如何看待數據分析方法

⑴ 如何正確看待統計數據

摘要：統計數據作為一種信息產品，其生產過程經歷統計設計、原始資料收集、資料的整理與分析研究，進而形成滿足社會需要的具有使用價值和參考價值的統計信息資料，然後，再通過各種媒介向社會報告，進入市場流通與使用環節，統計資料進入信息市場後，並不意味著馬上就會使用，統計數據按其實際使用時間的先後不同，可分為兩種情形：一是即時使用，二是滯後使用。統計數據前後兩種不同使用時間狀態下，其質量判斷的標準是有很大區別的。即時使用的統計數據，其判斷標准，即通常意義上的「三性」，包括：准確性、及時性與全面性。這些標准要素，是對調查對象調查當時質量狀況的認可，因此，其質量特徵是定格在特定的時空概念及相應的環境一征，對於滯後使用的統計數據，由於其超越了原來的時空環境，數據資料的價值產生損耗，使用價值隨之降低，因此，數據資料質量的判斷標准相應發生變化。

⑵ 如何進行有效的數據分析

首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;

什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。

專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。

那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？

事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。

數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析

工作中我們運用數據分析的作用有哪些？

1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等

2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題

3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點：

我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？

然後，我們來看數據分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。

2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。

3、數據處理：

主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。

4、數據分析：

首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。

5、數據展現：

數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點

6、撰寫報告：

數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。

⑶ 應該如何看待數據分析

分析是我們人人都具備的一種能力，而數據分析只不過是增加了分析的對象，對原本的含義並沒有多大改變，所以說，數據分析也是一種能力，也就是職場人士的技能。

以小編來說，小編的職業是編輯，充其量算個運營，但是工作中用到數據分析的時候還真不少，需要構建用戶畫像，了解用戶痛點，需要分析某一篇文章的打開率，閱讀量，收藏量等等。不止如此，還需要對自己賬號整體數據分析、用戶反饋的信息分析、同行爆款文章的分析等等。對於小編來說，數據分析只是輔助我工作的一項技能而已。

但是，也會有很多人說，目前很多公司都在招聘數據分析師啊，它就是一個職業啊。這點小編不否認，目前很多企業包括一些傳統企業都會招聘數據分析師，但小編的理解是，數據分析師只是一個崗位名稱而已，在這個公司是叫做數據分析，到了另外一個公司或者叫做市場調研也是有可能的。雖然名字不同，但工作的內容和本質是一樣的，用數據分析來幫助企業實現業務增長，關鍵點是業務的增長，業務怎麼增長，通過數據分析這項技能。

數據分析並不是職業，而是一項技能，而且是人人都應該具有的技能。最簡單的，如果領導讓你搜集某一地區的大學情況，我可以不用一條條的復制粘貼，用python進行抓取就好了，這樣不僅效率高，准確率也高。現在時代發展迅速，不會數據分析的人將漸漸被時代所拋棄。小編希望大家都能緊跟時代的步伐，掌握數據分析這項技能。

關於應該如何看待數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 請結合實例簡述如何理解數據分析,以及數據分析的作用是什麼

數據分析是指，用適當的統計分析方法，對收集來的數據進行分析，將它們加以匯總和理解消化，以求最大化地開發數據的功能以便於發揮數據的作用。它的的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背後的信息，集中和提煉出來，總結出所研究對象的內在規律。
商業領域中，數據分析能夠給幫助企業進行判斷和決策，以便採取相應的策略與行動。例如，企業高層希望通過市場分析和研究，把握當前產品的市場動向，從而制定合理的產品研發和銷售計劃，這就必須依賴數據分析才能完成。
例如2020年6月公司運營收入下降5%，是什麼原因導致的呢？是各項業務收入都出現下降，還是個別業務收入下降引起的，是各個地區業務收入都出現下降，還是個別地區業務收入下降引起的。這就需要我們展開分析，進一步確定收入下降的具體原因，對運營策略做出調整與優化。

⑸ 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!

