數據應該如何

『壹』 互聯網數據分析應該如何做

捷訊安輿情監測數據中心
數據分析就是一個了解規律到預測未來的一個過程。
了解規律包括對數據：
分組對比分析
趨勢分析
異常分析
排名分析
預測未來包括：
數值預測
異常預警
這之中的每一步都是非常重要的。
希望採納。

『貳』 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。

『叄』 數據提升具體應該怎麼做

業務上
1.業務為核心，數據為王
了解整個產業鏈的結構
制定好業務的發展規劃
了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能上
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

『肆』 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。

『伍』 數據分析，應該怎麼做主要是不知道該怎麼去分析

數據分析難在分析思路，並不難在技術和工具，同一份數據，高手能通過數據一針見血指出其中的問題，當然，這個思路也不是一朝一夕就能擁有的，但是可以在平時的分析過程中總結積累，比如通過環比，同比，對數據進行分組對比，聚類和預測操作等

『陸』 如何做數據分析

數據分析是網站排名後一項非常重要的工作，數據分析是以現有網站的內容為基礎，分析那些內容是用戶點擊比較多以及哪些內容用戶更加受歡迎。從而更多展示用戶喜歡的內容，降低網站的跳出率增加網站黏性。數據分析能從很大程度上促進網站關鍵詞排名。以下小熙SEO來幫你解決這個問題：

1：發現問題。數據分析的前提是發現問題，如果只是盲目的尋找不同是難以發現數據體現的問題的。比如為什麼這個頁面訪問量很大，而另外一個本應該訪問量大的頁面卻沒有訪問。

比如：用戶為什麼不點擊這個欄目，是用戶根本對這個內容不感興趣還是欄目的名稱模糊不清還是欄目放置問題呢？關於網站的各種問題都可以提出然後帶著問題去分析數據。

2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均訪問時長
pv、uv、ip是互相關聯的。pv是用戶流量的頁面數，uv是訪問的用戶數（即有多少台機器訪問網站），uv是真實的用戶量，ip是訪問的ip段數量。

（1）通常情況下uv要大於ip，如果出現uv遠遠小於ip有可能網站被刷或者是內容被採集。pv是uv的倍數關系，如果pv跟uv的倍數接近於1，說明大部分用戶只瀏覽一個頁面就走了，這種情況下的網站跳出率也非常高。

而pv：uv多少合適呢？要看同行業的平均數據，比如羊羊吧是一個論壇，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企業站，可能3:1或者4:1

（2）跳出率越高說明網站內容質量越差，跳出率的合理值跟行業有關，社區或交流類、圖片、視頻、小說、笑話類的網站跳出率相對更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟網站最近更新內容或者競價頁面的調整有關系。（比如：研究中心論壇一片娛樂帖子引來大量流量，同時跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升內容質量和布局內鏈系統。

（3）平均訪問時長也體現網站的內容質量。時長越長說明網站內容質量越高、內鏈系統越好。訪問時長跟跳出率一樣跟行業和網站類型有關系。美食、旅遊、技術、圖片、小說、視頻、動畫這些行業訪問時長會更長，而企業類的產品站、服務類站點訪問時長會更短。

3：分析來源、地域和搜索引擎

明白網站用戶來源、地域以及來自於哪個搜索引擎可以方便做針對性的優化，並且可以節省大量時間獲取更加精準的用戶。

（1）從來源分析可以評測外鏈和推廣效果，可以選擇效果更好的推廣和外鏈方式，節省時間。

（2）地域分析可以幫我我們做地域關鍵詞，如果用戶大多是北方地區在選擇空間時可以選擇聯通，相反可以選擇電信。並且地域詞可以幫助網站獲取良好排名，得到精準用戶，地域詞比全國詞更好容易做排名。

（3）搜索引擎分析用於明白用戶的搜索習慣，比如羊羊吧很大一群用戶來自於360搜索，因為養羊的用戶對計算機知道非常少，而360衛士強裝的360搜索正好把這一群用戶籠絡了，所以羊羊吧應該更加註重360優化。

4：.受訪頁面、著陸頁和搜索詞

分析受訪頁面可以看出推廣、外鏈以及內鏈效果，分析搜索詞可以得出現在內容排名效果。受訪頁面和搜索詞結合分析就是推廣、外鏈和內鏈布局的真實效果。著陸頁是剛開始訪問網站進入的頁面，來自於外鏈、推廣和排名入口。

