如何看數據分析

㈠ 如何看數據分析，又該如何進行數據分析

關於數據，有兩種常見的情況。從騰訊出來的一個朋友曾告訴我「騰訊的數據太多，都不知道怎麼看」，而另一個在創業公司工作的朋友告訴我「老闆為了省開發資源，數據給的少得可憐」。這兩種情況都有點走極端，那麼，怎樣看數據比較合理呢?答案是：需要想清楚3個問題。 1、我為什麼要看數據？ 看數據的理由有很多，有不少PM看數據純粹為了在吵架中能占上風，也有的人是為了炫技，還有一些人是因為老闆要他們這樣做。但我認為，看數據最好的理由是「你真的渴望持續改進自己的產品，而數據能給你客觀的建議 」。如果你沒有這個渴望，覺得「我已經做的很好了，沒有幾個人能比我做得更好」，不但可以不看數據，連用戶都可以不要。 2、數據的由哪些成分組成？這些成分每天/周/月都發生了什麼變化？ 分析數據的構成可以更精確的知道是哪些產品、運營方案發揮作用，數據的變化可以知道某個方案起了多大的作用。 拿PV來說，分析PV的地域結構，可以知道適合的推廣渠道;分析用戶的年齡結構可以知道活動策劃偏向什麼主題;分析用戶的職業結構可以知道用戶的使用習慣。 3、這些數據為什麼發生了這些變化？ 分析數據為什麼變化，可以找到關鍵的原因，或者洞悉用戶真正的需求，最終形成產品的改進。

㈡ 如何做數據分析

做數據分析步驟如下：

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、市場調查。

對於數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

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，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，資料庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

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、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。關於如何做好數據分析的更多問題，可以到一家專業的機構看看，例如CDA數據認證中心就不錯。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。

㈢ 如何進行數據分析

1. 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。

2. 數據清洗

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。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。

3. 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。

4. 數據方向建設和規劃

不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。

5. 數據報告展示

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。

㈣ 數據分析主要怎麼理解

數據分析主要怎麼理解
在互聯網行業，數據分析的價值逐日凸顯，比如行業數據分析，網站流量數據分析等。 對於數據分析而言，價值有哪些？ 數據分析的崗位工作內容應包括哪些？從業人員應具備何種能力？ 數據分析能夠對運營及市場有哪些幫助？ 這就是數據分析前期數據搜集的作用。互聯網的數據越來越多，包括行為數據交易數據等。分析這些數據有以下幾個大的作用1.分析用戶的行為數據，設計和完善互聯網產品2.分析用戶的消費數據，拉廣告主，並且設計出更好的付費產品；3.分析用戶的潛在行為數據，建立模型挖掘，找到市場未來的發展方向等等數據分析結果主要給以下幾個部門的人看得，不同部門的人看導致不同的數據分析職位1.咨詢公司的數據分析，給互聯網公司看，這個職位是咨詢經理；2.互聯網公司的數據分析，給銷售看，這個職位是商業分析或者業務分析員；3.互聯網公司的產品分析，給產品策劃和運營看，這個職位統稱數據分析4.互聯網公司的戰略分析，給老闆看，這個職位是戰略分析員4.互聯網公司的市場分析，給產品、銷售、運營等看，提供比較全面的分析，這個職位是市場分析專員等等數據分析就像巡航導彈上的衛星定位系統，能幫助我們精確地分析：競爭對手的信息，自家產品的優缺點，用戶喜惡程度，可以分析我們為何沒成功？ 為何為我們帶來收入？等等….不過數據分析，關鍵是要分析人員對業務非常自家熟悉，並且能建立一個有效的分析模型，並且不停用採集的數據去驗證模型的演算法，最後給出指導性建議和報告，幫助產品設計和運營人員改善產品，增強用戶體驗，針對性地營銷，更多地為公司make money！數據分析是一個非常消耗公司人力和物理資源的事情，所以必須控制投入產出，若是投入產出比率對，必須重新評估分析負責人能力？ 或對數據分析報告的執行力？數據分析總是要從無數個偶然性數據，分析出可能的內在必然性關聯事件！數據分析是一種能力，而不是崗位。對小創業公司來說，設置這種崗位就是扯淡。做數據分析的人，應該是最關心業務的人，因為數據對他來說是最重要的。所以無論是產品運營還是產品經理都應該具備出色的數據分析能力，大家都是最關注業務的兩類人群。數據相對論，數據對需要的人有用，對不需要的人無用。分析要主動，被動的接受一些分析結果是無意義的。數據分析的結果是給出結論。

