數據分析有哪些好的問題

㈠ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

㈡ 數據分析有哪些關鍵點

第一、基本數據一定要可靠

不論是哪個企業，進行數據分析的目的都是為了可以給企業帶來更多的商業價值以及幫助企業規避或者減少風險帶來的損失，那麼如果數據本身就是錯誤的或者質量不好，那麼得出的數據分析的結果以及採取的問題解決方案都在質量上大打折扣，那麼誰還能說數據分析可以為企業解決問題。

第二、及時阻斷數據錯誤的重要性

進行數據處理的過程是一個復雜的過程，這個環節當中，從數據的收集到數據篩選、數據分析都有可能產生錯誤，因此我們需要在各個環節中對錯誤的數據進行甄別，特別是數據處理的階段，可以很好的對數據進行一個清理的過程。當然不僅僅是數據處理的過程，每一個環節都需要相關的技術人員通過一定合理性分析找出質量不高的數據，或者進行錯誤數據的判定，這不僅僅需要的是技術，也是對數據分析人員素質的考驗。

第三、數據處理平台的應用

對於數據質量的處理，也有相關的數據處理平台，一般大數據解決方案的相關企業也會提供應用，企業在選擇數據處理平台的時候，如果條件好一些的可以選擇一些在這方面技術比較成熟的應用企業，一般國內的大型企業主要會採用國外的數據處理軟體。

㈢ 幫你解決數據分析中的常見問題

不管我們做什麼工作，我們總會遇到過很多的問題，其實這是正常的，而且通過解決這些問題我們能夠獲得更多的知識和經驗。當然，數據分析工作也不例外，在這篇文章中我們就為大家詳細介紹一下數據分析中的常見問題，希望這篇文章能夠更好地幫助大家進行數據分析工作。
在數據分析工作中最常見的問題就是不知道怎樣去分析？當然，這些都是有前提條件的，具體就是我們已經知道了分析目的，同時也有數據，但是面對大量的、復雜的數據，卻無從下手，不知道怎樣分析，其實這個問題的原因很簡單，就是由於分析者缺乏對分析方法的了解。數據分析最核心的工作，就是對數據進行分析。圍繞業務問題，採用什麼樣的分析方法，使用什麼樣的分析模型，選擇什麼樣的分析工具，這是數據分析的核心。這也是數據分析師的必備技能。
當然還有很多朋友不知道在數據分析中要分析什麼。其實這個問題的根本原因就是目標不明確，讓自己工作沒有了方向。要想解決這個問題就需要我們在分析數據的時候明確分析目的，這是數據分析的起點，也是分析的終點。所有的分析工作都應該圍繞業務問題開始，分析的結果最終也要落到業務問題。當然了，如果目的不明確，後續的分析工作就無法進行了。
大家都知道，萬事開頭難，當我們好不容易解決的開頭的問題，很多人對數據分析工作下一步內容是什麼卻不知道了，我們在分析數據的時候需要意識一個問題，就是數據分析不是一個單一的操作，而是一套復雜和完整的操作流程。通常來說，一個完整的數據分析包括了六個步驟，後一個步驟依賴前一個步驟，也是前一個過程的深入。
有很多朋友分析完數據以後看不明白分析結果，不知道這是為什麼，我們好不容易分析有結果了，統計有數據了，對這些數據及分析結果表示意思不理解，這就十分尷尬了，這個問題很簡單，就是對數據不敏感，解讀數據的能力差，無法將分析結果與業務問題和業務策略關聯起來，這是數據應用的最大障礙。需要分析師要了解相應的業務邏輯。
當然，還有很多朋友不知道分析是否全面？其實很多數據分析師基本的分析都掌握了，不過每次提交分析報告給領導以後，總是感覺缺少東西導致分析不全面的結果，這是由於缺乏分析思路導致的。分析方法是從微觀從細節來對數據進行分析，那麼，分析思路，就是從宏觀角度指導如何進行數據分析，這樣才能夠做好數據分析工作。
通過上面的內容我們不難發現數據分析工作是有很多細節需要注意的，我們只有解決了這些問題才能夠更好提高我們的工作效率，在職場中發揮自己應有的優勢和競爭力。

㈣ 數據分析幫助企業解決哪些問題

【導讀】數據分析是指對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。在實際工作中，數據分析能夠幫助管理者進行判斷和決策，以便採取適當策略與行動。那麼，數據分析幫助企業解決哪些問題呢?

1、幫助企業了解自身

告訴你企業現階段的整體運營情況，通過各個經營指標的完成情況來衡量企業的運營狀態，企業各項業務的構成，讓你了解企業各項業務的發展及變動情況，對企業經營狀況有更深入的了解。

2、幫助企業發現問題

通過對企業現狀的了解，可以發現企業現在經營的問題所在，知道運營情況具體好在哪裡，差在哪裡，是什麼原因引起的。

3、幫助企業提高收益

通過數據分析已經知道企業經營的問題所在，就可以制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。

4、幫助企業識別機會

企業很多決策是建立在對自身和對市場的深度了解下展開的，數據分析不僅可以幫助企業更加全面的了解自身的情況，還可以通過數據分析了解市場過去和現在的情況，以幫助企業識別機會發展壯大自身。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「數據分析幫助企業解決哪些問題?」的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。希望各位大家在備考或者學習之前做好准備，下足功夫不要憑空想像的想要取得優異的成績。

