數據分析哪個方面好

A. 如何做好數據分析

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。

B. 就大數據分析，學什麼技術比較好呢

大數據的能量和其為企業帶來的競爭力優勢已經逐漸顯現，現在大數據已經成為商業智能、分析和數據管理市場領域中討論度最高的話題之一，當然也是最熱門的流行語之一。此外，企業已經看到了將大數據與雲計算綁定所帶來的好處。雲計算提供可擴展性，使得其成為大數據分析的實踐之車。

對於企業而言，大數據不僅是個熱門話題，更是真切的需求所在。許多企業開始著手於大數據分析項目，但是現在，越來越多的企業存儲的信息量就算不是PB級，起碼也有TB量級。這些企業可能希望每天能分析幾次關鍵數據，甚至是實現實時分析，而傳統BI流程對歷史數據進行分析的頻率是以周或月為單位的。

大數據分析用哪種技術最合適

此外，越來越多復雜查詢的處理帶來了各種不同的數據集，其中有可能包含來自企業資源計劃（ERP）系統和客戶關系管理（CRM）系統交易數據、社交媒介和地理空間數據，還有內部文檔和其它格式信息等等。

要進行大數據分析，選擇合適的技術是規劃的第一部分，企業選擇了資料庫軟體、分析工具以及相關的技術架構後，才可以進行下一步並開發一個真正成功的大數據平台。技術供應商處理這些需求的方式是多種多樣的。許多資料庫和數據倉庫供應商都在關注及時處理大量復雜數據的能力。有的用列式數據存儲來實現更快速的查詢，有的提供內建的查詢優化器，有的增加對Hadoop和MapRece這類開源技術的支持功能。

內存分析工具可能對分析處理速度的提升有所幫助，因為它能減少磁碟數據轉換的需求；而數據虛擬化軟體和其它實時數據集成技術可對運行中不同數據源的信息進行收集。對於垂直市場而言，現成的分析應用程序都是專門為其定製的，因為諸如電信、金融服務和網路游戲這些行業都必須處理大數據。當公司管理人員和業務經理需要查看大數據分析查詢結果時，數據可視化工具可以簡化其流程。

企業在在制定實施方案、對大數據基礎設施進行選型之前，還需要考慮一些問題，比如數據及時性，因為並不是所有資料庫都支持實時數據可用性。各種數據源需要與數據關聯性和業務規則復雜度進行鏈接，以獲得一個包含企業績效、銷售機會、客戶行為、風險因素和其它業務指標的全面視圖。由

C. 有哪些數據分析軟體，哪個比較好

思邁特軟體Smartbi 軟體在國內BI 領域處於領先地位，產品廣泛應用於金融、政府、製造、零售、地產等眾多行業，擁有3000+行業頭部客戶。

判斷一個大數據分析軟體好不好，首先要看這個款產品的穩定性，在數據分析的過程中，穩定性非常重要，它決定了數據分析過程的質量和效率；其二、系統設計人性化，操作簡單方便，合適不同客戶群體；

其三、分析結果准確率高；其四、客戶體驗滿意度，產品好不好只有客戶體驗滿意才是好的產品。

思邁特軟體Smartbi 是國內領先的BI廠商，企業級商業智能和大數據分析平台，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。

1、智能鑽取
Smartbi數據分析軟體獨有的智能鑽取功能，只需雙擊滑鼠，就能實現任意報表之間的穿透鑽取，不管這些報表是不是來自同一分析模型，只要有數據關聯就能實現秒速智能鑽取。最關鍵的是，他不需要IT開發人員做任何預設，系統將智能匹配報表與參數傳遞，真正做到了報表無邊界，想鑽哪裡就鑽哪裡的效果。
Smartbi數據分析軟體已全面落地Smartbi智能鑽取功能，為用戶提供更智能、靈活又高效的數據鑽取服務。

2、多維動態分析
在多維資料庫中，數據是以立方體（即Cube）的形式存儲的。但在企業中不同角色進行數據分析時關注的維度是不同的，那麼如何才能做到讓不同角色可以基於自己所關注的維度，對數據進行多角度展示和靈活動態分析呢？
Smartbi 多維分析可以直接對接多維資料庫（Essbase、SSAS等），通過將多維數據集中的各個維度進行有機組合，查詢出相應的數據。它提供了切片、切塊、鑽取以及行列互換等多種可視化操作方式，使得不同角色可基於自身所關注的維度進行靈活的數據分析，從而使用戶對大量復雜數據的分析變得輕松而高效，以利於迅速做出正確的判斷，輔助決策。

一般的分析報表只有一個固定的分析角度，瀏覽者只能被動接受，無法根據自己的需求、思維方式去做進一步分析。但在Smartbi數據分析軟體上，報表瀏覽者能夠自主決定分析角度與內容。就如當我想從銷售駕駛艙中進一步分析廣東門店的銷售情況，可通過高效聯動、智能鑽取、篩選等多種方式進行切換。

多維動態分析技術的應用，讓報表瀏覽者自主決定欄位與維度組合，自主決定分析內容，從而擁有更多維的數據分析角度，更深入詳細的數據分析挖掘能力。

3、無須預建模的透視分析

通過Smartbi這些工作都得到了極大的簡化，採用「類Excel數據透視表」的設計，多維分析不再需要建立模型，就能夠組合維度、匯總計算、切片、鑽取，洞察數據。不僅如此，任何欄位都可直接作為輸出欄位或篩選條件，輕松實現對數據的查詢與探索。

數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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D. 數據分析主要看哪方面的數據進行參考呢

通過電霸shopee數據分析軟體參考平台熱銷產品，飆升產品，上新產品，熱銷店鋪，新店鋪這些數據進行選品和店鋪優化

E. 數據分析具體包括哪些方面

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)，我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們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。

F. 數據分析師的發展方向有哪幾方面

數據分析行業大火，很多小夥伴都想轉行成為數據分析師，入行容易，但重要的需要確定未來的一個發展方向，不能盲目入行。下面小編給大家分享幾種數據分析師的發展方向，大家可以參考一下，首先確定好自己的目標。
業務數據分析師：技能上需要會使用Excel、pythonl和SQL，因為業務數據分析師主要工作是把數據和業務結合的，用數據輔助業務增長，對於技術方面的要求一般，業務知識才是重點。
數據挖掘工程師：偏向於技術一些，需要熟練運用linux操作系統、Hadoop、HDFS、MapRece、Hive和Hbase等工具，能夠進行基於Spark平台的大數據分析和機器學習應用。同時對數據挖掘的方法要求也很高，比如：技術的回歸、分類和聚類分析等。
人工智慧工程師：掌握機器學習、深度學習;能夠熟練進行數據清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等;精通數據可視化，例如箱線圖、動態圖等;同時還必須掌握人工智慧在各行業的應用場景。
以上就是小編整理的數據分析的三類職業發展，具體細分的話還有很多方向，大家可以參考招聘網站上的數據分析師的崗位要求。如果哪位小夥伴想從事數據分析相關工作，並且想要快速人們並找到合適工作的話建議從業務數據分析師入手，相對而言，技術門檻較低，對於也能夠深入業務，將來也能向運營管理者方向發展。但如果本身就有一定的技術基礎，比如程序員，可以從數據挖掘工程師入手，人工智慧工程師的話也是可以的，不過需要更深層次的技術學習。

G. 數據分析的基本方面有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。