設計院做原料分析有哪些數據

① 業務分析需收集哪些數據

做一個全新的業務或項目，需要收集哪些數據呢？做一次分析，需要准備哪些基礎數據呢？本文總結了數據收集、分析中需要採集的數據分類，希望能在面對一次全新的業務時作為參考借鑒。

分析的對象有可能是用戶，用戶的一次下單或訪問，一筆業務的談成。

對於用戶的識別，分網頁和APP、訪客和注冊用戶。

網頁的訪問用戶識別依據為cookie，APP的訪問用戶識別為設備ID。其次還有IP，但IP識別存在著公用IP的情況，所以對於用戶的識別並不那麼精準，可作為參考。

一旦成為注冊用戶，就能物余獲取到用戶的郵箱、電話、手機、身份證號等。相對來說，用戶的郵箱、電話和手機等更為精準。

偏業務的分析，可使用注冊賬號來分析。偏行為的分析，可使用cookie和設備ID等。

車牌也是線下的身份識別依據。

首先要確定最終的世銀業務目標，然後拆分達成目標必須經歷的關鍵動作。比如目標是用戶下單，則需經歷的關鍵步驟為訪問-注冊/登錄-加購-下單-支付-發貨-簽收等步驟。如果業務目標是注冊，則需經歷注冊完成的過程中必須填寫的關鍵欄位。對於線下較復雜的業務，對於過程的劃分階段性並不明確清晰。

確定完關鍵業務後，需確定衡量標准。動作是有時效性的，會分很多狀態。比如完成了下單，那訂單的狀態還包括有無完成、有無關閉、是否發貨等。用戶注冊之後，還會細分有無審核通過、是否有返回修改、是否關閉等。

分析方法有漏斗分析、智能路徑。

對象的屬罩返滾性用來描述對象的詳細信息，可用來做後續的細分對比。常見的屬性如下，

用戶來源 ，訪問來源、搜索詞、廣告來源、廣告名稱、廣告內容、廣告關鍵詞；

地域信息 ，國家名稱、地區和城市；

設備信息 ，站點、屏幕大小、操作系統、操作系統版本、設備型號和瀏覽器等。

分析方法為用戶分群、用戶細分。

總的來說，有主體對象的身份識別、動作劃分以及屬性信息。

② 大數據工程師分析企業數據 所需大數據來源有哪些

【導語】如今大數據異常的火爆，每行每業都在討論大數據，在這樣的大趨勢下，各大企業也都在思考大數據的問題，也都希望能在公司產品有研發、生產、銷售及售後各個領域應用大數據，那麼大數據工程師分析企業數據，所需大數據來源有哪些呢?接下來就一起來看看吧。

1、其實數據的來源可以是多個方面多個維度的。如企業自身的經營管理活動產生的數據、政府或機構公開的行業數據、數據管理咨詢公司或數據交易平台購買數據、或者通過爬蟲工具等在網路上抓取數據等等。

2、企業的每個崗位、每個人員都在進行著與企業相關的經營和管理活動，都在掌握著企業相關資源，擁有這些資源的信息和記錄，這些資源與資源轉換活動就是企業大數據的發源地。只要每個崗位的員工都能參與到數據採集和數據記錄的過程中，或者配合著相關的設備完成對數據的採集工作，企業積累自己的大數據就是一件非常容易的事情。

3、政府或機構公開的行業數據其實更好獲取，如國家統計局、中國統計學會、中國投入產出學會等。在這些網站中可以很方便地查詢到一些數據，如農業基本情況、工業生產者出廠價格指數、能源生產總量和構成、對外貿易和利用外資等等數據。並且可以分為月報、季報、年報，如果堅持獲取分析，對行業的發展趨勢等都是有很大的指導作用。

4、如果需要的數據市場上沒有，或者不願意購買，可以選擇招/做一名爬蟲工程師，自己動手去爬取數據。可以說只要在互聯網上看到的數據都可以把它爬下來。在網路爬蟲的系統框架中主過程由控制器，解析器，資源庫三部分組成，控制器的主要工作是負責給多線程中的各個爬蟲線程分配工作任務，爬蟲的基本工作是由解析器完成，資源庫是用來存放下載到的網頁資源。

企業大數據來源合理，大數據工程師才能更准確的進行大數據分析，所以大數據工程師也要不斷進行自我能力提升，才能更好的進行數據分析。

③ 如何進行成本數據分析呢大體包括哪些步驟和方法

成本分析的步驟：
1、明確目的：要進行成本分析，首先要明確分析目的。 概括來說，成本分析的目的有三個：
（1）、降低成本，找到成本降低點。
（2）、為業績評價提供依據。企業的成本實施預算、銷售費用預算達成率等都屬於業績評價。

（3）、為決策提供信息支持。其包括為公司產品的定價和選擇提供分析信息等。

2、確定對象：確定對象指對對象為材料成本、員工成本、銷售費用、管理費用還是財務費用等進行分析。

一般來說，分析的原則有兩個：一是全面分析，二是重點分析，也即專項分析。通常在實務過程中，建議做重點分析，如要控制差旅費就做差旅費的專項分析。
另外，需注意的是，在分析過程中，最忌諱出現什麼都想分析但都分析不到位的情況。因此，一個階段的重點分析對象不可太多，時間精力有限，要用有限的時間去做最有價值的事情。
3、數據的收集與匯總：分析對象確定後，企業就要圍繞對象收集數據，如果數據不全就會導致分析結果失去價值，因此數據的收集和匯總非常關鍵。

