數據分析的基本操作有哪些

1. 數據工程分析的主要操作有哪些

預處理

數據的預處理操作涉及到：一是數據的碼制轉換，常見的碼制有GBK、UTF-8、UNICODE;二是繁簡轉化，尤其是港台的一些文字;三是html內容文本提取，從互聯網採集的數據通常為HTML格式，需要將HTML中可以顯示的文本內容提取出來，作為指定欄位的內容;四是表情符的處理、欄位的拆分與合並等操作等都是在數據預處理環節做的操作。

歸一化

數據的歸一化包含不同信源數據的欄位歸一化、特徵歸一化、時間歸一化、地名歸一化。首先，欄位歸一化是指將不同爬蟲採集到的同一欄位整合，比如不同爬蟲採下來的作者欄位，命名可能不同，有的可能叫發布者，有的可能叫作者，如果需要把數據整合到一起分析，首先需要把欄位命名做歸一。其次，時間歸一化是指，比如表達時間，文本可能是某年某月某日的形式，也可能是2019/12/20的形式，也可能是幾天前、幾小時前，時間歸一化要做的就是將這些時間的表達統一成一種表達形式，這樣才可以做後續的數據分析和統計。

數據清洗

對數據採集過程中產生的噪音數據進行清洗，噪音可能是欄位的部分內容，也可能是整條數據，比如做電商評論數據處理的時候，需要清洗掉字元數小於5的無效數據或者默認好評的灌水數據或者水軍發布的數據，這一操作需要根據具體的需求及數據質量去確定。

去除重復數據

數據存在重復是很常見的現象，但造成數據重復的原因是多種多樣的，對於數據重復通常需要針對性處理，所以需要一個判斷重復的標准。比較簡單的就是所有都一模一樣的判定為重復，這個也是比較好處理的，復雜的數據判重需要一個或多個欄位聯合，當欄位為文本類型時，通常需要引入CRC或MD5演算法產生新的判重欄位。

數據連接

即不同類型數據的連接，比如主貼、回帖的關聯，主貼和人物的連接，店鋪和產品的連接。進行數據連接主要是找到共同的欄位，這個欄位需要是個唯一標識，常用的連接欄位有url，uid，連接的關系可能是一對一，也可能是一對多。

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2. 數據分析要經歷哪些流程

1、數據收集

數據收集是數據分析的最基本操作，你要分析一個東西，首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。

2、數據預處理

收集好以後，我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型，這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題，比如說他遇到一個異常值(大家都是正的，突然蹦出個負值)，或者說缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。

3、數據存儲

數據預處理之後，下一個問題就是：數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫，它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據，並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據)，為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲，並可以通過增加機器進行橫向擴展。

4、數據分析

做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路，那就是對比，基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有：縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。

5、數據運用

其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形，可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel，也可以用power BI系統。

6、總結分析

根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策等。

3. 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

4. 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

5. 數據分析工作流程有哪些

1、數據獲取

從字面的意思上講，就是獲取數據。數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2、數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具，這些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。

3、分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免。我們可學習SPSS，而SPSS不用編程，簡單易學。十分適合新手，同時經典挖掘軟體，需要編程。而R語言開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

4、數據可視化

就目前而言，很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報就可以了。你所做的前期一系列的工作展示給你的領導。

6. 數據分析的過程包括哪些步驟

大數據的好處大家都知道，說白了就是大數據可以為公司的未來提供發展方向。利用大數據就離不開數據分析。而數據分析一般都要用一定的步驟，數據分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯系的過程，分別是：設計數據分析方案、數據收集、數據處理及展現、數據分析4個步驟。

設計數據分析方案
我們都知道，做任何事情都要有目的，數據分析也不例外，設計數據分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展數據分析之前，只有明確數據分析的目的，才不會走錯方向，否則得到的數據沒有指導意義，甚至可能將決策者帶進彎路，不但浪費時間，嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的數據目的明確後，就需要把他分解成若干個不同的分析要點，只有明確分析的目的，分析內容才能確定下來。明確數據分析目的的內容也是確保數據分析過程有效進行的先決條件，數據分析方案可以為數據收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據數據分析的目的和內容涉及數據分析進行實施計劃，這樣就能確定分析對象、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目的。這樣才能夠設計出合適的分析方案。

數據收集
數據收集是按照確定的數據分析內容，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。數據收集主要收集的是兩種數據，一種指的是可直接獲取的數據，另一種就是經過加工整理後得到的數據。做好數據收集工作就是對於數據分析提供一個堅實的基礎。

數據處理
數據處理就是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合的數據分析的樣式和數據分析的圖表，數據處理是數據分析必不可少的階段，數據處理的基本目的是從大量的數據和沒有規律的數據中提取出對解決問題有價值、有意義的數據。同時還需要處理好骯臟數據，從而凈化數據環境。這樣為數據分析做好鋪墊。

數據分析
數據分析主要是指運用多種數據分析的方法與模型對處理的數據進行和研究，通過數據分析從中發現數據的內部關系和規律，掌握好這些關系和規律就能夠更好的進行數據分析工作。
數據分析的步驟其實還是比較簡單的，不過大家在進行數據分析的時候一定寧要注意上面提到的內容，按照上面的內容分步驟做，這樣才能夠在做數據分析的時候有一個清晰的大腦思路，同時還需要極強的耐心，最後還需要持之以恆。

7. 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。

8. 數據分析的基本流程是什麼

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。