㈤ 怎樣掌握數據分析基本面

要是投資了，想提高勝率，當然不能不分析一下市場環境和買入標，但是我認為，很多朋友不懂基本面分析，感覺基本面分析學起來不容易不想學。其實一點也不難，今天學姐就讓大家明白基本面分析應該怎麼做，這樣距離抓住牛股就更近了。開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、 簡單介紹
1、 基本面分析是研究影響股價因素的方法
教科書使我們了解到，在對基本面分析的時候影響證券價格變動的敏感因素是主導我們研究的方向，想要得到證券市場的價格變動的一般規律，就離不開認真分析和研究，為投資者提供更多可靠的信息以便選擇最優方案。簡單來說，影響股票價格有很多的因素，而這些影響因素的剖析，就相當於基本面分析。
2、 基本面分析包括3個方面
所以我們現在具體在研究什麼呢？主要考慮這3個部分，即宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。有的朋友見到這三個原因就束手無策了，好像想要進行分析，必須要讀完整套經濟課程才行！打住，別擔心，學姐教大家如何從實戰的角度來分析。
二、 如何進行基本面分析
1、 宏觀經濟主要看政策和指標
我們都懂，宏觀經濟會影響到整個股市的行情好與壞，像經濟政策（貨幣政策、財政政策、稅收政策、產業政策等等）和經濟指標（國內生產總值、失業率、通脹率、利率、匯率等等）對股票市場的影響都是巨大的。但在實際的過中，普遍都不會選擇十全十美，不然容易因為小的利益而失去了大的利益，要重點關注核心變數，如一些反應市場流動性的宏觀指標，是可以關注的，例如貨幣政策和財政政策（是否降息、降准以維持寬松）、匯率（是否提高以吸引外資進場）。因為在短期內，價格有所波動，更多的都會是供求關系所來決定，所以要是市場有更低利率出現的話，更為寬綽的貨幣政策之時，那麼這時候市場流動性也是更寬裕了，買方的力量更強一些，這樣的情況也是促使了股價上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股價卻不斷新高的美股，因為美國持續實行寬松政策才導致了這一問題的出現，

2、 公司分析主要看行業、財務和產品
即使行情再好，也會有跌跌不休的公司，這很可能就是公司基本面有問題。第一要了解所處行業，因為公司居於行業之下，行業每況愈下公司也不能倖免，產業潛力大的行業，其中的企業自然就可以盈利更多。行業的發展空間，比如這個行業整體就十幾億的規模，都比不上一家上市公司，自然就不在我們的考慮范疇了；還可以看行業所處的生命周期是怎麼樣的，有的行業已經發展成熟了，或者到了衰退的階段，舉個典型例子就是鋼鐵煤炭等；再者就是看行業有無政策支持，已經獲得政策支持的行業，發展空間肯定是很好的。今年各大券商對於各行業的研究報告已經出爐，感興趣可以點擊領取：最新行業研報免費分享
選擇了一個好的行業之後，隨之就去篩選行業之中的公司，那麼我們主要就來分析一下兩個方向：
財務報表：了解公司的財務狀況、獲利能力、償債能力、資金來源和資金使用狀況，主要跟蹤的財務數據有營業收入、凈利潤、現金流、毛利率、資產負債率、應收款、預收款、凈資產收益率等。
產品與市場：前者主要分析公司的品牌、產品質量、產品的銷售量和生命周期；後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
三、基本面分析的優劣勢
談到這里，大家應該了解了基本面分析的優勢，這是一套自上而下的系統分析方法，從宏觀分析到中觀再到微觀，可以幫助我們更清楚地把握當下市場的整體環境，並且可以讓真正有價值的公司被我們挖掘。不過，不管是哪種分析方法，有自己的優勢，劣勢也是一定會具有的。基本面分析的劣勢也是通過表面就能發現的，即使學姐已經給大家把重點內容簡化分析了，但是真正的入門，也必須具備一定的基礎。在基本層面上來分析的話，是沒有辦法及時反映短期價格的過渡波動，因為就短期來說，投資者的交易情緒等對價格也會產生影響，從基本面分析的結果中，體現不出這一部分。可能對於小白來說，還是很難判斷出股票的好壞，不過沒關系，我特地給大家准備了診股方法，哪怕你是投資小白，也能立刻知道一隻股票的好與壞：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-09-25，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

