怎麼做數據分析

『壹』 怎麼做數據分析圖

以常用的大數據分析圖工具Excel為例，首先要新建一個空白表格。然後要在新建好的空白表格中鍵入相應的數據，再通過滑鼠右鍵設定單元格格式，把需要分析的數據填好在報表中。然後應用shift+滑鼠左鍵選定你想要分析的區域，根據分析需求選擇相應的函數和圖表類型，即可做出想要的大數據分析圖。

能繪制數據分析圖的專用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能夠完成的。其實與其花許多時間在找專用工具，做圖表，調顏色上，不如多思索該如何分析，如何將自己表達的內容說清楚。所以最好用方便的數據分析圖工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的圖表，大大節省了時間。

比如，目前主流的軟體——finereport，它小到填報、查詢、部署、集成，大到可視化大屏、dashboard駕駛艙，應有盡有，功能很強大。最重要的是，因為這個工具，整個公司的數據架構都可以變得規范，下一步就是構建企業的大數據平台了。而且它是java編寫的，支持二次開發，類Excel的設計器，無論是IT還是業務，上手都很簡單：編輯sql優化、數據集復用簡直都是小case，大大降低了報表開發的門檻。在企業中被關注最多的數據安全方面，FineReport支持多人同時開發同一套報表，並通過模板加鎖功能防止編輯沖突;通過數據分析許可權控制，保障數據安全。

『貳』 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。

『叄』 數據分析怎麼做

一、 具備基本的數據素養

1. 具備基本的統計學概念

先來說一下最基礎的概念：平均值，中位數，百分位數，眾數，離散程度，方差，標准差。這里不一一贅述，只簡單說一下均值和中位數的差異。 均值：即平均數，優勢是，均值跟所有數據都相關，劣勢是容易受到極端值影響。
比如，你和你的3個好友，跟比爾蓋茨組成一個團隊，然後這個團隊的人均身價是200億美金，你會覺得自己是有錢人嗎？ 中位數：只跟排在中間的數據相關，優點是不受極端值影響，缺點是缺乏敏感性。

2. 避免數據邏輯錯誤常見數據邏輯謬誤1：相關當因果

「有研究結果表明：顏值高的人收入也更高。」 聽到這個結論，你會不會覺得應該去整容？ 但有可能是因為，顏值高的人相對比較自信，而自信的人容易在職場上獲得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力裝扮自己，所以看起來顏值更高。所以說，上面這個表達，只是在說顏值和收入相關，但沒有說兩者是因果關系。

二、數據溝通和表達：如何用數據講故事

如果你能夠具備足夠的數據素養，知道如何呈現數據，同時能夠把數據表達出來，那麼就能在故事當中融入足夠有說服力的數據，故事自然變得很有說服力。

1. 理解溝通目的和對象

如果你說服一個客戶購買你的理財產品，你會怎麼跟他說？

第一種：這個理財產品有10%的概率會虧；

第二種：這個理財產品有90%的概率能賺。

當然是後者，他聽完大概率願意買，但如果是前一種說法，他可能會很恐懼。 所以，當你在公司裡面跟不同的對象溝通時，也應該呈現不一樣的數據。
比如，高層可能關心公司整體營收、盈利等等相關數據，中層可能關心他們部門的KPI數據，而主管更關注某個活動、某個舉措的成功失敗情況。

2. 選擇合適的數據表達類型

怎麼樣用更加合適的數據圖表類型？這里有些經驗干貨分享給大家，常用表格適用范圍如下：

o 散點圖（適合相關）

o 折線圖（適合趨勢）

o 橫的和豎的條形圖（適合對比）

o 瀑布圖（適合演變）

o 熱力圖（適合聚焦）

o 雷達圖（適合多指標）

o 詞雲圖（適合看分布）等等

3. 符合數據可視化原則

數據的可視化也非常重要，因為如果沒有可視化，就是一些數字羅列，那就跟文字信息沒什麼差異了。
數據可視化的幾個原則：閱讀門檻別太高，不要過多顏色，突出關鍵信息，文本與數據呼應。

