如何玩數據

『壹』 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。

『貳』 如何玩轉NoSQL資料庫

如何玩轉 NoSQL資料庫？作者：IT專家網
Weather公司CIO Bryson Koehler整理出了MongoDB，Riak和Cassandra等NoSQL資料庫的特性。他指出這其中最重要的特性是「NoSQL不會限制住你」。

Weather公司，致力於天氣報告和天氣預報業務，其並不缺乏數據，當然也不缺乏數據管理工具。但它為什麼需要三種不同的NoSQL資料庫？

最近，我向Weather 公司的CIO Bryson Koehler提出了這個疑問，除了公司的CIO,Bryson Koehler還是其他很多業務單元的孵化者,包括Weather Channel，WeatherFX，Weather Underground，和Intellicast等。Weather公司每天獲取和處理著約20萬億位元組數據，對外提供當前全球天氣狀況，並為航空公司，緊急服務，貨運商，公用事業，保險，以及在線天氣網站和天氣應用程序的用戶提供天氣預報服務。每天需求增加了數十億的天氣數據請求，並且預期響應時間要在10毫秒左右。

Riak是Weather 公司的後台NoSQL資料庫，服務於公司的事務性存儲公用網路(SUN)數據獲取平台，它運行在多個亞馬遜網路服務(AWS)的可用區域上，並以每小時15次的頻率捕獲超過20億氣象數據信息，。所以，Riak具有明確的處理規模，但該公司也使用Cassandra以及新近添加的MongoDB資料庫，為Weather.com 上IOS和Android移動應用程序服務。

Weather 公司使用了不同的產品，Koehler解釋說，因為「不同的工具有不同的優勢。

Cassandra，它服務於Weather 公司以及全球消費者使用的第三方天氣應用的API數據：「我們的數據分發平台每秒處理數十萬的事務，我們發現Cassandra在用於全球分發數據上是一個很棒的解決方案，並且在[資料庫]讀取方面體現出很高的可用性 「。它本質上為全球各地消費者所使用的數據服務，包括Weather 公司和第三方的天氣應用程序。

MongoDB，它提供了Weather.com網站和移動應用程序的中間層緩存功能：「離開我們的核心API，我們還沒有全部Weather.com內容，所以MongoDB是容器和分發站，為Weather.com以及Android和iOS上的移動應用程序服務。Mongo有很多好處，這些好處基於其內建的JSON格式以及靈活性上。「

Riak，用於消費氣象數據和觀測，包括來自世界各地的圖片和視頻等：「我們喜愛Riak因其優秀的數據攝取能力，而且是以一種全球分布式的方式來實現。這對於從全球分布式平台上獲取數據的入站式資料庫是一個真正可靠的選擇。

我曾聽說Datastax，Basho和Couchbase的高管貶低MongoDB的可擴展性，但MongoDB指向大規模部署，在Facebook對超過200萬台移動設備上應用程序提供支持，在eHarmony公司，MongDB每天處理著數十億的潛在比賽預約。據Koehle所述，MongoDB為Weather.com和Weather.com移動應用程序處理著「每天十億交易」，「毫無疑問，你可以通過配置和部署Mongo來處理大批量的交易數據。」

盡管如此，Koehler承認，他將「很樂於看到MongoDB繼續使全球集群和多位置[功能]更加無縫化且易於使用。」 這些屬於全球性的分布式集群，復制和負載平衡是Cassandra和Riak眾所周知的功能。

從規模討論的角度來看，很少有公司達到Weather公司的經營規模。易於開發，架構靈活性和JSON數據處理使得MongoDB的成為世界上最流行的NoSQL資料庫。這就是為什麼微軟和IBM都進行了MongoDB的模仿，如微軟的Azure DocumentDB和IBM的 Cloudant，而不是Cassandra和Riak。

Weather公司可以從三個NoSQL標准降低至兩個的過程中得到鞏固，Koehler說，但公司沒有準備好這么做。

「由於我們構造了由許多不同的數據解決方案組成的網狀結構，我們目前的環境已過於復雜，」他說。「我們希望給團隊一些自由的空間，讓我們可以了解所有選擇的利弊，但你將會看到一些整合。」

到了那個時候，遷移將不在是一件難事，因為「關於NoSQL資料庫最重要的事情是，你不會被困在其中，」 Koehler說。「如果你的架構和編碼正確，從一個資料庫遷移到另一個並不難。隨著模式的自由以及數據轉存技術的發展，無論前者是一個key-value存儲或其他什麼形式，轉儲數據都將十分容易。「

