分析數據時應該注意哪些參數

⑴ 數據分析需要掌握哪些知識

一. 數據分析，需要掌握哪些必備的統計學知識

• 描述統計學
  1.平均值、中位數、眾數
  2.方差、標准差
  3.統計分布：正態分布、指數分布、二項分布、卡方分布

• 推論統計學
  1.假設檢驗
  2.置信區間
  3.顯著性測試

• 實驗設計
  1.A／B測試
  2.實驗條件控制
  3.雙盲測試
  4.冪律分布

  二、數據分析的常用工具都有哪些？

• SQL：數據科學家的必備技能

• ECXCEL：容易上手，所見即所得，無需編程即可對數據進行運算和作圖。

• R：專門為數據科學而設計的語言，在數據科學領域比PYTHON略微受歡迎些。

• Python：簡單易學，功能強大且豐富，是大學教授中最受歡迎的編程語言。

• Spark:專為大規模數據處理而設計的基於內存計算的引擎。
  Tableau: 幫人們查看並處理數據，可進行快速分析、可視化並分享結果
  推薦學python

從事數據科學所需要掌握的技能都有哪些？

要從事數據科學，我們需要從數據知識、計算機知識、專業知識這三個維度考慮

1. 具有分析思維

2. 基本的大學數學知識，包括微積分和線性代數。

3. 統計學知識，包括描述統計學和推導統計學

4. 編程基礎，如 Python 、R語言、SQL語句

5. 演算法知識，如回歸、分類、聚類演算法等。

6. 數據可視化，將你的分析結果展示出來。

7. 領域專業知識，如商業知識、生物知識等，視具體分析的問題而定。

三.科學數據的工作流程是怎麼樣的？

雖然數據分析是一個不斷迭代的過程，而且不同的步驟會有些交叉，但是我們依然可以將過程簡化為以下七個步驟：

• 明確的問題

• 收集原始數據

• 數據清洗

• 數據探索

• 應用模型進行深度分析

• 傳達分析結果

• 是分析過程可再現

⑵ 實驗數據處理要注意哪些

實驗報告撰寫要求
1. 實驗報告和實驗預習報告使用同一份實驗報告紙,是在預習報告的基礎上繼續補充相關內容就可以完成的,不作重復勞動，因此需要首先把預習報告做的規范、全面。
2. 根據實驗要求，在實驗時間內到實驗室進行實驗時，一邊測量，一邊記錄實驗數據。但是為了使報告准確、美觀，此時應該把實驗測量數據先記錄在草稿紙上。等到整理報告時再抄寫到實驗報告紙上，以避免錯填了數據，造成修改，把報告寫得很亂。
3. 在實驗中，如果發生實驗測量數據與事先的計算數值不符，甚至相差過大，此時應該找出原因，是原來的計算錯誤，還是測量中有問題，不能不了了之，這樣只能算是未完成本次實驗。
4. 實驗報告不是簡單的實驗數據記錄紙，應該有實驗情況分析，要把通過實驗所測量的數據與計算值加以比較，如果誤差很小（一般5％以下）就可以認為是基本吻合的。如果誤差較大就應該有誤差分析，找出原因。
5. 在實驗報告上應該有每一項的實驗結論，要通過具體實驗內容和具體實驗數據分析作出結論（不能籠統的說驗證了某某定理）。
6. 設計性、綜合性實驗要畫出所設計的電路圖，標出所選出和確定的電路參數。要有驗算過程和必要的設計說明。
7. 必要時需要繪制曲線，曲線應該刻度、單位標注齊全，曲線比例合適、美觀，並針對曲線作出相應的說明和分析。
8. 在報告的最後要完成指導書上要求解答的思考題。
9. 實驗報告在上交時應該在上面有實驗指導教師在實驗中給出的預習成績和操作成績，並有指導老師的簽名，否則報告無效。
10. 希望每個同學認真完成好實驗報告，這是培養和鍛煉綜合和總結能力的重要環節，是為課程設計、畢業設計論文的撰寫打下一個基礎，對以後參加工作和科學研究也是大有益處的。

