⑴ 如何提高分析能力
第一步：數據准備：(70%時間)
1.獲取數據(爬蟲，數據倉庫)
2.驗證數據
3.數據清理(缺失值、孤立點、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合並數據集)
4.使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件(I/O和文件串的處理，逗號分隔)
5.抽樣(大數據時。關鍵是隨機)
6.存儲和歸檔
第二步：數據觀察(發現規律和隱藏的關聯)
1.單一變數：點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數
2.兩個變數：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
3.多個變數：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
1.推算和估算(均衡可行性和成本消耗)
2.縮放參數模型(縮放維度優化問題)
3.建立概率模型(二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比)
第四步：數據挖掘
1.選擇合適的機器學**演算法(蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析)
2.大數據考慮用Map/Rece
3.得出結論，繪制最後圖表
循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。
以業務為核心做數據分析
「無尺度網路模型」的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。
數據為王，業務是核心
1.了解整個產業鏈的結構
2.制定好業務的發展規劃
3.衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標(KPI)，並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
思考指標現狀，發現多維規律
1.熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀
2.對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
3.拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
4.爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察(數據可視化技術來呈現)。
3. 規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
⑵ 四步提升數據分析能力成熟度
四步提升數據分析能力成熟度_數據分析師考試
配備合適的人才和技術，您可以做到未雨綢繆，快速響應現實中存在著數量驚人的公司，在需要作出影響其公司底線的關鍵決策的時刻，缺乏及時有效的信息。想像一下這樣的一個畫面：某汽車生產廠家由於安全故障問題而面臨大量召回的風險；或者社交媒體上充斥著對某旅行社的負面評價；--如果在這些事件發生之前或者在危險還沒升級之前，相應的危機可以得到解決的話，相信無論是汽車生產廠家還是旅行社，都會大受裨益。幸運的是，我們知道一個公司/組織能否對未來作出快速的響應，與其內部預測分析能力的成熟度直接相關。而這一切又取決於合理的人才配備、分析流程以及分析技術的部署和應用，全副的武裝可助您解燃眉之急，並賦予您處理實際業務中碰到的疑難困惑的能力，還能夠對潛在的風險作出預警，當然所有這些都建立在對現有數據進行分析的基礎上。接下來的四步曲可以幫助您提升組織內部敏捷的分析能力，即在事情還未發生之前及時作出預警，從而減少未來的不確定性。第一步： 把分析置於首要地位提升組織內部分析能力最關鍵的一步就是要讓所有的員工都意識到基於信息決策的重要性。關於數據分析重要性的宣介活動可以通過多種形式：包括視頻教學、在線研討會以及關於數據分析實踐的社群共享，或者直接給大家展示可視化分析的結果等。總之，不管通過何種方式，要讓大家清楚的認識到高級的數據分析技術可以帶來重要的價值應用。同時，你也可以盤點並梳理一下組織內部現有的分析資源：比如挑選不同部門內部對數據敏感、有一定分析能力的員工；記錄組織內部有哪些關鍵的數據分析技術應用，列出關鍵的業務應用領域。我們還建議推舉出分析領域的專門負責人，由這個人負責主要數據分析戰略的落實，保證組織在接下來各個階段的分析能力建設的成功部署。第二步： 進行分析試點該階段通過梳理和使用現有的分析資源，明確公司的數據分析能力。通過將組織的現狀和將來的戰略目標進行對比，確定存在哪些新的機會，分析可以在其中起到關鍵作用。