㈥ 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。

㈦ 教你如何看數據分析

教你如何看數據分析

現在說分析數據，好像已經成了互聯網那個從業者的口頭禪，做產品的，運營的，市場的口口聲聲都在說數據怎麼樣，但是了解數據的真正含義，讀懂數據的人確實不多。之前跟一個之前在國內最大的數字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收獲。

對於數據，有一個共識就要會看數據，通過合理及透徹的分析來驅動產品，運營及市場策略的調整。但是這些知識看數據的中級階段，高級階段則是通過龐大的 多維度的數據分析，能夠預測到未來一個季度，半年甚至一年的業務走勢，當然預測可以有一定的偏差在裡面。還有的就是如果要進入到新業務的擴張上，那麼能夠 計算出未來的一定周期內需要有多大的資金投入量，人員投入量，市場及運營資源投入等達到一個什麼樣的規模，或者說反推，我想達到這樣的規模那麼需要多少投 入，多長時間。這個是最高階段，在一般情況下也許根本不會觸及到這個方面，少部分能夠做到中級階段基本上已經算是極限了。

互聯網的有諸多領域，每個領域關注的點都不一樣。我這邊先從熟悉的社區和電子商務兩個領域來說起。說到數據首先就是要去了解統計數據、分析數據的維度 是有哪些。個人認為一般是有用戶的維度，運營的維度，在社區來說還有內容的維度，在電子商務內部有運營的維度，我把推薦的單拎出來作為一個維度。

一 用戶的維度

從用戶的維度來看網站數據，其實就是通常所說的網站分析層面。這個維度主要來看用戶是通過什麼渠道來到網站，在網站用戶的行為是什麼，主要的目地為市 場人員提供推廣效果依據，以及幫助產品人員來分析指南各個網站上哪些頁面，哪些區域及模塊最能夠吸引用戶並及時進行策略調整。

網站分析的第一個數據點用戶來源渠道，用戶是從哪些渠道來到我們的網站上。是直接輸入網站地址，是從收藏夾中打開收藏鏈接，還是在搜索引擎上搜索過來 (那麼前二十的搜索關鍵詞都有哪些)。抑或是從微博、各個論壇等一些新媒體上點擊我們網站鏈接進來的。如果網站現階段也在做市場推廣，最好的就是每一個放 出去的鏈接都應該帶有獨立統計標識，這樣能夠清楚地看到不同的媒體上不同的廣告位置的流量怎麼樣。這樣市場人員可以通過這些數據來發現能夠為網站帶來穩定 流程的渠道，同時剔除掉效果不好的渠道。上面說的前二十的搜索關鍵詞也是做SEM確定關鍵詞的一個重要來源。

第二個數據點是用戶在網頁上行為，就是用戶通過各種不同的方式來到我們網站上後，常有的著陸頁面是哪些，這些頁面都有什麼特點需要好好分析一下。重點 關注用戶在頁面上的點擊行為，一般用戶會看幾屏，點擊哪些按鈕或者鏈接的概率大，在各個頁面上的停留時間是怎麼樣的。這些數據產品人員需要多關注，通過分 析用戶在各個網頁上的行為，能為我們做產品決策提供很大的依據。