⑶ 一般對採集的數據進行分析 都應該有哪些功能，或者哪些參數

實時數據顯示、實時曲線、歷史曲線、歷史報表、平均值、峰值、同比、環比等。

⑷ 大數據分析要注意哪些因素

獲得合適的數據專家

培養合適的人才至關重要。(大數據不僅僅涉及技術和平台。)企業需要對合適的人員進行投資，這些人員應清楚了解企業的業務目標並相應地利用大數據。需要在技術上和分析上都配備有能力的正確的人，他們能夠理解和理解數據分析所引發的相互關系和趨勢。再有企業領導者不僅應培訓內部數據處理資源，還應引進新的人才。

定義事項

大數據確實非常大，可以通過多種方式進行分析。但是需要謹記模糊的數據可能成為大數據計劃的巨大殺手。重要的是要絕對清晰地了解目標，以及需要以何種方式分析哪些數據成分，以獲得什麼樣的見解。還原主義—將復雜問題分解為各個組成部分的實踐是最佳實踐之一，並且只有在明確目標的情況下才能實施，該目標將定義流程。這將定義要對數據執行的操作。

通過測試優化重點

測試是IT領導者經常忽略的因素。每當實施新技術時，測試並進一步調整過程以獲取所需的內容就很重要。在某些行業中，這稱為大型測試。只有通過培養實驗文化才能獲得最佳的關注。鮮為人知的事實是，數據驅動的實驗使人們能夠找到新的數據解釋方式和創新的基於數據的產品創建方式。

獲取和應用可行的見解

盡管“可行的見解”是一個經常被重復使用的術語，但在實施級別仍然被忽略。首席信息官需要從大數據分析中提取可操作的信息。向決策者提供經過過濾的相關信息在行業中具有極其重要的意義。此外，管理人員需要理解，更改或創建包含從大數據中獲得的見解的流程。

⑸ 數據分析中要注意的統計學問題

一、均值的計算

在處理數據時，經常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，往往我們會不假思索地直接給出算術平均值和標准差。顯然，這種做法是不嚴謹的。

這是因為作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等多個。至於該採用哪種均值，不能根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分布特徵確定。

反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分布服從正態分布時，其數學期望就是其算術平均值。此時，可用算術平均值描述隨機變數的大小特徵;如果所研究的隨機變數不服從正態分布，則算術平均值不能准確反映該變數的大小特徵。在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分布。如果服從對數正態分布，則幾何平均值就是數學期望的值。此時，就可以計算變數的幾何平均值;如果隨機變數既不服從正態分布也不服從對數正態分布，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。此時，可用中位數來描述變數的大小特徵。

因此，我們不能在處理數據的時候一律採用算術平均值，而是要視數據的分布情況而定。

二、直線相關與回歸分析

這兩種分析，說明的問題是不同的，既相互又聯系。在做實際分析的時候，應先做變數的散點圖，確認由線性趨勢後再進行統計分析。一般先做相關分析，只有在相關分析有統計學意義的前提下，求回歸方程才有實際意義。一般來講，有這么兩個問題值得注意：

一定要把回歸和相關的概念搞清楚，要做回歸分析時，不需要報告相關系數;做相關分析的時候，不需要計算回歸方程。

相關分析中，只有對相關系數進行統計檢驗(如t檢驗)，P<0.05時，才能一依據r值的大小來說明兩個變數的相關程度。必須注意的是，不能將相關系數的假設檢驗誤認為是相關程度的大小。舉個例子：當樣本數量很小，即使r值較大(如3對數據，r=0.9)，也可能得出P>0.05這種無統計學意義的結論;而當樣本量很大，如500，即使r=0.1，也會有P<0.05的結果，但這種相關卻不具有實際意義。因此，要表明相關性，除了要寫出r值外，還應該註明假設檢驗的P值。

三、相關分析和回歸分析之間的區別

相關分析和回歸分析是極為常用的2種數理統計方法，在環境科學及其它研究領域有著廣泛的用途。然而，由於這2種數理統計方法在計算方面存在很多相似之處，因此在應用中我們很容易將二者混淆。