對特定產品進程自定義編碼的復雜的存儲過程已經一去不復返了，Koehler說，但關於「結構化和編碼正確」還有很多需要考慮的地方?這樣做是為了避免特殊供應商提供的工具和功能可能讓你身陷其中。他舉了亞馬遜網路服務「(AWS)的消息服務為例。

「你不必讓服務在雲中運行，」他解釋說。「你可以只部署自己的RabbitMQ的環境，而不是陷於其中，所以你可以將一個原先部署在AWS 上的應用程序轉而部署在谷歌計算雲服務上。無論它是數據平台，存儲環境，或雲計算環境，都要小心別讓自己局限在一個僅由一個供應商提供的小范圍空間內「。
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『叄』 個人玩期貨，應該怎麼看數據

每個人根據交易方法與風格不同，所選擇考慮的數據也不同，交易所採用的系統是在交易過程中不斷完善的，要根據適合自身交易的頻率來構建系統，選擇參考指標，不能一概而論

『肆』 如何快速玩轉spss數據分析

只要認識了軟體的基本界面和功能，然後把你的數據准備好，輸入進軟體系統，點擊需要進行分析的功能，軟體會自動給出分析建模的結果。

1、看軟體的界面圖，左下角有兩個視圖，「數據視圖」和「變數視圖」。首先你需要在「變數視圖」定義好你的變數，其中包括名稱、類型、標簽、值、測量等。

2、定義好變數之後，切換進「數據視圖」，「數據視圖」是一個長的類似於Excel表格的界面，在這里你可以輸入你需要進行分析的數據，你也可以直接從excel中復制過來，前提是格式需要一致。

3、數據准備好後，根據你想要分析的方法，在軟體界面上選擇分析的功能。比如，這里我准備了一個購買力的數據集，變數涉及區域、總體消費、家庭規模、家庭收入、每次消費額、孩子數、大學以上比例、購買力等欄位。我想分析購買力的影響因素。這里輸入自變數、因變數數據後，進行回歸分析。

4、將對應的數據選入進自變數和因變數，再根據需要設置一些參數信息，再點擊「確定」就可以得到分析結果了。

注意事項

1、做完後檢查有沒有什麼缺失值或者不符合實際的數據出現。要是有，你需要糾正數據，再用描述統計進行分析。

2、spss不需要寫代碼或者程序。

『伍』 怎麼玩熟穿越火線滑鼠宏的各種數據

• 踢腿炮循環

  

『陸』 如何利用統計數據和遺漏數據來玩高頻彩票！

3d直選遺漏數據統計是統計一個數字有多少期沒有出現。3D每注投注金額為人民幣2元。投注者可在中國福利彩票投注站進行投注。投注號碼經投注機列印為兌獎憑證，交投注者保存，此兌獎憑證即為3D彩票。銷售期號以開獎日界定，按日歷年度編排。3D游戲設置獎池。獎池資金由當期計提獎金與實際中出獎金的差額組成。當期實際中出獎金小於計提獎金時，余額進入獎池；當期實際中出獎金超過計提獎金時，差額由獎池資金補足。當獎池資金總額不足時，由調節基金補足，調節基金不足時，用彩票兌獎周轉金墊支。在出現彩票兌獎周轉金墊支的情況下，當調節基金有資金滾入時優先償還墊支的彩票兌獎周轉金。當獎池資金達到200萬元後，超出部分可以轉入調節基金。

