分析法分為靜態比較和動態比較兩類，用來判斷某個數據是好還是壞，以及某幾個數據之間的差異性。

對比分析怎麼比呢？一般在數據分析中我們可以從這樣幾個角度進行對比

時間對比：同比、環比、變化趨勢
空間對比：不同城市、不同產品對比
目標對比：年度目標、月度目標、活動目標
用戶對比：新用戶vs老用戶、注冊用戶vs未注冊用戶等
競品對比：渠道、功能、體驗和流程、推廣和收入
分類分析
分類分析就是把分析對象總體中具有不同性質的對象區分開，把性質相同的對象合並在一起，保持各組內對象屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種數據分析方法來揭示內在的數量關系，最終目的是為了方便對比，所以經常和對比分析法一起用

分類分析一般有以下幾種分類方法：

不同時間分組：日、周、月、年等
不同產品類型分組：產品屬性；產品區域
不同用戶類型分組：人口屬性（性別、年齡）；客戶價值；消費頻次
不同渠道分組：線上渠道、線下渠道；付費渠道、免費渠道
案例 ：在分析某App的留存率的時候發現有下降趨勢，為了更好的定位問題所在，對不同渠道的留存率進行了分組分析，通過分析發現留存率降幅明顯的是IOS渠道和應用市場渠道，且因為這兩個渠道的用戶量佔比最大，應該對於整體留存率的影響最大；再通過對這兩個渠道的訂單完成情況分析，發現接單情況對留存的影響最大，對於完成訂單接單時間越長留存越差，對於發布訂單未接單率越高留存越差。所以，目前應該提高接單率以及提升完成訂單的時效性。

了解了最基礎的分類和對比分析法，下面我就從分類對比的角度去幫助大家理解數據分析常用的5個方法：轉化漏斗分析、同期群分析、AB測試、用戶來源分析、矩陣分析

轉化漏斗分析

轉化漏斗分析是最常用的一種模型，也是增長黑客理論的基礎。特別適合有交易型的業務

最典型的例子就是電商行業。獲得了多少新用戶（瀏覽），多少用戶被激活（注冊），多少用戶還來光顧網站（留存），多少用戶購買了產品（收入），多少用戶幫助推廣（傳播）。漏斗主要幫助我們解決在哪個環節用戶的流失最多

轉化漏斗也是一個分類對比的過程。分類是把用戶的行為過程分成了5個步驟，對比是看用戶在哪個步驟中流失嚴重。比如用戶在注冊的階段流失嚴重，推測是不是注冊過程太繁瑣，體驗太差導致的，我們就可以對症下葯。

㈦ 如何進行用戶數據分析

進行用戶數據分析的幾個步驟：

1、首先，看用戶行為激發的數據變化，包含跳出，退出，活躍度，日活，這些數據會對運營有一個監控作用，趨勢代表著增長或衰減，異常反應問題；這些數據用易觀方舟的看板可以全局分析；

2、其次，對用戶進行分群，可根據用戶屬性、觸點行為分類、以及利用營銷自動化得到的預測性分析結果，進行分群，群發信息，比如：經常購買母嬰用品的顧客，需要早教產品的可能性大很多。這些都可以利用用戶運營分析得到指導性決策；方舟可以支持用戶分群，以及繼承多家營銷工具，同時可以檢測營銷反饋效果。

3、最後，電商類用戶運營，更要關注，用戶的購買屬性，根據用戶購買品分析出用戶的年齡，階層，愛好等，進行精準營銷。

(7)如何用數據分析擴展閱讀：

用戶數據分成幾個部分：

1、用戶基礎數據

企業當然想得到超級詳細的數據，不過最差的選擇也是希望能夠得到基礎數據，因為一個用戶就是銷售線索，很可能會成交到訂單；

用戶的基礎數據包括：姓名，電話，郵箱，生日…等這些圍繞著人這個主要對象的基礎屬性；

更多的基礎數據，要擴展到用戶的行為記錄，包括內容消耗記錄與頻次，線下交互活動數據，線上直播參與數據等，這些對於用戶分析有很大意義。

2、用戶企業屬性數據

企業屬性賦予了人的價值，比如公司，職位，企業郵箱，如果說用戶基礎數據是必要條件，那麼企業數據是數據的價值體現。

3、社交屬性數據

包括微信、微博、linkin、脈脈等數據，這部分數據是增值數據，對於用戶畫像的刻錄很有幫助。