最常見的錯誤是，用回歸分析的結果解釋相關性問題。例如，將“回歸直線(曲線)圖”稱為“相關性圖”或“相關關系圖”;將回歸直線的R2(擬合度，或稱“可決系數”)錯誤地稱為“相關系數”或“相關系數的平方”;根據回歸分析的結果宣稱2個變數之間存在正的或負的相關關系。

相關分析與回歸分析均為研究2個或多個變數間關聯性的方法，但2種方法存在本質的差別。相關分析的目的在於檢驗兩個隨機變數的共變趨勢(即共同變化的程度)，回歸分析的目的則在於試圖用自變數來預測因變數的值。

實際上在相關分析中，兩個變數必須都是隨機變數，如果其中的一個變數不是隨機變數，就不能進行相關分析。而回歸分析中，因變數肯定為隨機變數，而自變數則可以是普通變數(有確定的取值)也可以是隨機變數。

很顯然，當自變數為普通變數的時候，這個時候你根本不可能回答相關性的問題;當兩個變數均為隨機變數的時候，鑒於兩個隨機變數客觀上存在“相關性”問題，只是由於回歸分析方法本身不能提供針對自變數和因變數之間相關關系的准確的檢驗手段，因此這又回到了問題二中所講的，如果你要以預測為目的，就不要提相關系數;當你以探索兩者的“共變趨勢”為目的，就不要提回歸方程。

回歸分析中的R2在數學上恰好是Pearson積矩相關系數r的平方。因此我們不能錯誤地理解R2的含義，認為R2就是 “相關系數”或“相關系數的平方”。這是因為，對於自變數是普通變數的時候，2個變數之間的“相關性”概念根本不存在，又談什麼“相關系數”呢?

四、相關分析中的問題

相關分析中，我們很容易犯這么一個錯誤，那就是不考慮兩個隨機變數的分布，直接採用Pearson 積矩相關系數描述這2個隨機變數間的相關關系(此時描述的'是線性相關關系)。

關於相關系數，除有Pearson 積矩相關系數外，還有Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數等。其中，Pearson積矩相關系數可用於描述2個隨機變數的線性相關程度，Spearman或Kendall秩相關系數用來判斷兩個隨機變數在二維和多維空間中是否具有某種共變趨勢。

因此我們必須注意的是，Pearson 積矩相關系數的選擇是由前提的，那就是2個隨機變數均服從正態分布假設。如果數據不服從正態分布，則不能計算Pearson 積矩相關系數，這個時候，我們就因該選擇Spearman或Kendall秩相關系數。

五、t檢驗

用於比較均值的t檢驗可以分成三類：第一類是針對單組設計定量資料的;第二類是針對配對設計定量資料的;第三類則是針對成組設計定量資料的。後兩種設計類型的區別在於事先是否將兩組研究對象按照某一個或幾個方面的特徵相似配成對子。無論哪種類型的t檢驗，都必須在滿足特定的前提條件下應用才是合理的。

若是單組檢驗，必須給出一個標准值或總體均值，同時，提供一組定量的觀測結果，應用t檢驗的前提條件就是該組資料必須服從正態分布;若是配對設計，每對數據的差值必須服從正態分布;若是成組設計，個體之間相互獨立，兩組資料均取自正態分布的總體，並滿足方差齊性。之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統計量才服從t分布。

t檢驗是目前在科學研究中使用頻率最高的一種假設檢驗方法。t檢驗方法簡單，其結果便於解釋。簡單、熟悉加上外界的要求，促成了t檢驗的流行。但是，由於我們對該方法理解得不全面，導致在應用過程中出現不少問題，有些甚至是非常嚴重的錯誤，直接影響到結論的可靠性。

常見錯誤：不考慮t檢驗的應用前提，對兩組的比較一律用t檢驗;將各種實驗設計類型一律視為多個單因素兩水平設計，多次用t檢驗進行均值之間的兩兩比較。以上兩種情況，均不同程度地增加了得出錯誤結論的風險。而且，在實驗因素的個數大於等於2時，無法研究實驗因素之間的交互作用的大小。

