❶ 對於市場的數據分析總結能力不足如何解決
個人體會，做數據分空激析掘虧陵最重要的還是要抓住業務，也就判戚是你做這個分析是要解決什麼問題？你回答了這個問題，你這個總結也就出來了。
❷ 數據分析能力不強，應該通過什麼方法加強
數據分析一般不需要編程能力，但是要有編程的邏輯思維能力：
1、要開發數據分析軟體以及程序，讓崗位人直觀看明白的話可以採用編程方式開發出來，這個就要編程能力。
2、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，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，沒有太大的使用價值。
3、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
4、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
5、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
6、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
參考鏈接：http://ke..com/link?url=b8z_U8-QuI49JAGq#3
❸ 統計臨床數據分析，兩組比較但數據缺失怎麼辦，是否具有可比性
那若幹人占的比例如槐敬何呢
可以先做個描述性質的分析，查看下每個變數下缺少數據的比例。
其實還是可頃兆以用個軟體的，把缺少的數據用其它數據的平均值代替的。 還可以用軟體做缺少數據的分析的，
可以認為你的設計方法是比較差異的分析方法吧， ANOVA MANOVA 都雀明租可以的。 可是， 你這個每個組才15個數據啊。 統計方法確定能行嗎。結果能通用化嗎，能簡單比較平均值發現差異，發現問題，當成定性分析行嗎，定量的數據應該上100啊。
❹ 如何保證分析數據的准確性（八）
如何保證分析數據的准確性 中級（八） 2010.09.02 三班 王主持：對分析而言，數據就是產品，保證產品的質量是每個行業的最終目的。什麼樣的產品是好的，對於分析就是數據的准確性。准確的數據對生產有好的指導作用，不準確的數據就有可能造成設備的損壞和生產的停歇，對於大型工廠來說損失是慘重的。我們也知道對於咱廠，每次開停車都會在人力及資金上付出很多，所以我們不希望因為數據的問題引起不必要的爭端，所以正確分析，報出正確結果是我們分析人不能推脫的責任和義務。對於我們質檢中心是我廠的質量檢驗部門，主要承擔著各種外進原燃料、廠內工序間產品的質量檢驗及外發產品的質量控制工作任務，檢驗數據的准確性對各生產環節的順利進行都起到了至關重要的作用，同時，各種外發產品的質量得到保證，就會為企業樹立良好的外部形象和信譽度，為企業發展開拓更為廣闊的市場空間，因此，保證各種外進物料及外發產品的質量情況得到及時准確的反映就顯得十分必要，那麼如何能保證檢驗所得數據准確性呢，影響檢驗數據准確性的因素又有哪些呢？現在我們就來簡單探討一下。 先有甲醇崗人員回答 張回答：對於甲醇崗的分析我接觸的時間較晚，我是初來的員工，到處都要學習，對於現在我掌握的情況，我想說的是:平行分析是檢驗分析數據准確的好方法，比如說當一個數據分析有異常的情況時，就是與平常分析不一樣，就要重復分析一次或著兩次，當確定取樣正確的情況下，假如復核的幾次還是與第一次一樣的情況下，就可判斷分析數據是正確的，在此種情況下作為分析人就要趕快與工藝人聯系，告知其情況，以做到分析是工藝的眼睛的作用。 許接著說：張嵐說的對，我比她早來些，除她說的情況外，我認為保證數據的准確性還要做到對分析項目的質的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的認識中提高分析的准確性。 沈說:菊香和張嵐說的都很好，我要說的是：目前，質檢中心檢驗作業區所採取的檢驗方法主要由化學分析和儀器分析兩部分構成，首先，就化學分析方法而言，影響檢驗數據准確性的因素主要有以下幾個方面。 第一，檢驗試驗操作規程是否符合國家標准。所採用的操作規程是否適合所檢驗的物料的各分析元素的需要，直接決定著檢驗結果的准確與否，對分析結果的准確性起到了至關重要的決定性作用，那麼，必須要選擇適合各分析項目的操作規程，才能保證檢驗數據的准確性。