第三個點在用戶訪問路徑上，主要是用戶從進入著陸頁上之後，陸續會到哪些頁面上，最後在哪些頁面上進行注冊登錄操作，在哪些頁面上跳出。由這些數據可 以清晰地勾勒出典型用戶的訪問路徑圖，在結合用戶來源渠道一起來分析，就能找到那些渠道上的用戶來到網站之後，訪問深度最高，轉化率從最高，這樣市場人員 也可以及時調整策略，對這些流量大，效果好的渠道加大推廣力度。

第四個點是注冊流程，一般來說很多網站的注冊流程並不是很短，都需要至少兩步，有的能到三四步，重點關注這個是因為注冊流程繁瑣，那麼你的推廣做到再 好網站各個模塊再易用，最後的轉化率照樣慘不忍睹。通過對這個流程的監測，可以看到有意願注冊的用戶到底在哪些環節流失了，是不是填寫信息太多，是不是發 送確認信息失敗等等。

最後總括起來就是，用戶來源渠道，UV，PV，停留時間，網頁點擊熱圖，一跳率，二跳率，訪問路徑，轉化率，市場推廣還應該關注你的CPM，CPC，以及用戶轉化成本等。

二 運營的維度

運營的維度就是用戶到了網站上後續行為，這個方面上社區和電子商務都有自己要去關注的點。

對於電子商務網站來說，用戶的維度的分析是分析用戶來源，運營的維度那就分析收入情況了。第一個數據點是每日的訂單數，這個是要看電商網站整體的銷售 情況也是最重要的一個數據指標。第二個就是客單價了，每筆訂單的金額，基本上訂單數和客單價的乘積差不多就是電商網站的整體銷量，與實際情況的差別不是很 大。 接下來就是要去看訂單支付成功率，很多人都有這樣的經歷在電子商務網站上，我們可能會把很多商品放在了購物車上，但是最後肯那個會刪掉購物車上某些商品， 或者說很多訂單最後並沒有被支付。電商的運營人員非常關注這個數據，如果說大量的未支付訂單，就需要去分析問題是出現哪裡。是注冊環節出了問題，還是說支 付環節出問題導致用戶支付失敗。

第四個數據點在退貨率，這個數據很重要，如果有大量的退貨對於網站來說損失非常大，同時還要分析退貨的原因是什麼。

第五個就是訂單交付周期，每個訂單從用戶支付成功到送達用戶簽收的時間，當然不同的區域，一線城市和二線城市的交付周期都有差別，但是這是考驗了電商整體的物流水平。

還有一個不為人注意的數據點就是投訴率，電子商務的用戶體驗是一個從線上到線下的全過程，重在服務某一個環節出現差錯都是致命。用戶投訴，往往就是在 某個環節出現了問題，留給用戶的印象非常之差。投訴率是電商整體服務水平的體驗，建立一個品牌很難，但是毀掉一個品牌則是非常的容易。

對於電商來說，最後一個重點數據則在用戶的重復購買率或者二次購買率，這個則是考驗了用戶的忠誠度。某個用戶第一次購買體驗非常好，對商品很滿意，那麼產生二次購買行為的概率就非常大。用戶多次購買的時間周期也是一個需要關注的數據點。

對於社區來說，需要關注的運營數據跟電商就有很多差別。以優質內容分享社區為例，每天的新注冊用戶數，登錄的老用戶數，人均PV數是社區整體數據。再 下來，社區每天產生的內容有多少，具體到文字，圖片，視頻等各種不同類型的內容各是多少，上前日的增長率是多少，相對於上周或者上月的增長率又是多少。同 時，么天新增關注，新增評論，轉發等等，這幾個數據，都是整個社區互動氛圍的整體表現。當然還要考慮流失情況，兩周未登錄，一月未登錄，兩月未登錄各佔到 社區總注冊人數的比率，比率越高對於社區產品及運營人員來說是非常危險的，更要好好地去關注。