㈤ 數據分析常見的犯錯問題有哪些

1、分析目標不明確

“海量的數據其實並不能產生海量的財富”，許多數據分析人員由於沒有制定清晰的分析目標，常常在海量數據中混亂，要麼是收集了錯誤的數據，要麼收集的數據不夠完整，這會導致數據分析的結果不夠准確。

2、收集數據時產生誤差

當我們捕獲數據的軟體或硬體出錯時，就會出現一定的誤差。例如，使用日誌與伺服器不同步，則可能丟失移動應用程序上的用戶行為信息。同樣，如果我們使用像麥克風這樣的硬體感測器，我們的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電信號的干擾。

3、樣本缺乏代表性

在進行數據分析時，一定要有可信的數據樣本，這是確保數據分析結果靠不靠譜的關鍵，如果數據樣本不具代表性，終分析的結果也就沒有價值。因此，對於數據樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數據來代替全部數據進行分析，這種片面的數據得到的分析結果有可能完全是錯誤的。

4、相關關系和因果關系混亂

大部分的數據分析人員在處理大數據時假設相關關系直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變數之間的相關性通常是一個很好的實踐方法，但是，總是使用“因果”類比可能導致虛假的預測和無效的決定。要想實現數據分析的好效果，必須理解相關關系和因果關系兩者的根本區別。相關關系往往是指同時觀察X和Y的變化，而因果關系意味著X導致Y。在數據分析中，這是兩個完全不同的事情，但是許多數據分析人員往往忽視了它們的區別。

5、脫離業務實際

一個專業的數據分析人員，必須非常熟悉所分析項目的行業情況、業務流程以及相關知識，因為數據分析的終結果是解決項目中存在的問題，或者給行業的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業務知識和數據分析工作結合起來，脫離業務實際而只關心數據，在這種情況下得到的分析結果將不具有參考價值。

關於數據分析常見的犯錯問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈥ 數據分析報告有哪些要點

1、確定報告受眾和分析目的

無論寫什麼類型的數據分析報告，都要先搞清楚報告給誰看，不同的受眾對一份數據分析報告的期待是不一樣的。

2、框架、思路清晰

作為數據分析結論輸出最重要的部分，一份優秀的數據分析報告要能夠准確體現你的分析思路，讓讀者充分接收你的信息，所以在製作報告時，框架和思路要清晰。

這里的框架不單指報告的行文邏輯，更多是指數據分析過程的框架，比方說我們拿到一個分析問題，不可能一下子就找到問題背後的原因，需要利用各種手段將問題拆解分析，直到得出最終結論，這時候就可能會用到我們常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3、保障數據准確

寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、導出處理數據，最後才是寫報告，如果數據不準確，那分析的結果也沒有意義，報告也就失去價值，因此在收集整合數據時需要注意數據是否靠譜，驗證數據口徑和數據范圍。

4、讓圖表傳達更加直接

圖與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以數據圖表展現也要體現你的分析思路，而不單單是為了展示數據。

㈦ 數據分析能夠解決哪些日常問題

如下：

1、可以解決成本與利潤的問題，提高效率。

2、可以解決合理與公平的問題，數據說話。

3、可以解決目標與獎金的問題，合理安排。

目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

㈧ 數據分析有什麼好處

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

㈨ 分析數據時需要注意哪些問題

1、沒有明確分析數據的目的

當我們要分析一份數據時，首先要確定好自己的目的，為什麼要收集和分析這樣一份數據，而只有明確了目的之後，這樣才能夠了解自己接下來要收集哪些數據，應該怎麼收集數據，應該分析哪些數據等。

2、沒有合理安排時間

數據分析也要合理安排時間，一般我們有幾個步驟，收集數據>>整理數據>>分析數據>>美化表格，在做這些之前，我們要預估一下每一個步驟需要花多少時間，哪一步比較重要，需要花更多的時間等，這些都要在開始收集數據前就計劃好，然後在操作的過程中在規定的時間里完成每一個步驟。

3、重收集輕分析

培訓里有不少同學就犯了這樣的一個錯誤，做任務的時間為3個星期，卻用了兩個多星期來收集數據，最後基本沒有時間去分析，緊趕慢趕最後交上來一份沒有怎麼分析的數據。數據分析重點應該在於分析，應該以最快的速度收集完數據，才有更多的時間整理和分析，最後經過分析的數據才是最有價值的。

4、收集數據太多，導致無法整理及分析

在我們開始收集數據的時候，容易犯的一個毛病就是看到什麼內容比較符合的就都收集下來，這樣的情況是數據越來越多，表格里文檔里的內容越來越多，到最後一看，自己都暈了，該怎麼整理和分析啊!其實我們在收集數據的時候也要有一個標准，什麼樣的數據是我們需要的，什麼數據是不符合條件的，作一個初步的判斷，這樣就可以減少後面整理的更多工作量了。

關於分析數據時需要注意哪幾點，青藤小編今天就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

以上是小編為大家分享的關於分析數據時需要注意哪些問題?的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