目前，在我們質檢中心各化驗室所採用的各種分析方法基本都是依據《龍宇煤化工分析操作規程》中所包含的操作規程來執行，此規程是由質量檢驗相關工程技術人員依據國家標准相關內容及結合煤化工所檢驗各種物料工作需要而編寫，基本能夠滿足檢驗工作需要。但是，隨著國家標準的不斷更新，檢驗方法的逐步成熟，《煤化工檢驗試驗操作規程》中所涉及的一些原有的檢驗方法已不適合檢驗工作需要，已被新的分析方法所取代，在這種情況下，修訂和完善檢驗試驗操作規程就顯得尤為重要，我們質檢中心技術科相關技術人員，會同從事各檢驗項目相關工作人員，對檢驗試驗規程進行了重新修訂和完善，力求跟上檢驗方法發展步伐，滿足檢驗工作需要，現在檢驗所採用的分析方法，全部參照國標中相關內容執行，這樣就消除了由於方法不完善所產生的檢驗數據的誤差，充分保證了各種物料檢驗數據的准確性，為其他相關生產單位提供准確可靠的質量情況參考信息。 第二，檢驗所用各種材料及設備是否符合使用要求。在化學分析中，要用到標准樣品、化學葯品、玻璃儀器、量器具以及相關的各種設備，那麼這些材料及設備是否滿足檢驗工作需要，直接決定了檢驗數據的准確性。在所使用的化學葯品方面，由於不同廠家所生產的葯品質量水平不一致或同一廠家所生產的不同批次的葯品的質量水平有差別，就拿酸類而言，分為優級純、分析純、化學純等幾種，不同的分析方法對使用葯品的純度等級要求不一致，如果葯品的純度達不到要求，可能就會導致同一試樣的分析結果的重現性出現偏差，只有保證化學葯品質量滿足檢驗需求，才能使分析過程中所得出的檢驗數據准確，保證所分析試樣的結果及時報出，為其他相關生產環節提供有效的指導作用；在玻璃儀器方面，燒杯、量筒、錐形瓶、容量瓶等，質量是否符合檢驗要求，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響，如果平行使用的一批玻璃儀器的精確度不一致或不同廠家生產的玻璃儀器質量水平不一致，對所計算出的結果就會產生一定的誤差，因此，保證檢驗量器具符合使用要求，就能使檢驗數據准確性得到保證；在使用的設備方面，馬弗爐、天平、分光光度計等，設備是否滿足檢驗工作需要，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響。定期對檢驗所使用各種設備進行檢定，保證設備能夠正常運行，滿足檢驗工作需要，這樣就能使檢驗數據的准確性得到保證。滿足以上幾方面要求，就能消除分析過程中所產生的系統誤差，保證檢驗結果的准確。 第三，從業人員素質是否滿足工作需求。由於目前檢驗系統從業人員素質參差不齊，在檢驗過程中，對檢驗操作規程的理解程度可能不一致，同時，由於原有的培訓上崗制度基本為有經驗的化驗人員來帶新上崗的員工，沒有接受過正規的理論知識及實際操作方面的培訓，對檢驗過程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟練掌握整個分析步驟，這樣對檢驗數據的准確性就會產生一定的影響。現在，質檢中心開展了學習年活動，定期組織員工開展業務知識等相關內容的培訓工作，大大提高了各崗位從業人員的業務素質和技術水平，同時，每半年進行一次操作技能考試，對員工的技術水平的提高也起到了積極的促進作用，使相關崗位人員的技術水平適合本崗位檢驗工作需要，這樣就保證了檢驗過程中操作規程的徹底貫徹執行，完全按照標准化操作方法開展各項質檢工作，為提供准確可靠的檢驗質量信息奠定了堅實的基礎。 第四，檢驗環境是否符合檢驗工作需要。在檢驗分析過程中，環境是否滿足檢驗要求，對化驗所得的檢驗數據的准確性也存在一定的影響。如標准溶液要在室溫下進行保存，才能保證濃度在一定時間內保持一致，若是存放標准溶液的操作室內溫度過高或過低都會使溶液的濃度發生一些變化，這樣檢驗所得的數據就會受到一定的影響，檢驗數據的准確性可能就無法得到保證，因此，保證檢驗環境滿足工作需要，就會消除所產生的系統誤差，保證檢驗所得數據准確無誤。 吳接著說：巧星剛針對化學分析方法做了討論，那我就從儀器分析方面說一下一些提高准確性的問題，具體我認為有以下幾個方面。 第一，儀器本身的性能。儀器穩定運行是保證數據准確可靠的一個必備前提條件，儀器在安裝調試過程中，根據檢驗工作需要，工程師用生產過程中的檢驗物料進行繪制標准曲線，曲線的准確與否直接關繫到檢驗數據的准確性，因此，要定期檢查曲線是否漂移，如瓶裝標氣就是用來衡量色譜曲線准確與否的重要參考依據。 