數據分析要做什麼

㈠ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

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：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

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。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

㈡ 數據分析的工作內容是什麼

1、分析什麼數據

分析什麼數據與數據分析的目的有關，通常確定問題後，然後根據問題收集相應的數據，在對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略。

2、什麼時候數據分析

業務運營過程全程數據跟蹤。

3、數據獲取

內部數據主要是網路日誌相關數據、客戶信息數據、業務流程數據等，外部數據是第三方監測數據、企業市調數據、行業規模數據等。

4、數據分析、處理

使用的工具取決於公司的需求。

5、如何做數據分析

數據跟著業務走，數據分析的過程就是將業務問題轉化為數據問題，然後再還原到業務場景中去的過程。

㈢ 數據分析師主要做什麼

1、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。

2、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。

3、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。

4、使用工具

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。

5、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。

(3)數據分析要做什麼擴展閱讀：

數據分析師是數據師Datician的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

㈣ 數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各滲帆仿類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息叢纖，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地轎彎看清楚問題和結論，從而產生思考。

㈤ 數據分析師主要做什麼

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那麼怎麼獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
獲得了數據以後，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？
就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟體。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於數據分析師來說並不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

㈥ 數據分析師具體做什麼

1、數據採集

數據採集的意義在於真正了解數據的原始相貌，包含數據發生的時間、條件、格局、內容、長度、約束條件等。這會幫助大數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免因為違反數據採集規矩導致的數據問題;一起，對數據採集邏輯的知道增加了數據分析師對數據的了解程度，尤其是數據中的反常變化。

2、數據存取

數據存取分為存儲和提取兩個部分。數據存儲，大數據分析師需求了解數據存儲內部的作業機制和流程，最核心在於，知道原始數據基礎上需求經過哪些加工處理，最終得到了怎樣的數據。

3、數據提取

大數據分析師首先需求具有數據提取才能。第一層是從單張資料庫中按條件提取數據的才能;第二層是把握跨庫表提取數據的才能;第三層是優化SQL句子，經過優化嵌套、挑選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間糟蹋和系統資源消耗。

4、數據發掘

在這個階段，大數據分析師要把握，一是數據發掘、統計學、數學基本原理和知識;二是熟練運用一門數據發掘東西，Python或R都是可選項;三是需求了解常用的數據發掘演算法以及每種演算法的使用場景和優劣差異點。

5、數據分析

數據分析相關於數據發掘而言，更多的是偏向業務使用和解讀，當數據發掘演算法得出結論後，怎麼解說演算法在結果、可信度、明顯程度等方面關於業務的實踐意義。

6、數據可視化

這部分，大數據分析師除遵循各公司統一標准原則外，具體形式還要根據實踐需求和場景而定。數據可視化永久輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

㈦ 數據分析需要做什麼呀

• 收集數據

  數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。在所有獲取外部數據的渠道中，網路採集越來越受到大家的關注。網路採集最常用的方法是通過爬蟲獲取數據，相比較而言，編寫爬蟲程序獲取到的海量數據更為真實、全面，在信息繁榮的互聯網時代更為行之有效。如果是分布式系統的大數據，使用Hadoop和Apache Spark兩者進行選取和清理。

• 數據清洗

  是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。國外有些學術機構會專門研究如何做數據清洗，相關的書籍也不少。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。

• 數據可視化

數據可視化是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍，這也就是為什麼數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。

• 所處行業的數據方向建設和規劃

  不同行業和領域的側重點是不同的，對一個領域有了充分的理解和在該領域深入從事的經驗，進而體現在數據分析上時，能夠更好地發現並定義出實際的問題，也就可以在數據分析之後更符合行業發展規律地去改進問題。

• 數據報告展示

最可以體現數據分析師價值的點就在於通過數據給業務帶來價值。數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。

㈧ 數據分析包括哪些方面

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。