當然對於社區來說，優質活躍用戶是營造社區氛圍的關鍵。那麼對於這些優質用戶來說，是需要重點來關注的。通過數據來分析，達到優質標準的用戶每周增長 多少，每個人本周發布的內容，各個類型的內容以及互動的數量，有多少人是處於瀕臨流失狀態。這些數據都會幫助運營人員調整自己的策略，例如看到很多用戶很 活躍，但是發布內容並不好，那麼應該怎麼去引導用戶;還有用戶瀕臨流失，那麼就需要考慮用什麼方法挽回這些用戶。

三 商品及內容的維度

這個維度其實也應該放在運營的維度裡面年，但是這一塊確實很多人都會忽略掉的，所以把這個維度也單拎出來。

在電商中，出了關注網站整體的用戶及銷售數據，還要關注單一品類及單一商品的數據。某一品類的銷量，平均每次購買量，金額，以及退換貨率。對於單一商 品也是同樣的數據分析，來看此商品在一定時期內的銷量，訂單數，金額，以及退換貨率。通過這樣的分析就能看到熱門品類和熱門商品的趨勢，後續的運營，營銷 或者促銷的選擇就很清晰了。

對於社區來說也是如此，我們要看社區整體的數據情況，但是社區中內容的重要性與人的重要性同等重要。對於優質內容分享的社區來說顯得尤為重要。除了內 容的文字，圖片，視頻的不同類型，還有內容本身的分類。包括是攝影，旅行，美食，時尚，動漫，電影等不同標簽的內容。在社區中內容的標簽是用戶自己添加 的。那麼需要關注的第一個數據點就是用戶自己添加的標簽有多少是本周內新增的。這樣就可以看到社區每周會要多少新鮮的內容產生。第二就是各個標簽下用戶的 發布內容量，每天是多少，每周是多少。最這樣就看出哪些標簽下的內容最活躍，後續相關的運營活動就可以從這裡面找到方向。第三個數據點就是各個標簽下用戶 的互動數，包括評論、轉發、收藏抑或喜歡等不同行為操作的數量，這個數據很清晰地顯示了用戶在不同標簽內容中的活躍程度，這是社區氛圍運營及活躍必不可少 的數據。

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㈧ 如何看數據分析

從騰訊出來的一個朋友曾告訴我「騰訊的數據太多，都不知道怎麼看」，而另一個在創業公司工作的朋友告訴我「老闆為了省開發資源，數據給的少得可憐」。這兩種情況都有點走極端，那麼，怎樣看數據比較合理呢？答案是：需要想清楚3個問題。1、我為什麼要看數據？看數據的理由有很多，有不少PM看數據純粹為了在吵架中能占上風，也有的人是為了炫技，還有一些人是因為老闆要他們這樣做。但我認為，看數據最好的理由是「你真的渴望持續改進自己的產品，而數據能給你客觀的建議」。如果你沒有這個渴望，覺得「我已經做的很好了，沒有幾個人能比我做得更好」，不但可以不看數據，連用戶都可以不要。2、數據的由哪些成分組成？這些成分每天/周/月都發生了什麼變化？分析數據的構成可以更精確的知道是哪些產品、運營方案發揮作用，數據的變化可以知道某個方案起了多大的作用。拿PV來說，分析PV的地域結構，可以知道適合的推廣渠道；分析用戶的年齡結構可以知道活動策劃偏向什麼主題；分析用戶的職業結構可以知道用戶的使用習慣。3、這些數據為什麼發生了這些變化？分析數據為什麼變化，可以找到關鍵的原因，或者洞悉用戶真正的需求，最終形成產品的改進。拿微博來說，假如某一天，微博的轉發數量比前一天下降了20%。如果不找出變化的原因，PM給出的解決方案極可能是：放大轉發按鈕，鼓勵用戶多轉發。如果換個思路，找變化的原因，PM也許發現到：登陸用戶比前一天下降了30%，為什麼登陸用戶下降了這么多呢？因為首頁改版了。那麼PM解決的方向是：首頁哪些方面沒改好，導致用戶活躍度下降，找到原因，改進！每天問自己這3個問題，持續一段時間之後，你的運營能力、產品嗅覺、數據敏感度會同步極大的提升。作者簡介：駱馳(微博：那隻呆頭鵝 ) 資深產品運營人員 編者註：本文由創享派推薦。微博：約瑟網路原文鏈接：如何看數據分析?