成本分析方法：
1、比較分析法
：成本的比較分析法可細分為兩種，即同比分析和環比分析。
何時用同比，何時用環比，這是在分析過程中需要思考的問題。
2、比率分析法 ：

比率分析法是指將不同項目放在一起進行比較所構成的一種比值。比如，將銷售費用與銷售收入比較得出銷售費用率，將管理費用除以銷售收入得出銷售管理費用率，這都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析過程中應用最多的一種方法。
在企業的成本分析中，影響利潤的因素有四個：銷量、價格、成本、費用。因此，企業在運用因素分析法時，首先要找出最敏感的因素。
4、差異分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本習性分析的基礎上，運用數學模型和圖式，對成本、利潤、業務量與單價等因素之間的依存關系進行具體的分析，研究其變動的規律性，以便為企業進行經營決策和目標控制提供有效信息的一種方法。

④ 企業財務分析過程中常見的數據分析指標有哪些

大家都知道，對一個公司的財務數據進行分析可以很好的掌握了解該公司的整體狀況。投資如果能夠很好的掌握數據分析常用的指標，就能很好的抓住企業的運營發展情況。那麼在財務分析的過程中，哪些數據指標較為常見呢?接下來， 公司 為大家講解。

一般來說，其實對企業財務數據的解析，主要是針對該企業業務運營成功及財務狀況的綜合總結與評價而作出的詳細數據。在這些數據中，主要包含有企業的償債、運營、獲利以及發展等能力了數據。通過這些數據可以很好的得出企業的財務、經營是否健康發展。從而分析出後續的業務前景與潛力。

接下來，我們就爭對以下幾個常用的數據分析指標給大家做相關解讀。

1、變現能力比率指標

這個主要反應的是一個企業公司生產現金的能力，通俗來說也就是賺錢的能力。表明該企業公司能夠在短時間內現金流產出及資產流動的多少。如：速動比率與流動比率。

速動比率是流動資金總計與存貨的差構成了速動資產總計/流動負債總計。反應的是馬上變現用來償還流動負債的能力。

流動比率是流動資產總計/流動負債總計。反應出企業流動資金在贏得短時間債務的時候，可以變現償還債務的能力，其比率高低會大不相同。

2、負債比率指標

該比率很好的反應出資產、凈資產、債務之間的關系，反應出公司企業嘗付到期長期的債務能力。其中包含，如：產權比率、資產負債比率等。

3、獲利能力比率指標

這個就更加容易理解了，主要指的是企業通過經營獲取收益的能力。該指標對於投資人及債務人都是非常關注的。其中包含有，如：毛利率、凈利率、資產凈利率、凈資產收益率等。

上述指標對於企業財務分析可以說是不僅常見而且還是非常重要的，當然除了這些，還會有其他的相關指標也是一樣重要的。指標的不同，其特點也不同，投資者可以結合其他相關財務分析資料進行學習掌握。今天的內容就介紹到這里，希望能夠幫助到大家。

⑤ 請問實驗後具體要從哪幾方面來分析數據啊

實驗數據的分析一般從兩個方面考慮：
一。製取物質：1。原料(包括多步反應過程中，中間加入或者生成物)、2。產物 3。物質的關系即計算原理：①元素守恆 ②得失電子守恆 ③電荷守恆 ④根據化學反應式等確定已知物質和所求物質間的量的關系。
二、物質間的定量測定：
除考慮：1。原料 2。產物 3。物質的關系即計算原理外，還須判斷使用過程中原料使用的比例。如將原料等分成二份，則原料實際使用率只佔了二分之一；有時稀釋後取其中的十分之一。即原料使用率為十分之一。 最後的原料使用率最容易被忽略而出現失誤。

⑥ 數據分析包括哪些內容

1、分析什麼數據

我們在分析數據的時候一定要先明確好我們分析的是什麼數據，一般來說，確定好分析目的以後，才能夠有目標性的去獲取數據，然後根據數據尋找對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略，這樣才能夠為後續的數據分析工作做好鋪墊。
2、什麼時候數據分析
一般來說，數據分析基本上滲透了業務的各個方面，數據分析需要跟蹤整個業務運營方向。很多的商業行為都是需要數據分析來支撐的。
3、從哪裡獲取數據
相對來說，數據分析需要企業的兩種數據，第一種就是外部的數據，第二種就是內部的數據。內部數據就是包括企業自身積累保存的數據，外部數據就是包括客戶反饋的數據，以及市場調研的數據和行業規模的數據。
4、使用哪個數據分析工具處理數據
做過數據分析的人都知道，數據分析的工具是有很多的，對於不同的數據分析環境就有不同的數據分析工具，所以，我們在確定好我們分析什麼數據以後就可以選擇出適合這種數據分析的工具。一般來說，數據處理分析的工具的選擇是比較重要的事情，選擇好的數據分析工具就能夠節省很多的時間。
5、如何進行數據分析
很多人都知道數據都是以業務為主來分析的，數據分析的目的就是把業務為題轉化成數據的問題，然後通過數據分析的結果轉化成各種場景。如何進行數據分析將視具體情形而定，但其從的流程過程都是在AMAT這樣一個框架內，這樣才能夠更好的進行數據分析工作。
通過上面的內容，想必大家已經知道了數據分析的具體內容了

⑦ 常用的數據分析技術有哪些

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

⑧ 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。