第二，儀器日常維護是否到位。在儀器的日常使用過程中，由於所分析樣品不一致，曲線可能會發生平移或轉動，因此，要定期對儀器的曲線進行校正，同時，儀器內部的一些元件及常用的一些備件可能由於長時間運行需要更換與修復，如色譜分析儀的進樣口部位，在分析試樣的過程中，由於隔墊的的破損或松動，使儀器的出峰時間發生變化，只有對隔墊進行更換或者旋緊進樣口螺母等，才能使儀器正常運行。 第三，環境因素是否滿足儀器運行要求。 第四，樣品制備要滿足檢驗需要。 第五，從事儀器分析工作人員對儀器分析方法掌握情況。如果從業人員對儀器分析技術規程掌握的不好，不能使儀器分析過程按照標准進行，可能對檢驗數據准確性造成一定的影響，因此，要對從事儀器分析人員進行系統的培訓，讓他們完全掌握儀器分析方法，才能保證儀器分析結果的准確性。 今天的討論是豐富的，通過這次討論我相信大家對准確分析有了更深刻的了解，希望大家能通過本次討論認真思考，共同進步，為以後的准確分析，精確分析打下良好的基礎。
❺ 量化分析數據不準確怎麼辦
風核廳險分析人員首先要掌握方法和技術，滿足項目分析需求，然後再選擇能滿足分析需求的軟體工具。才能將分析數液判據的不準確率降到最低。
項目風險量化分析在鬧氏改整個風險量化分析方法技術中算是較為簡單的，相比較於其他領域的分析，項目風險量化分析的「科學性」要求並不高。
這意味著風險分析人員並不需要掌握太多概率統計方法，既使是軟體操作，也可能只用到分析軟體眾多功能上的一部分，而不是全部。
❻ 做市場分析發現領導給的分析數據有問題,該怎麼辦
既然發現了領導給的數據有問題，那就要指出來，要明白錯誤的數據會導致錯誤的分析結果，及時指出能規避後續更多的連鎖問題。
向領導匯報數據出錯的時候，需要好好准備材料：數據有什麼問題？怎麼發現的？對此的應對措施及建議。
進行匯報銷歲告時，先給領導發郵件，然後再面談，給對方留出足夠思考、反應時間。這樣一方虧明面可以化解尷尬，另外也可以破雀毀解當前困局。
❼ 數據與實際不符如何進行分析
解決方案1
單擊「文件」選項卡→「選項」→「高級」，在「計算此工作簿時」區域勾選「將精度設為所顯示的精度」復選框，單擊「確定」按鈕。
解決方案2
使用四捨五入函數確保計算精度。
操作方法
如圖1所示，在E2單元格輸入公式：
=ROUND(B2/22*C2,2)
對每個人的計時工資按「四捨五入」保留2位小數，則E7單元格SUM函數求和可得到正確結果。
❽ 數據分析師，碰到數據錯誤怎麼辦
數據分析師最怕什麼？數據錯誤！無論你是初級的數據提取師還是高級的商業分析師，無論你是通過數據統計工具埋點獲取數據，還是通過SQL匯總或提取數據，又或者是使用Python計算數據。都無法逃脫數據錯誤的問題。這個看起來非常低級的錯誤，卻是數據分析師永遠無法擺脫的痛。
數據錯誤無法避免
數據錯誤的問題可能來自分析師主觀的操作失誤，也可能來自各種客觀因素。比如，不同統計工具間的統計邏輯差異，業務方對同一個指標不同的定義和計算規則，用戶和合作夥伴行為的復雜性和潛在的欺詐流量，原始數據太臟或缺失，復雜多變走位風騷的業務邏輯，以及需求方可能壓根就不知道或者表達清楚自己到底想要什麼？
小到單一數據的提取，大到一份商業分析報告，不分重要程度，不分公司大小都會遇到數據錯誤的問題，甚至連當前市值5千億美金的Facebook在2012年上市之初的幾份季報中也反復的說明我們有一些關鍵指標出現了錯誤，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在隨後的2012年Q3和Q4的季報中專門用一段「關鍵指標的局限性」(Limitations of Key Metrics)來說明影響指標的因素，以及關鍵指標中存在的錯誤。(我在S-1文件中並沒有找到Limitations of Key Metrics部分的內容和對地理位置指標演算法的披露)
以下是具體內容：
「例如，在2012年6月初，我們發現了我們用於估計用戶地理位置的演算法中的一個錯誤，該演算法影響了我們在截至2012年3月31日期間對某些用戶位置的歸屬。雖然這個問題沒有影響我們的全球MAU總數，但它確實影響了我們對不同地理區域用戶的歸屬。我們估計，截至2012年3月31日，由於誤差，美國和加拿大地區的MAU數量被高估了約3%，這些高估被其他地區的低估抵消。此外，我們對用戶位置收入的估計也受這些因素的影響。我們定期審查並盡可能調整計算這些指標的流程，以提高其精確性。此外，由於方法上的差異，我們的MAU和DAU估算數將與第三方公布的估算數不同。例如，一些第三方無法精確地度量移動用戶，或者無法計算特定用戶組的移動用戶數，也無法對移動用戶數進行分析。」