『柒』 數字化時代的營銷策略

互聯網、物聯網的發展，可以把人、物品的所有信息都可以捕捉到。人的所有行為軌跡，所在位置、環境等等，整個的經過、過程等等所有信息、情況全部捕捉，一目瞭然。這就為數字化營銷和數字化管理創造了條件。
先說數字化營銷
在營銷方面有什麼用？我認為可以做至少三方面的事情。 一是 實時監控，互聯網大數據對人的行為的獲取使得人時時在網路的監控之下，人在大數據面前是透明人。人每時每刻的情況、行為都被檢測到。這樣就可以用來營銷。例如：你剛買了乒乓球拍，那你應該大概率會看看乒乓球。買了火鍋器具就應該買火鍋底料。買了紙巾，那麼一個月後因該用完了會再買等等。就是對人此刻的情況是什麼清清楚楚，需要什麼，未來會需要什麼清清楚楚，這樣就可以對應地去做營銷。 二是 人物畫像，通過對人的行為和個人信息的獲取，使得大數據對人的各個方面、各個維度都清清楚楚，大數據比他自己還要了解自己。這樣就獲得了十分准確、豐富的人物畫像。這樣在做營銷時就可以把物品針對性地投給對應的人。人物畫像是一個個的標簽，這些標簽都有權值，就是一個人有什麼特點，什麼屬性，這個屬性多強。這樣在營銷時就可以把這個物品投放給針對的人群，對應屬性且屬性很強的人。 三、機器學習 機器學習是從百萬數據里訓練得到結果，這樣的結果是千萬用戶實際行為、實際情況得到的結果，這個結果非常硬、非常真實，它就是實打實的從實際的用戶身上、千萬用戶行為上來的。它比營銷經驗得到的結論要硬的多，要實際的多，它就是從現實中來的。甚至於說它比驗證還要現實，它就是現實，就是實際情況。
這是數字化營銷中的價值，下面說一說數字化管理
對於企業數字化管理而言。數字化很大的價值在於實時監控企業情況。數字化，可以用技術手段，將生產、業務的各個方面，各個環節的信息都記錄下來，都捕捉到。然後可以使用技術手段對企業做到實時的透視，企業方方面面的情況，都可以時時透視到。這樣對企業的把握、檢測、透視的程度是以往所不能達的。而且可以延伸出多種維度和方面的檢測，各種新的檢測指標等等，檢測方式等等都可以自己開發。如果企業進行了改革，執行了什麼策略後，企業的經營情況，是好是壞，當前什麼情況，發展趨勢如何都可以做到實時清晰、准確的把握。
其次就是異常檢測，一旦哪裡出現了什麼狀況，異常情況，可以迅速發現，捕捉到。甚至可以捕捉到來源。
還有就是數據挖掘，企業的得到的數據都是有價值的，數據挖掘可以從中得到有價值的東西。例如聚類，可以知道哪些事物屬性上離的近等等。
如何做，企業怎麼做數字化營銷和數字化管理。
企業在做數字化營銷和數字化管理時， 一、首先要進行基建，就是所有的人的行為活動，生產流程等等都要用技術手段來時時捕捉信息。也就是人的行為改成網上，感測器對生產線，流程進行時時檢測，所有的信息進行時時網上記錄等等。對各個方面的人、生產、流程進行檢測可以獲取數據之後。 二、還要搭建數據中心，將獲取到的數據存儲到數據中心，來管理、使用。需要找大數據方面的人才和機器學習、數據挖掘、數據分析方面的人才。數字化的關鍵是獲取到足夠多，足夠高質量的數據。數據為王，數據才是真正有價值，產價值的東西。機器學習、深度學習只是提取價值的手段。數據是大豆，機器學習是榨油機，出油是價值。豆子質量不好、數量又少出不了很有價值的東西。豆子有好，數量又多，出的價值才大。因此數字化需要大量的、高質量的數據，技術僅僅是提取手段，目前技術都是公開的，各大企業基本都能拿到工業界最前沿的技術。數據是關鍵。數據來源一方面是企業自身，自己的平台。另一個重要方面是買服務，就是網路、騰訊、阿里這些大平台，有大量數據的企業，買他們的服務，因為他們有大量數據，這些數據就是企業的財富，他們不會賣、也不會轉讓。這時最好就是購買他們的服務，他們用他們的數據直接來幫你做數字化營銷。
真正在做的時候對於大集團、大企業，實力雄厚的公司就無所謂了，想做的話，可以自己砸錢搞出來。怎麼都可以做。對於中小企業，最好是引進技術。一方面 華為、網路、阿里都在慢慢提供相應的技術支持，SaaS（軟體即服務）、PaaS（平台即服務）、IaaS（基礎架構即服務）等，他們在提供的時候往往也會提供數據支撐，他們的數據會直接來加持你的營銷和管理。數字化營銷方面已經有越來越多的SaaS平台出來，企業管理的數字化解決方案未來也會慢慢起來。二、技術、經驗和成本 專業的人做專業的事情，做SaaS平台服務、技術解決方案的有專門的技術積累和經驗積累。而且購買起來價格遠遠低於自己開發、維護的成本。這里有伺服器、開發人員的成本。購買平台服務是最簡單直接、節省成本、節省時間、節省精力，獲得好的服務的選擇。
數字化營銷和數字化管理本質上是一個技術、技術解決方案問題和數據人才問題。從技術、成本的角度而言，最好是用專業的平台來做。數據上除了自己的，可能需要購買大公司的數據服務。除了這些還需要高端的數據人才，數據分析、數據挖掘等等，會玩數據的人，知道如何玩數據來解決企業中的種種問題，幫助加持企業的種種業務。