正確做法：當兩樣本均值比較時，如不滿足正態分布和方差齊性，應採用非參檢驗方法(如秩檢驗);兩組以上的均值比較，不能採用t檢驗進行均值之間的兩兩比較。

因此我們必須注意，在使用t檢驗的時候，一定要注意其前提以及研究目的，否則，會得出錯誤的結論。

六、常用統計分析軟體

國際上已開發出的專門用於統計分析的商業軟體很多，比較著名有SPSS(Statistical Package for SocialSciences)、SAS(Statistical AnalysisSystem)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是專門為社會科學領域的研究者設計的(但是，此軟體在自然科學領域也得到廣泛應用);BMDP是專門為生物學和醫學領域研究者編制的統計軟體。

當然，excel也能用於統計分析。單擊“工具”菜單中的“數據分析”命令可以瀏覽已有的分析工具。如果在“工具”菜單上沒有“數據分析”命令，應在“工具”菜單上運行“載入宏”命令，在“載入宏”對話框中選擇“分析工具庫”。

特別推薦一款國產軟體——DPS，其界面見附圖。其功能較為強大，除了擁有統計分析功能，如參數分析，非參分析等以外，還專門針對一些專業編寫了專業統計分析模塊，隨機前沿面模型、數據包絡分析(DEA)、顧客滿意指數模型(結構方程模型)、數學生態、生物測定、地理統計、遺傳育種、生存分析、水文頻率分析、量表分析、質量控制圖、ROC曲線分析等內容。有些不是統計分析的功能，如模糊數學方法、灰色系統方法、各種類型的線性規劃、非線性規劃、層次分析法、BP神經網路、徑向基函數(RBF)等，在DPS裡面也可以找到。

⑹ 探討在數據分析中要注意哪些要點

結合客戶中心的管理實踐，通常在分析中要關注以下幾個要點。

（1）數據的分布比數據的均值重要。 由於個體對整體的代表性較弱，客戶中心的很多數據用均值表述，如接通率是一個時段內接通的數量比上整體需求的數量，一個班組的質檢成績是班組內所有成員的平均值，均值可以代表整體，但忽視了其中個體的獨特性。以接通率為例，全天的接通率是85%，看起來很高，但這個85%很可能是由每個時段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而來的，如果再細分到不同技能和更小時段（如5分鍾、15分鍾）差異更大，這就像我和「首富」平均出來一個沒有任何意義的財富均值一樣。所以必須要經常對數據進行分布狀態分析，關注偏離均值較大的數據。在客戶中心的運營管理中，如果某些偏離較大的數據得到了改善，整體均值也會相應的提高，這也是改善績效的一個重要方法。

（2）自身的進步比和他人的比較重要。 經常有同行找我要某些數據，藉以了解自己的運營水平。這在客戶中心初始運營階段或者新開辟一個領域時是必要的，可以幫助自己建立一個明確的參考體系，但對於一個已經運營多年的中心來說，這些數據的意義不大。不要說不同行業的客戶中心數據千差萬別，就是同一個行業也差異巨大，甚至同一個中心，由於自身的運營策略原因，數據也會劇烈波動。這樣的單點數據值和自己比較起來沒有任何意義，經常是徒增煩惱。

例如，對客戶滿意度來說，不同行業通常是不同的，即使同一個行業，廣東和山東的客戶滿意度會差異巨大，汕頭和廣州的客戶滿意度也同樣有差異。不同客戶中心的運營管理方法和策略，值得相互學習和借鑒，但運營的具體數據的借鑒意義相對較小。在運營中，重要的是不斷和自己的過去進行比較，可以進行環比和同比，甚至把過去幾年的同類型數據放在一起比較，同時對數據的偏差要有明確的解釋。

（3）數據的波動和趨勢比數據本身重要。 客戶中心的運營管理中一般有兩個方向，即平穩和持續改進。從數據上反映這兩個要求，就是一條持續向上的平滑曲線，波動要盡量小，同時趨勢要向好。對於一些有目標值的數據，要盡量保持在目標值之上的平滑曲線。事實上，盡管偶然的小偏差並不重要，但要關注這些偏離是否經常出現，以及偏差范圍是否在可接受范圍之內。