再進一步，分析團隊需要考慮如何使得分析預測的結果更加精確和及時，以及這些分析結果如何在業務中得到更好的應用。數據分析的整個流程是該階段的關鍵，一定要特別注意。我們既要進行深入的數據探索和建模，還要考慮模型的修正、部署以及監督應用；通過詳細回顧分析的整個流程，您將有可能發現哪裡存在不足，以及哪些地方需要改進，進而形成數據分析相關的規章制度和相關流程。第三步： 組建分析團隊組建內部自發的分析團隊，並鼓勵形成凝聚力強的分析社區。內部的分析專家可以相互進行探討，對組織內部數據分析建設提出建議，並通過有效的維系促進分析能力的建設和發展。小組會議，研討會以及用戶交流會或者博客等形式都有助於提升數據分析的應用和升級，在分析能力建設的後期，交流對於公司整體數據分析能力的提升發揮著極其重要的杠桿作用。第四步： 通過分析預測調整戰略部署到了該階段就意味著所有數據分析相關的基礎架構和配備都已經部署完畢，組織根據業務變化的需要可以藉助強大的分析能力作出快速響應。比如針對業務需要的新的模型可以很快的建立和部署應用，而且比以往的預測結果更加精確，從而可以提供更加精準的信息。在該階段，分析的目的應該從簡單的回答戰術性問題轉移到更具前瞻性的戰略問題上來，該階段的分析包括對一些有可能發生的情景進行測試，通過模擬、優化以及其他前沿的統計學方法排除一些發生概率低的可能性結果。該工作可以通過一個集中的分析平台來進行。除此之外，不同形式的海量數據的應用，包括文本數據和社交數據，也可以幫助預見未來，並激發創新性的想法以吸引消費者，同時贏得市場先機。結論要完成以上四步的實施並非易事，也不能一蹴而就。分析能力的培養需要領導層的決心和信心以及其持續性的支持和努力，另外對人才儲備和分析工具進行的投資同樣也是成功的關鍵。提升組織的分析能力成熟度需要多方面的工作，包括合理的人才配備、分析流程以及分析技術的部署和應用更關鍵的是數據資產的質量和完備性。但是高效靈活的數據分析帶來的回報是不可估量的-有可能是決定性的成敗！
以上是小編為大家分享的關於四步提升數據分析能力成熟度的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑶ 我們如何提升自己的數據策略分析能力
很多同學抱怨：每天對著大堆數字，卻看不出個名堂。反而有些做業務的人，看幾個數字就能馬上做出准確判斷。咋回事！看著數據沒有感覺，是缺少數據洞察力的表現。數據洞察力和操作工具沒有關系，完全是一種思維習慣。建立起來以後，不單單對工作有幫助，在生活中用處也很大，今天我們系統講解下。
1
直觀感受下啥叫數據策略分析能力
數字本身沒有啥含義，數字+業務場景，才有了具體業務含義。注意，第一張圖上的小帥哥會暴走，並不是因為姑娘180身高，而是因為姑娘180把他比得太矮了（且因此受過嘲諷）。「比」才是問題的關鍵。所以數據本身不形成判斷，數據+標准才能形成判斷。想讀懂數據的含義，一定得看具體業務場景下，業務判斷的標準是什麼（如下圖）。
有了數據、業務場景、判斷標准，我們才能形成基本的數據洞察。這三者缺一不可。少了數據，就會陷入：「我看到一個黑蘋果，所以全天下蘋果都是黑色的」這種窘境。少了業務場景，就會出現：「一個女人十個月生娃，十個女人一個月就能生出來吧」這種糗事。少了判斷標准，就會雞同鴨講，大家扯了半天，發現說的「好/壞」根本不是一類。
2
培養洞察力的基本思路
既然洞察力來自數據、業務場景、判斷標準的組合，培養洞察力，也是從這三個方向出發，包括：
遇事找數據細致了解業務場景清晰判斷標准積累特定場景下，數據判斷的結論在新場景中使用結論，檢驗效果持續積累正確結論，修正錯誤結論
這一段話看起來很官方，可實際操作起來非常簡單，並且我們每個人、每天都在實踐。就比如找對象，懵懂的小男生都是挑剔熱巴太胖、冪冪頭禿，幻想自己找個仙女下凡。可真自己約會相親追過幾個女生，就發現「哦，原來現實中找個美女那麼難呀！」
然後真找個「美女」相處一段時間，就發現比起長相，性格、愛好、生活能力、工作能力哪個都更重要。半夜，小哥一個人獨自抽著煙，對著月亮，思考：「為毛我要花錢花力氣請個姑奶奶回來伺候，我欠抽嗎！」的時候，他的洞察力就有了質的飛躍。即使以後再看到漂亮小姑娘，他也會立即明白：這不是我的菜！
在現實生活中，制約洞察力的關鍵，往往是數據。因為生活中信息不對稱問題嚴重，收集數據的難度太高，還要付出時間、金錢甚至前途、未來這種高額成本。所以在生活中，我們常採用的是有限理性的策略。在可行范圍內，盡量用少的數據做決策。或者乾脆採用跟隨策略，跟著那些比我們優秀的人混。但在企業里，則是完全不同的另一幅場景。
3
培養數據洞察力的難點
在企業工作中，培養數據洞察力最大的難點，是數據、業務場景、標准三者是相互分離的。
做數據分析的同學們不了解業務場景，只能對著數據瞎猜；業務部門的人自己稀里糊塗，或者各懷鬼胎，故意扭曲判斷標准；對數據重視度不夠，基礎數據採集不全，遇到事都喜歡講個案，不看數據全貌；