（1）受訪頁面主要來自於外鏈、推廣鏈接、排名頁面和內鏈布局。受訪頁面越高的網頁說明展示次數越多，被用戶看到的概率越大。

（2）著陸頁分數據純碎的體現外鏈、推廣鏈接和排名的效果，如果沒有關鍵詞排名，可以直接評測推廣、外鏈的效果。

（3）搜索詞。對於中大型站點很多長尾詞有了排名SEO依然不知道，這時候可以通過搜索詞得知那些關鍵詞給我們帶來了流量，以及訪問的頁面是哪些，訪問頁的跳出率是多少，是不是應該推廣這個頁面幫助它提升排名。

5：分析頁面點擊圖和頁面上下游

頁面點擊圖直觀形象的展示用戶的點擊習慣，用戶點擊越多的地方顏色越趨向於深紅色，淺一點的地方是綠色。頁面上下游反應的是用戶從一個頁面到另一個頁面的瀏覽軌跡，頁面上下游可以用谷歌分析工具分析。

（1）頁面點擊圖，可以根據頁面點擊圖調整網站首頁布局。顏色越深的內容放置的位置越靠近左上角，顏色越淺的內容位置越靠近右下角。點擊很少或者沒有點擊的內容可以從首頁移除，或者放置在欄目頁。

（2）頁面上下游是體現用戶瀏覽網頁的軌跡，從上下游的數據可以統計布局的內鏈用戶點擊最多的文章是哪一篇，以及哪些頁面的跳出率高。頁面上下游數據最能說明內鏈布局效果。小熙SEO竭誠為你解答，你還有疑慮的話，可以隨時來聯系我。

我的交流群：118380125QQ：243431430

『柒』 數據分析應該怎麼做

首先你應該確定你們公司都會產生哪些數據？需要統計哪些數據？和這個行業的數據？競品信息，這些數據的統計方式維度和量度關系，還有怎麼去收集到這些數據？並且對這些數據進行深度分析。

當收集到這些數據的時候，你就需要把這些數據展現出來，現在的excel已經不適用這個大數據時代了，你需要把這些數據可視化，根據數據不同的特點，選擇不同的圖表展現出來，這樣有一些信息你就可以通過這種展示，一眼看出來，其他的一些信息還需要你去通過對比和聯系，進一步深度的挖掘，你可以試一下觀向數據和觀向報表，能幫你快速的分析這些數據，可展現出來，讓你快速上手。我放幾張我們之前做的關於汽車案例的一些數據分析表。

『捌』 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

『玖』 在日常生活中怎樣正確善用數據資料

善用數據

經理人,尤其是財務人員在日常的工作中不免要和數字打交道。數據有時非常有用,尤其當你用每年20%的增長率來說服客戶與你長期合作的時後;數據有時又讓人很頭疼,特別是在一對數字中找不到關聯看不到原因的時候。你總是很敬畏數據,但是卻不知道什麼時候該相信它們。

數據到底有沒有用?能在多大程度上有用?怎樣正確使用數據輔助工作?

《哈佛商學院實戰新知》日前發表文章《使用統計數據的五條指南》(Five Guidelines for Using Statistics)指出,經理人應當對數據保持謹慎的態度。因為對於經理人的工作來說,數據僅佔5%,而要花費其他的95%的氣力甄錯及辨別數據和結果之見的關系。該文章提出在使用數據時,有五項指導性的原則。

1.確定你所確實了解的數據

經理人並不常常處理數據,在他們的認知里,確實的數據、假設的數據和不確定的數據有時候會發生混淆。

2.清楚數據所涵蓋的范圍

有時候通過數學方法求得的值並不是對你所問問題的回答。此時,應該了解在數?運算過程中,數據處理時涵蓋的范圍,問出直接的問題。

3.因果關系不要想當然

舉例來說,數據顯示本季度顧客滿意度比上個季度提升了10個百分點,產品返修率降低了5%。是不是可以說,因為產品總體質量提高,導致了顧客滿意度的提高呢?但事實真相很可能不同。本季度的返修率降低是因為產品返修渠道出現了問題,導致了暫時的延遲。而滿意度的提高則是因為客戶服務部因為出現這樣的工作失誤而採取了適當及時的處理。

4.數據並不能百分之百地說明問題

只有當所有的動因都被考慮在內並一一排除時,數據的確定度才能接近100%。

5.在數字上或數據上看來很顯著的結果,也許對於管理來說毫無用處

正如前文例子中所顯示的那樣,顧客滿意度的提升有10%,而產品返修率下降了5%,單從數字上來看,管理人員可以繼續實施現行管理方法。但是實際上,正是管理出了問題才導致返修渠道不暢,應該及時調整。

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