如何分析數據清晰

Ⅰ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

Ⅱ 怎麼進行數據精準分析

1.首先需要收集客戶的各種數據。比如客戶的交易時間、交易次數、消費金額、主要購買產品等等，數據一定要真實並且准確，否則就沒有任何意義。

2.將收集到的數據進行分析。通常是將客戶分為有效客戶和無效客戶，有效客戶通常指的是活躍和不活躍的客戶，然後再將不活躍的客戶進行下一步的細分，因為這一類的客戶是最有可能再轉化回活躍客戶的。

3.通過分析獲得了客戶的分類，然後就需要對客戶進行管理，建立有效的客戶管理制度，定期進行檢測，通過客戶分析會、例會等討論出客戶活動的方案，有的放矢針對客戶的情況進行下一步的營銷。

4.除了用有效無效來分析客戶，還需要通過客戶所帶來的價值來分析客戶。也就是說那些能夠為公司帶來大利潤的客戶就是高價值客戶，數量佔少數，但是重要程度高，這部分客戶通過分析應該是公司重點提供支持去維護的客戶。

5.需要注意的是客戶分析不是一成不變的，需要定期進行分析維護。因為隨著生意的變化和外界環境的變化，客戶本身就存在著變化，很有可能今天這個重點客戶由於公司業務調整變得不再重要，那麼這種情況就需要重新劃分客戶的等級。

Ⅲ 做數據分析如何保障數據的准確性

從業多年，在數據准確性上摔過不少跟斗，總結了一些切實有效的方法，能夠幫你盡可能的規避錯誤，確保數據的准確性，分享給大家

對數據上游的管理

雖然看上去，數據分析師是掌握數據資源的人，但從數據的生產流程來看，數據分析師其實位於數據的下游，數據需要至少先經過採集環節、清洗環節、存儲環節才能被數據分析師拿到，甚至有的體量特別大的數據，他的調取和處理環節也不能被數據分析師控制。所以，想要最終做出的數據不出錯，那就要先確保我們的數據上游是准確的。

雖然數據上游一般是由其他業務或技術人員負責，但數據分析師也可以通過提需求或生產過程參與的方式，對數據上游進行管理：

設立數據「安檢站」

「大包小包過機安檢」只要你坐過北京的地鐵，相信這句話一定耳熟能詳，為了確保所有旅客不把易燃易爆等危險品帶入地鐵內危及他人安全，地鐵在每個進站口設置安檢站對所有過往人員物品進行檢查。雖然避免數據錯誤的最主要方法就是檢查，但全流程無休止的數據檢查顯然是費時費力且效率低的，我們其實也可以在數據流入流出的關鍵節點設立「安檢站」，只在這個時候進行數據檢查。

一般我會在這些地方設立「安檢站」：

幾種行之有效的檢查方法：

確保數據准確的幾個日常習慣

除了上述成體系的錯誤規避手段外，幾個日常的好習慣也可以讓我們盡可能的離錯誤遠一點：

以上，是確保數據准確的大致經驗總結，幾句最關鍵的話再重復嘮叨一下：

數據處理的准確性校驗一直是個難題，是否存在一些針對據處理准確性的通用做法呢？

下面是一些對於數據進行計算處理後，保證數據准確性的個人實踐：

對於大部分數據來說，數據處理可以分為以下 五個步驟 ：

1.數據採集；2.數據傳輸（實時/批量）；3.數據建模/存儲；4.數據計算/分析；5.數據可視化展示/挖掘

針對上面五點分別展開介紹：

一、數據採集

通常數據處理之前會有數據採集的過程，數據採集會涉及到多數據來源，每中數據來源由於格式等不一致，需要特殊處理。

1.針對不通的數據源，需要做到每個數據源獲取 數據能夠獨立。

2.採集過程需要監控，傳輸之前如有條件，可以做到本地有備份數據，便於異常查找時進行數據比對。

二、數據傳輸（實時/批量）

數據源本地已經做到有備份的情況下，對於傳輸異常的時候，需要 支持重試 ，存儲端需要支持去重。

三、數據建模/存儲

數據存儲可以針對結果集合進行冗餘分類存儲，便於數據進行比對,針對存儲需要進行副本備份，同時數據可以考慮按生效記錄進行疊加存儲，支持回溯 歷史 的存儲結構進行存儲。