由於早期Facebook通過IP地址統計PC端的用戶地理位置，由於IP地址庫本身的精確性問題，以及用戶使用代理伺服器的問題，造成Facebook對用戶地理歸屬的錯誤。進而影響了美國和加拿大地區MAU和ARPU值的計算結果。在隨後的Q4中Facebook也依然單獨說明了這個問題。
2013年Q1的季報中這個問題被移到了風險因素(Risk Factors)中，並一直保留到現在。如果你去看2018年Q4的報告依然會找到這些錯誤信息。除此之外，還包含重復賬戶和虛假賬戶的信息對MAU造成的影響。
Facebook錯誤確實影響了數據精確性，但這對宏觀層面的業務表現並沒有影響。換句話說，美國和加拿大的MAU被高估了3%，但並不會影響這兩個國家MAU在整體排序中的位置及ARPU值第一的重要性。數據不夠精確，但是很准確。
那麼既然數據錯誤這個問題是無法避免的，當遇到這個問題時怎麼辦呢？結合Facebook的處理方法以及之前的經驗，我們給出兩個方法：事前說明和事後補救。
事先說明事後補救
事前說明主要是對業務邏輯和衡量指標的統一。如果最基本的指標定義都不一致，那麼計算方法也一定是不一致的。這樣的結果就是數據錯誤。所以在最開始，需要先羅列出關鍵的指標體系，以及每個指標的定義和計算方法。在內形成共識後附在每個分析報告的後面。當然，這是對已有數據的處理方法，還有一種情況就是數據缺失，或者需要預測和推理，這時就需要用到事後補救的方法。
事後補救是針對計算邏輯中的缺失值進行估算時，寫清楚現有的條件，你的假設和具體的推算方法。說的直白一點就是當你拍腦袋的時候，告訴大家你是按什麼邏輯拍的。是按歷史數據增長率算的，還是按行業平均增速估的。每個數值來自哪裡等等。
例如，對之前文章中我們討論的Apple App Store累計下載量進行預測。Apple官方給出的下載量數據只截止到2016年Q1的1000億。在現有的歷史數據下，我們通過回歸粗略推測2016年Q2的累積下載量為1162億。這里沒有考慮到iphone銷量變化對App下載的影響。
數據錯誤這件事對分析師來說在所難免，即使主觀做到最好，客觀因素也不可能面面俱到。人的行為本來就是復雜多變的，不可能用一個簡單的數字來涵蓋，連Facebook也無法妥善的處理好這樣的問題。所以，請理解數據分析師的工作，理解這些混亂且無法改變的客觀因素。力求准確，但求精確。
作者：藍鯨來源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html
❾ 統計分析數據值過大導致差異不明顯怎麼辦
統計分析數據值過大導致差異不畝跡明顯的解決方法：
1、考慮進行數據縮放或者標准化處理。悉耐察
2、使用對數轉換或者最大最小值縮放等方法。
3、將數據值進行調整，使其范圍睜茄更小，差異更明顯，有利於更好地進行數據分析和比較。
❿ 分析可能造成檢測數據不準確的客觀因素,如何糾正
檢驗報告中的結論不正確或數據不準確也時有發生，一般來說，問題主要出在這幾個方面：
1、檢驗和計算粗心大意：檢驗是一個需要專注的過程，稍有疏忽，就容易出現差錯。而隨著手機的普告老及，檢驗過程中，檢驗人員在檢驗或檢驗後的數襪猛據計算過程中接聽手機的現象非常普遍，如此以及其他的粗心造成檢驗失誤的案例也時有發生。檢驗和計算過程中粗心大意造成的檢驗失誤雖告友橋不常見，但一旦出現這種情況，將直接導致檢驗結果出現差錯。
2、對可疑數據不敏感：一般而言，每一種物質都有其自身特性，其檢測數據應在一定范圍，如，苯板的導熱系數不可能為0，採用不同鋁合金建築型材和普通單層玻璃的建築外窗不可能達到保溫窗的要求等等。當檢驗人員或檢驗報告的批准人員發現不符合一般規律的可疑數據時，應對可疑數據進行復核，並查清是否儀器設備有問題或檢驗人員操作失誤。能夠正確判斷數據是否可疑，是建立在對被檢測產品的理論和檢測實踐有大量積累的基礎上，這也是一個成熟的檢驗人員，檢驗報告審核、批准人員應有的基本素質，沒有長期訓練，是不可能敏感地察覺檢驗數據可疑的。