畫像分群

畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。

比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。

趨勢維度

樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。

趨勢維度

漏斗查詢

經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。

悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。

注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。

漏斗查詢

行為軌道

行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。

行為軌道

留存剖析

留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。

除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。

留存剖析

A/B查驗

A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。

產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。

要進行A/B查驗有兩個必備要素：

1)有滿意的時刻進行查驗

2)數據量和數據密度較高

由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。

A/B查驗

優化建模

當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。

優化建模

例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
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⑹ 如何理解數據分析觀念，舉例說明怎樣培養學生數據分析觀念

通過觀看視頻學習，我了解到，數據分析觀念包括：「了解在現實生活中有許多問題應當先做調查研究，收集數據，通過分析做出判斷，體會數據中蘊涵著信息；了解對於同樣的數據可以有多種分析的方法，需要根據問題的背景選擇合適的方法；通過數據分析體驗隨機性，一方面對於同樣的事情每次收集到的數據可能不同，另一方面只要有足夠的數據就可能從中發現規律。數據分析是統計的核心。」下面淺談自己在培養學生數據分析觀念的一些做法： 第一、設計問題情境，使學生體會到生活和工作需要收集數據，需要分析數據，需要從數據中獲取新信息，對問題作出決策。如：統計同學們的身高、體重、生日、愛吃的水果，統計商店裡每個月空調的銷售情況、一定時間通過十字路口的車輛情況、本地區的用電量、六一開展什麼活動等例子，都是和我們生活息息相關的重要的相關數據。這些內容都從不同的方面吸引學生主動開展統計活動，通過對數據的收集整理分析，了解到周圍的人和事物的相關信息，體驗到統計的價值所在，從小培養統計觀念。 第二、創設活動情境，讓學生感受數據，形成數據意識。教師應該根據不同年級的學生設置學生喜歡的數據，從中體會數據蘊涵的信息，感受數據的作用，形成遇到問題能想到收集數據、獲取信息的意識。比如：統計「我們最愛吃的水果」，可創設情境：元旦聯歡會上，要為同學們准備一些水果，每種水果准備多少比較合適呢？要是知道同學們喜歡吃什麼就好了？以此激發學生想到可以通過數據統計知道同學們喜歡吃水果的情況，讓學生帶著愉快的心情自主投入學習。這實際上就是培養學生的一種數據意識，是小學階段統計學的最核心的問題，也就是我們不期望學生掌握多少種方法，但是他要有這樣的想法，遇到這樣的問題能想到去調查、能想到用數據說話。 第三、引導學生經歷統計活動的全過程，發展學生的數據分析觀念。觀念的建立是人們不斷地親身經歷而獲得。要使學生逐步建立統計觀念，最有效的方法是讓他們真正投入到統計活動的全過程中去：調查研究、收集數據、整理數據、分析數據、獲取信息、做出決策、進行交流、評價與改進。愛因斯坦說過：「純邏輯的思維不可能告訴我們任何經驗世界的知識，現實世界的一切知識是始於經驗並終於經驗的。」經驗性的觀察積累了數據，然後從數據做出某種判斷，這種活動將有利於發展學生的發現能力和創新精神。 第四、數據分析觀念的培養需要貫穿整個教學的始終。在小學階段，每個年級的教材中都編排了整章節的統計與概率的內容，這是培養數據分析觀念的良好載體。可其他章節中的內容如「圓周率的求證、質數和合數的認識」等等，都可以通過數據分析來獲得。教學中老師要善於把握教學內容，不斷應用強化數據分析的方法，發展學生的數據分析觀念。 第五、開展實際活動，積累數據分析應用的例子，增強統計觀念和統計能力。在教學中，教師要通過實際活動，讓學生通過觀察和獨立思考，對提供的數據進行符合其認識水平的分析和解釋，作出一些簡單的判斷和推理，從而鍛煉其提出問題和解決問題的能力，培養其獨立思考能力、實踐能力和創新精神，進一步體會統計的價值，增強了統計觀念。 總之， 在現實教學中，還可以讓學生收集報紙、雜志、電視中公布的數據，分析它們是否抽樣得當，有沒有提供數據來源，來源是否可靠等，這樣能提高學生分析問題、解決問題的能力，促使學生更好地認識世界，同時理智地對待各種媒體公布的數據，對現實世界中許多事情形成自己的看法。這樣，學生不僅學到了統計知識，還把統計的意義落到了實處，增強了統計觀念，達到學生數據分析觀念的培養目的。 數據分析觀念的培養對學生的發展具有重要意義。所以《課標》指出：「在數學課程中，應該注重發展學生的數據分析觀念」。因此理解了數據分析觀念的含義，這不但可以增強學生數據意識，能夠通過調查研究、收集數據、分析數據、獲取信息、作出決策，使學生認識到數據的作用，從而形成用數據統計分析思考解決有關問題的意識和策略，還可以讓學生從個別現象去了解整體規律，學會歸納推理，培養學生的創造精神，增強學生的成就感。