四、數據計算/分析/挖掘

數據進行計算，分析的時候需要進行步驟分解，便於准確性的分析和統計

1.計算之前，支持測算，同時支持數據進行分批計算，需要能導出本批次清單基礎數據（例如人員或者id），便於數據核對。

2.計算之中，支持快速少量指定的典型數據測算，支持選擇，是否存儲參與計算過程的全部的中間變數。

3.計算之後，可以選擇，支持導出本次計算過程中的所有參與變數和中間變數參數，可以線下根據數據列表對應的參數，進行計算，從而進行數據准確性的核對。

計算過程中，支持針對有問題的數據ID進行染色，染色後的數據，所有的中間過程變數全部進行列印輸出。

五、數據可視化展示

可視化挖掘過程，需要主要前台圖形化界面的數據量

Ⅳ 如何做數據分析

做數據分析：明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容，並清晰准確地理解和表達相關內容。

在需求溝通中，通過掌握需求的核心內容，可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外，在溝通的過程中，可以適當提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。

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。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

Ⅳ 如何保證分析數據的准確性

數據的准確性無非就是兩個方面：1、數據源本身准確無誤；2、使用數據源的邏輯准確無誤
1、對於數據源本身質量，由於數據分析師接觸到的數據基本上是經過了數據清洗、數倉建模之後的數據，換言之，已經是加工後的數據，已經處於數據鏈的下游，所以數據准確性更多的是數倉層面保證，數據分析師要做的就是根據自己的業務sense對數據做核驗，發現數據中是否有異常數據

2、對於計算邏輯，還可以分為數據表邏輯和清洗規則了解，以及自己算的指標准確性，具體來說：1)要清楚所用數據表的邏輯和清洗規則，保證取了對的數據；2)要保證自己的計算邏輯無誤，比如數據是否可累加，保證自己算對了指標。

Ⅵ 如何進行數據分析

1. 收集數據

數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。

2. 數據清洗

數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。

3. 數據可視化

是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。

4. 數據方向建設和規劃

不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。

5. 數據報告展示

數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。

Ⅶ 如何更好地對數據做分析

一、清楚數據分析目的

任何一件事在做之前都是有目的性的，數據分析也是如此，在進行數據分析之前首先要清楚為什麼要做數據分析?

動搖說明型：某天的銷售額忽然下降了，某天的新用戶留存忽然下降了，這時候往往需求分析師去說明動搖的原因，分析較為聚焦，首要是找到動搖的原因。

數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網范疇常見於app某某功用上線了一段時間後，數據分析師往往需求復盤一下這個功用的體現情況，看看有沒有什麼問題。

專題探求型：對某個主題建議的專項探求，比方新用戶丟掉、營收分析等等。

二、數據獲取

在清楚分析政策後，就可以依據政策去獲取所需求的數據，數據獲取首要可以分為三大類。

(1)通過一些依據前端頁面的數據搜集東西獲取;

(2)在產品規劃過程中通過數據埋點的辦法，在需求數據時可以進行簡略提取，這種辦法的條件是在產品規劃階段就現已對未來的數據獲取提前做好了預備;

(3)假設前期沒有進行功用埋點、可視化的搜集東西也無法獲取數據時，找研製團隊通過後台腳本或技能研製的辦法獲取數據。

三、數據處理

數據處理階段首要做的作業是數據清洗、數據補全、數據整合。

四、數據分析

數據分析思路又名數據分析辦法，數據分析必定是以目的為導向的，通過目的挑選數據分析的辦法。

五、數據可視化

數據分析的目的是通過數據清楚的了解用戶、產品和當前業務情況，然後得到有效的運營決策輔導下一步的開展。

怎麼通過數據清楚了解用戶、產品和業務情況?一行行單調的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背面的意義，所謂“一圖勝千言”，咱們需求把數據進行可視化的展現。