『捌』 如何快速玩轉spss數據分析

只要認識了軟體的基本界面和功能，然後把你的數據准備好，輸入進軟體系統，點擊需要進行分析的功能，軟體會自動給出分析建模的結果。

1、看軟體的界面圖，左下角有兩個視圖，「數據視圖」和「變數視圖」。首先你需要在「變數視圖」定義好你的變數，其中包括名稱、類型、標簽、值、測量等。

2、定義好變數之後，切換進「數據視圖」，「數據視圖」是一個長的類似於Excel表格的界面，在這里你可以輸入你需要進行分析的數據，你也可以直接從excel中復制過來，前提是格式需要一致。

3、數據准備好後，根據你想要分析的方法，在軟體界面上選擇分析的功能。比如，這里我准備了一個購買力的數據集，變數涉及區域、總體消費、家庭規模、家庭收入、每次消費額、孩子數、大學以上比例、購買力等欄位。我想分析購買力的影響因素。這里輸入自變數、因變數數據後，進行回歸分析。

4、將對應的數據選入進自變數和因變數，再根據需要設置一些參數信息，再點擊「確定」就可以得到分析結果了。

注意事項

1、做完後檢查有沒有什麼缺失值或者不符合實際的數據出現。要是有，你需要糾正數據，再用描述統計進行分析。

2、spss不需要寫代碼或者程序。

『玖』 如何玩轉Excel數據透視表的分組功能

時常有小夥伴提問有關數據透視表的有關操作方法，特別是有關分組的功能。火箭君就藉此機會和大家一起看看，數據透視表的分組到底該怎麼做。

假設有這么一個三個欄位的數據源，分別是日期格式的 日期 ，文本格式的 地區 以及數值格式的 出貨量 。

選中所有數據，生成一個新的數據透視表。

如果我們想要知道東亞地區和東南亞地區分別的總出貨量，按照如下左圖的設置後能看到各國家的總出貨量。

選中行標簽中的 韓國 、 日本 、 中國 ，並右鍵滑鼠；在彈出的菜單中選擇創建組，你便能看到生成了一個名為 數據組1 的標簽，它的下級為韓國、日本、中國。

如法炮製，選中馬來西亞等四國創建新組。再分別對東亞和東南亞這兩個組重新命名。這樣就能看到兩個地區的出貨量總量了。

同樣一個數據源，如果我們要知道每個季度的出貨量是多少又該如何設置呢？

將日期設為行後，右鍵，創建組。Excel會自動彈出一個有關日期分子的選框，在步長中選擇 季度 ，確定。便能看到右圖的效果。

當然，你還可以設置不同起止日期，復選步長。比如這樣：

要是我們想看看出貨量小於500的訂單有多少個，那就應該按照如下設置：

將 出貨量 分別置於數據透視表的 行 和 值 框中，並將值框中值匯總依據設置為計數。同樣選中行，右擊後選擇創建組。在彈出的對話框中，將起始於改為「500」，確定後就能看到小於500的訂單有57個。

當然，你也可以調整起止數值以及步長。不過這里有個小小的不足就是，Excel只能支持固定步長的分組。

『拾』 手把手教你微信公眾號數據分析

手把手教你微信公眾號數據分析

這是一篇公眾號運營科普文

適用於公眾號運營初級選手

歡迎誤入的大神強插指點

閑話少敘，直接脫褲子進入正題：

公眾號運營數據分析的地位

數據分析……

重要嗎？

重要！

是最重要的嗎？

不是最重要的！

沒有數據分析就不能公眾號了嗎？

絕對能做，但是很可能做不好！

方向定位、內容運營、用戶運營、活動運營、數據運營，有機結合起來才是微信公眾號運營的完全體。

公眾號運營數據分析的作用

如果把公眾號運營比作「在黑暗中前行」

那數據分析則可以當成「探路的拐棍」

鎖定300米遠的目標要靠感覺

掃清3米內的障礙要靠拐棍

數據分析在微信運營中的作用主要有兩個

1、驗證，驗證前面是路還是坑

2、啟發，發現路上的金子

好吧，不要打這種稀奇古怪的比方了，咱說正經的。

公眾號運營的過程一般是這樣：

拍腦袋運營策略——初始狀態的策略怎麼定出來的？拍腦袋拍出來的唄！聽了那麼多講座，看了那麼多攻略，喝了那麼多雞湯，覺得自己啥都會了，腦袋一拍，啪，方案出來了；按策略運營執行——不管方案如何，磕磕絆絆先做出來；用數據驗證策略——數據出來，潮水退去就能看到誰沒穿褲子了，重新調整策略，把那些穿褲子的弄死……哦，不，留下那些穿褲子的好策略，幹掉不好的策略；從數據獲得啟發——從數據中發現潛在的問題，發現新的機會；重新制定策略略——再來一輪循環，越做越牛逼。