『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』 如何做數據分析報告

做好一份優質的數據分析報告需要確定報告框架、數據源的獲取、數據處理、數據分析、可視化展示這幾點就足夠了。

①確定報告框架

先確定分析報告的主體架構，只有清晰的架構，才能規劃好整個報告的主題，結構才能讓閱讀者一目瞭然。同時要找准論點、論據，這樣能夠體現出強大的邏輯性。

②數據源的獲取

數據源是數據分析的基礎，很多分析報告在進行數據的挖掘收集時，缺乏科學依據性，邏輯性差，保證正確全面的數據源很重要。

③數據處理

數據處理的目的：從大量的、雜亂無章的數據中抽取出對解決問題有價值、有意義的數據。將多餘重復的數據篩選清除，將缺失數據補充完整，將錯誤數據糾正或刪除。

④數據分析

結論明確精簡：結論要根據數據說話，力求結論做到嚴謹、專業。每個分析都有結論，而且結論—定要明確，分析結論不要太多要精，—個分析對應—個最重要的結論就好了，分析就是發現問題，只要發現重大的問題就達到目的了。

嚴謹的推導過程：分析結論—定要基於嚴謹的數據分析推理過程，不能有猜測性的結論，這是因為主觀的東西會沒有說服力。

有實際應用性：數據分析報告要客觀公正，發現問題並提出解決方案。既然在了解產品並在了解的基礎上做了深入的分析，才可能比別人都更清楚地發現了問題以及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上根據自己的知識，做出的建議和結論，就能夠讓整個過程都十分的有意義。

⑤可視化展示

分析數據的時候盡量要用數據說話，選用生動的圖表等來展示報告的分析結果，才能夠更加直觀的展示結論。從而能得到一個更有說服力的結論。

『陸』 如何進行數據分析

很多人在進行數據分析的時候總是會有些迷惑，那就是不知道怎麼去進行數據分析或者數據分析到底要何處下手，其實這個問題的症結就是對數據分析沒有一個明確思路。在進行數據分析的時候，我們可以制定一個計劃，就能夠知道自己在各個階段該如何做好數據分析工作。簡單來說，可以總結為五個步驟，這五個步驟分別是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。做好了這些工作，才能夠做好數據分析。
首先說說確定分析目的和要分析的數據。我們肯定能意識到，數據分析中最關鍵的一個步驟，只有確定了步驟，才能夠知道自己分析收據的意義。確定數據的重要性在於選擇要分析的數據是否有邏輯性，如果沒有邏輯性，那麼數據分析出來的結果是錯誤的。並且，實際情況往往非常復雜，需要業務的實際情況去選定要分析哪些數據同樣可能決定分析結論。如果選錯了樣本，那分析結論就很大概率不正確。
第二說說觀察源數據。很多人拿到數據就開始處理、分析，其實這樣做並不妥，拿到數據的第一步應該是對數據做一個初步的判斷，如果經過一頓分析發現數據有很基礎的錯誤，會對自己以後的分析沒有自信的。異常數據是在這一步中要重點留意的，有一些數據有較為突出的波動。對於這樣的數據要探究它產生的原因，沒別的，還是要結合業務、結合自己的運營動作去想是否合理。
然後說說處理源數據。處理數據的話就是會使用數據分析的工具，一般來說Excel是夠用的。同時結合個人經驗說下，在用工具處理的時候，真的很可能出現操作錯誤，所以你要時刻提醒著點自己保持大腦運轉，要對數據的合理性不斷地質疑。由此可見數據分析的工具是需要大家多多學習的。
接著說說得出結論。得出結論這個步驟最容易用主觀視角去分析，帶著錯誤的思想方式去分析數據也能夠分析的出，所以數據分析一定要從客觀的角度進行分析，另外，同樣的數據不同的人分析，得出結論可能不同，差異就在於你們掌握、考慮的信息量可能不一樣，數據分析時盡可能讓自己敏感、細致，盡可能多地了解一切其他變數。
最後就是想出優化方案得出結論也不是數據最終的目的，需要大家不斷的發現問題，同時想出解決方案，得到反饋之後還要再發現問題，這才是正確的循環。
以上的內容就是對於數據分析工作的步驟了。數據分析工作的步驟就是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。這樣才能夠更好的進行數據分析工作，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『柒』 excel數據分析怎麼做

做excel數據分析的方法如下：

1、打開Excel，打開左上角文件的標簽欄。

2、進入到底部的「選項」。

3、接下來找到「載入項」，然後在載入項中找到「分析工具庫」。

4、然後點擊底部的「轉到」。

5、在這個界面勾選「分析工具庫」然後確定。

6、接著就可以在頂部工具欄的「數據」一欄下找到「數據分析」選項了。

7、單擊打開，這里有很多簡單的數據分析功能，單擊需要使用的功能確定，然後按照要求使用即可。

關於excel數據分析可以到CDA認證中心咨詢一下。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

『捌』 如何做數據分析

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。

『玖』 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。