即使是一個沒有經驗值的運營指標，只要保持數據是持續向上的平滑曲線，那麼最終也可以達到一個非常優秀的運營水準。

（4）次品率比成品率重要。 在生產領域大都關注成品率，成品率的計算方法是1減去廢品率，看起來兩個指標是一樣的，只是表示方式不同，但當一個指標涉及到人的因素時這種計算方法就不再適用了。

以接通率為例，很多客戶中心都很困惑，為什麼我們每天的接通率都很高，但客戶老是說我們很難接通呢？這有兩個方面的原因：

首先是計算方式問題，一個是系統的數據，一個是客戶感知的數據。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次沒有接通。假設15個沒有接通的客戶中有10個再次呼叫（這些再次呼叫量已經計入總呼叫量），結果接通了，那麼系統統計的接通率是85%。但按照單個客戶來計算就不一樣了，不重復的客戶數是90個而不是100個（假設所有接通客戶都沒有重復撥打），那10個再次呼叫才接通的客戶會認為熱線的接通率有問題，調查時會認為熱線「很難接通」，如果全量調查當天所有客戶的接通率就不會是85%，而是（90-15）/90=83%。

其次是人的一個特性，即對負面信息更敏感，記得更牢。相比正面的接通經歷，負面的未接通經歷，衰減更慢，更加難忘，一次未接通需要多次的接通來修正。當問客戶接通感知時，負面的記憶被喚起，正面的記憶被弱化。

（5）價值比收入重要。 談到價值，人們通常想到的衡量標准往往是錢，是收入，但價值不應該僅僅用錢來衡量，這就像評價一個孩子是不是好孩子時不能光看成績一樣，應該從多個角度，更全面地進行評價。如果只用學習成績來評價一個以鋼琴或者繪畫為特長的孩子，那麼不公平是顯而易見的。對於大部分客戶中心尤其是呼入型的中心來說，收入絕非所長，客戶中心真正的價值主要應該體現在對客戶的維繫上，這也是組織建立客戶中心的目的，要通過與客戶的每一次接觸提高客戶的忠誠度，挖掘客戶的可能需求，在服務中進行營銷的目的也應該是維系客戶。

當客戶中心的管理者認為可以通過收入展現自己的價值時，是踏上了一條「不歸路」，是在用自己最不擅長的能力去與市場部門、營銷部門、營業廳的強項PK。結果就是員工越來越苦，中心的運營開始不穩定，業績越來越差。

數據本身沒有意義，數據通過分析後對運營進行指導才有意義，運營是要圍繞著目標來開展的。

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目錄

自序

導言

第一部分：情緒與壓力管理

第一單元：潛力與自我效能

第二單元：認識情緒與壓力

第三單元：管理情緒與壓力的方法

第二部分：客戶中心實用管理心理學

第四單元：激發員工的積極性

第五單元：團隊管理

第六單元：領導型管理者的關鍵能力

第三部分：客服管理中的情商領導力

第七單元：用同理心理解他人

第八單元：客戶中心的人際關系管理

第四部分：客戶中心文化及指標管理

第九單元：客服文化及落地

第十單元：客服中心的指標管理

10.1客戶中心的指標體系

10.2客戶中心的數據及分析

客戶中心的數據

數據分析的要點

10.3制定目標和實現目標

制定目標的SMART原則

制定計劃

10.4單元小結

後記（紙質版書中不幸被遺漏）

⑺ 大數據分析有哪些注意事項

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

關於大數據分析有哪些注意事項，環球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。

⑻ 數據分析有哪些注意事項

1. 不注意數據的准確性

也有一些相關的大數據文章，說明我們不需要太在意數據的准確性，或者說數據不準確，最後形成報告可以改的心理。大數據分析的基本要求是精確性和准確性。

2. 不能粗略計算

現階段，大數據分析是基於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能粗略計算，也不會得到預期的結果。

3. 數據越多越好

如果沒有足夠的數據，就越好。如果數據不是分析維度所需要的數據，則會增加分析的難度和准確性。

關於數據分析有哪些注意事項，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。

⑼ 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。