可以看出，有了數據分析，上面這個循環才能不斷優化不斷完善，這就是數據分析最重要的作用。

啥？數據分析最重要的作用是寫報告給領導看？

stop！眼光長遠一點，牛逼的結果才是領導真想要的，想要牛逼的結果就必須讓上面的循環高速、高效地跑起來！

公眾號運營數據分析的方法

0、滿滿的好奇的心

如果只是隨便玩玩，或者應付公司的差事，那你看了本文前兩部分知道數據分析大概的是啥，可以去吹牛逼就夠了。

如果你有很強烈的慾望把自己公眾號做牛逼，那就接著往下看，因為，慾望越強烈，對數據的好奇心才會越大。

而好奇心是最好的老師，從現象和數據中追溯背後的原因，發現關鍵的因素和節點，在這個過程中獲得樂趣和成就感。

只有如此，才能把數據分析這個工具的作用體現出來。

1、基礎數據有什麼

首先，我們要了解，微信公眾號的基礎數據有什麼：

基礎數據在哪能看到？

公眾號的數據後台已經做得比較完善，在後台左側的菜單欄，「統計」那個模塊所有基礎數據都在這里。

基礎數據有哪些？

用戶數據——與時間維度相關的用戶數量（增，減，和）、用戶來源等，可以多維度組合查看，還有基於全量用戶的地域、性別、手機型號等屬性的分布；

圖文數據——與時間維度及文章維度相關的圖文閱讀量、轉發量、點贊量、收藏量等數據，可以多維度組合查看；

消息數據——與時間維度及關鍵詞維度相關的消息數據；

介面數據——調用技術介面的次數，非技術人士這塊可以略過（恩，因為我也不會……）。

2、帶著問題看數據

如果你沒有「帶著問題看數據」思想，那麼，你看到上面幾組基礎數據時，心裡一定在想：這特么都啥玩意兒啊。

只有當你強烈地想解決某個問題的時候，你才能從這些數據里看出些門道。

比如

當你很想知道圖文頭部放一個引導點擊「藍字」關注的提示，是否有用時，你才回去看用戶來源的數據對比。

你才會發現，原來80%的新關注用戶都來源於其他（其中點「藍字」又是主要的）。

你才會發現把引導點「藍字」提示做的更誘人是有效的。

3、從數據中發現問題

發現了數據中的樂趣之後，就要時不時去玩一玩數據，各種維度、各種交叉，從中發現不尋常的數據，再從不尋常中挖掘背後的原因。

比如上圖

在圖文分析-圖文統計頁面有排閱讀渠道的按鈕，可以查看各渠道的閱讀來源對比。

你會發現朋友圈的閱讀量遠高於其他渠道，說明標題、內容有促轉發到朋友圈的因素，才有可能成為爆文。

你就會有意識在標題、內容裡布置促轉發到朋友圈的元素了。

4、常規數據分析方法

a、列表

簡單的列表，公眾號數據後台已經提供，更全的數據表格可以選定維度後導出excel表，做更深度的處理。

b、作圖

基礎的圖形展示，公眾號後台也已提供，更復雜的圖標，可以利用下載的數據表格進一步處理。

c、數學處理

簡單數學運算統計快速傅里葉變換平滑和濾波基線和峰值分析

上面這些方法，是網路搜的，其實只用簡單數學運算，對於普通公眾號運營者完全夠用了。

表格和數據列出來到底看什麼呢？

看對比，看變化，看異常

比如觀察基於時間維度的各數據項：比如按月、按日、按小時去分析各類數據項的變化，不同的維度可以發現不同的問題；

比如觀察圖文的各種數據變化：每篇文章的閱讀量增長、衰減趨勢、閱讀、轉發數據變化，找到你粉絲群體的喜好；

比如每天把後台給出的各種基礎數據都掃一遍：發現與日常趨勢不一樣的異常數據，再挖掘背後的原因，很可能挖出金礦哦。

公眾號運營數據分析的示例

1、幾點群發好？

2、標題和內容哪個更重要？

3、頭條和二條有區別嗎？

4、粉絲都是用什麼方式關注你的？

5、什麼樣的內容是好內容？

你一定以為接下來，我會用數據分析工具解答一下上面的問題

然而，並沒有

方法你已經學會了，打開後台，去如飢似渴地玩弄自己的數據吧！

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