六、總結與建議

數據分析陳述其實是對整個數據分析過程的一個總結與出現。通過對數據全方位的科學分析來點評企業運營質量，為決策者提供科學、謹慎的決策依據，以下降企業運營危險，前進企業中心競爭力。

關於如何更好地對數據做分析，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。

Ⅷ 怎樣對數據進行分析—數據分析的六大步驟

        時下的大數據時代與人工智慧熱潮，相信很多人都會對數據分析產生很多的興趣，其實數據分析師是Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據收集，整理，分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

        很多人學習過數據分析的知識，但是當真正接觸到項目的時候卻不知道怎樣去分析了，導致這樣的原因主要是沒有屬於自己的分析框架，沒有一個合理的分析步驟。那麼數據分析的步驟是什麼呢？比較讓大眾認可的數據分析步驟分為

六大步驟。只有我們有合理的分析框架時，面對一個數據分析的項目就不會無從下手了。

        無論做什麼事情，首先我們做的時明確目的，數據分析也不例外。在我們進行一個數據分析的項目時，首先我們要思考一下為什麼要進展這個項目，進行數據分析要解決什麼問題，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據就沒有什麼指導意義。

        明確好數據分析目的，梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從那幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯化，確定分析對象、分析方法、分析周期及預算，保證數據分析的結果符合此次分析的目的。

        數據收集的按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。常見的數據收集方式主要有以下幾種

        一般地我們收集過來的數據都是雜亂無章的，沒有什麼規律可言的，所以就需要對採集到的數據進行加工處理，形成合適的數據樣式，保證數據的一致性和有效性。一般在工作中數據處理會佔用我們大部分的時間

        數據處理的基本目的是從大量的，雜亂無章的數據中抽取到對接下來數據分析有用的數據形式。常見的數據處理方式有 數據清洗、數據分組、數據檢索、數據抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 語言等。

        對數據整理完畢之後，就需要對數據進行綜合的分析。數據分析方式主要是使用適當的分析方法和工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

        在確定數據分析思路的階段，就需要對公司業務、產品和分析工具、模型等都有一定的了解，這樣才能更好地駕馭數據，從容地進行分析和研究，常見的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R語言 等，分析模型有 回歸、分類、聚類、關聯、預測 等。其實數據分析的重點不是採用什麼分析工具和模型而是找到合適的分析工具和模型，從中發現數據中含有的規律。

        通過對數據的收集、整理、分析之後，隱藏的數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那麼通過什麼方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目瞭然。一般情況下，是通過表格和圖形的方式來呈現出來。多數情況下，人們通常願意接受圖形這樣數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出數據所要表達的觀點。

        常用數據圖表 有餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖、矩陣圖 等圖形，在使用圖形展現的情況下需要注意一下幾點：

        當分析出來最終的結果之後，我們是知道這部分數據展現出來的意義，適用的場景。但是如果想讓更多人了解你分析出來的東西，讓你的分析成果為眾人所熟知，這時就需要一份完美的PPT報告，一個邏輯合理的故事。這樣的分析結果才是最完美的。

        一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次清晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象，直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

                                                           數據分析的四大誤區

1、分析目的不明確，不能為了分析而分析 。只有明確目的才能更好的分析

2、缺乏對行業、公司業務的認知，分析結果偏離實際 。數據必須和業務結合才有意義，清楚所在行業的整體結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解，在根據業務當前的需要，制定發展計劃，歸類出需要整理的數據，同時，熟悉業務才能看到數據背後隱藏的信息。

3、為了方法而方法，為了工具而工具 。只要能解決問題的方法和工具就是好的方法和工具

4、數據本身是客觀的，但被解讀出來的數據是主觀的 。同樣的數據由不同的人分析很可能得出完全相反的結論，所以一定不能提前帶著觀點去分析

Ⅸ 怎樣對數據進行分析

數據分析方法：

1、對比分析法

對比分析法是通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。

所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。

預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。

比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。

使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。