這些糟糕狀況，都會導致做數據分析的同學們很難積累經驗。於是我們常常發現，企業里最有洞察力的人往往是老闆。因為在老闆那裡這三者是透明的，所以即使不操作基礎數據，他老人家也能明察秋毫。但這對數據分析師可不是件好事。因為老闆還等著我們給意見呢，事事都讓老闆跑在我們前邊，會引發不滿的。所以做數據的同學們還是得自己鍛煉下洞察力。
4
培養數據洞察力的步驟
很多同學一說要提升洞察力，最喜歡干這三件事：
找《XX行業2020-2025全景洞察報告（重磅深度！）》找XX行業數據指標體系思維導圖，挑個最密密麻麻的保存在D盤-干貨文件夾加各種數據分析群，問：「有沒有牛X的數據分析報告看看，有洞察那種，發來看看」
這三種方法完全沒用。這就像一個想談戀愛的小伙，每天在網上看美女圖片一樣，自己不動手練，不具體思考，是不可能提升洞察力的。永遠不動，永遠不會。得想辦法自己動手才行。而且往往這些東西內容太多，最後保存在D盤的玩意，你也永遠不會看。所以最好從一個具體小點出發。
第一步：從一個場景一個指標開始
做數據的同學，優勢在於手上有數據，可以隨時查。劣勢在於不了解業務場景。因此把數據結合到業務場景中，是破題的關鍵。最好找一個自己熟悉的業務，有好朋友的部門入手。從理解結果指標開始（如下圖）。
第二步：從極值到中間值
理解了指標業務含義，想要形成判斷，可以從白犀牛開始——先看指標極大、極小值的時候。這些情況是什麼場景，發生什麼問題，有什麼應對。有了對極值的了解，就行掌握基礎的判斷標准，也能積累分析假設和分析邏輯。當遇到沒有那麼極端的情況時，可以順著已經積累的分析邏輯去理解。實在解讀不了，也可以選擇再觀察觀察，看看數據往哪個極端方向發展（如下圖）。
第三步：從靜態到動態
當我們對靜態場景積累的足夠的洞察的時候，就能解讀動態場景。本質上，動態場景只是一系列靜態場景的合集。要額外提醒的是：一個業務變化往往有規律性。一個連續的規律，本身是具有業務含義的。積累周期形態的規律，可以從點到線，提升洞察能力。
第四步：從單指標到多指標
對單指標有了洞察積累，可以往多指標擴展，掌握了結果指標的判斷，可以聯系過程指標一起看。注意：多指標不是單指標的堆積，拼在一起的時候，也不是每個指標越多越好的。多指標組合時，在特定業務場景下會形成特定的形態，基於形態的解讀能做出更准確的判斷（如下圖）。
掌握了基礎形態，後續還能持續觀察形態變化，積累更多經驗，這樣就慢慢能由簡入繁，越來越多積累經驗，積累多了自然能舉一反三了。
要注意的是，換個行業，換個公司，換個產品，換個發展階段，具體場景都會變化。所以企圖追求「萬古不變的數據分析真理」，只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力，就多多積累具體場景碎片，提升具體分析能力。具體問題，具體分析，這句話永遠不過時。
⑷ 如何提高數據分析能力
基礎理論知識：數理統計、模型原理、近期市場的調研等；
⑸ 如何提升數據分析能力
在運營的過程中，關於數據的異常變化一定要做好統計，通過這些數據分析出整體的運營策略的正確性
⑹ 怎樣提升數據分析能力
你這個問題，不夠具體明確。數據分析，可以分成好幾種。比如，你是為了進行政府項目申報，進行財務數據分析的話，就要根據項目要求的指標，看財務管理方面的書籍。因為在這些書里，可以找到具體計算公式。
其二，如果是為了做決策進行分析，那麼就要懂一些統計學知識以及財務知識。在分析的時候，要用一些指標，同時還要有一些科學方法。
其三，如果是為了市場調研的數據分析，可以用「調研 數據分析」為關鍵詞，在網上搜一些資料。
⑺ 在管理中如何培養數據分析能力
一、熟悉公司業務
首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。
二、明確分析目的
常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的「為了分析而分析」。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；
三、運用營銷、管理等理論
營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；
四、掌握有效數據分析方法
了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；
五、玩轉數據分析工具
數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；
六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具
學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；
七、勤思考、多動手、多總結
需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤於思考才有突破點；
光靠腦袋想是不夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程；
不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；
八、關注行業動態
關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；
九、收藏幾本分析秘籍
可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等；
數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。
⑻ 大學生如何提高數據處理能力
如何提高數據分析能力？ (2012-02-19 16:19:19)轉載▼
標簽： 數據分析 數據挖掘 雜談
作為一個合格的咨詢師，除了快速的學習能力和敏捷的分析能力，強大的數據分析能力也是必不可少的。筆者根據自己的經驗，總結出以下幾個對提高數據分析能力有幫助的方法，以供參考。一、熟悉公司業務 首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。二、明確分析目的 常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的「為了分析而分析」。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；三、運用營銷、管理等理論 營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；四、掌握有效數據分析方法 了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；五、玩轉數據分析工具 數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具 學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；七、勤思考、多動手、多總結 需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤於思考才有突破點； 光靠腦袋想是不夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程； 不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；八、關注行業動態 關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；九、收藏幾本分析秘籍 可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等； 數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。
參照這個來提升自己。希望對你有所幫助
⑼ 如何提升數據分析能力
1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。
2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。市面上的大數據工具給企業商家帶來了全新的分析方式，基於成熟的分析結構、視覺化以及數據管理系統也迅速地改變著企業的分析方式，這些數據工具的出現極大的方便了企業的大數據營銷進程。
3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主，大致分為以下幾種：數據科學家，提供有關統計、相關性和質量等的專業技能;商業分析師，從商業的角度出發,甄別數據科學家從純粹數據分析角度發現的異常數據以及一般性規律，發掘出其中與公司業務發展緊密相關的數據和規律並根據重要性進行排序;技術專家，幫助提供收集、整理和處理數據所需的硬體和軟體解決方案。
關於如何提升數據分析能力，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。
⑽ 怎樣提升數據分析能力
1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。
2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。市面上的大數據工具給企業商家帶來了全新的分析方式，基於成熟的分析結構、視覺化以及數據管理系統也迅速地改變著企業的分析方式，這些數據工具的出現極大的方便了企業的大數據營銷進程。
3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主。