㈨ 數據分析三個技巧:看趨勢、看分布、看對比

數據分析三個技巧:看趨勢、看分布、看對比

數據分析體系可分為數據整理、數據分析、數據呈現。數據整理包含對源數據的獲取、篩選、清洗、整理和統計，數據整理是對源數據的初加工，是數據分析工作的前置。數據分析是運用數據分析的工具，根據自己的目的，對數據進行深層次的挖掘和分析，找出內在的聯系和變化；數據呈現是對分析的結果進行呈現，大部分是通過專業圖表來展示，是數據分析報告的重要組成部分，也即是數據分析的終極形式。對很多公司來說，數據整理不是難事，難就難在業務數據如何解讀？如何呈現才能說明問題？從中能發現什麼業務問題？有沒有改善的機會？

其實，以上的業務問題，可以轉換為從三個方面去分析。首先數據整理後，需要三看：看趨勢，看分布，看對比。看趨勢，即是看目標數據的時間走向趨勢，是波動大還是較平緩？哪個階段變化較大？異常點落在哪個時間段？看趨勢的目的是把握整體的走向。可選工具有：趨勢圖、多列堆積柱形圖；

其次，看分布。目標數據段整體分布是發散的還是集中的？集中在哪個頻率段？中位數集中在哪個區間段？佔80%的數據集中在什麼數據區間段？看分布的目的就是了解業務數據是否穩定，以及數據的集中度。可選工具有：直方圖、箱線圖、正態分布、點圖、柏拉圖。

最後，看對比。更多時候，環比和同比看不出什麼問題，更不能說明問題，尤其是環比和同比結果相差不大的時候。這時候，可以與上月對比看看，穩定性如何？集中度有變化嗎？變數之間有關系嗎？相關關系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關分析、回歸分析等。

看趨勢、看分布、看對比，就是數據分析的三板斧。需要注意的是，數據就是數據，問題還是要通過具體的業務措施去解決，數據分析只是告訴你，出問題的地方在哪裡，要從哪些方面去改善。因此，數據分析三板斧的解讀結果，只是提供解決問題的方向，並不能代替具體的業務解決方案。

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㈩ 請問如何判斷自己是否適合數據分析

如何判斷數據是否合適因子分析

一般根據KMO值和巴特萊特球形檢驗判斷，前者一般要大於0.6，後者則要達到顯著性水平。

怎樣的人才適合做數據分析師

對數據分析有興趣，對數字敏感，具備excel、sql、統計學等知識，可以去大講台去體驗他們的數據分析課程，如果能學會就是適合，學不會就可能不太適合。

怎麼判斷一個人是否適合做數據分析？

我覺得無論什麼工作興趣最重要，要做數據分析師最基本的就是不討厭數字，如果你那個指標是通過怎麼樣的乘除加減得到的，你會覺得不耐煩，那麼顯然你不適合做數據分析；如果對數據較敏感，能夠一眼發現異常值，數據分布情況，當然是最好的。再則就是邏輯性，可以試試愛因斯坦的那道經典的邏輯題，看看能否解出來，需要多久；邏輯思維對數據分析尤其重要，不然會被各種指標的定義規則、與業務的聯系糾結死，邏輯思維好的人寫SQL等數據處理腳本也會更加高效。接著是業務理解能力，最簡單的就是讓他定義下網站的目標是什麼，哪些指標可以作為KPI，用戶從進入網站到達成網站目標的整個過程是怎麼實現轉化的，能否畫出業務流程圖。（宏觀層面，不要深入細節）如果偏技術則需要懂一些資料庫結構和SQL，如果偏展現需要考驗下對圖表的掌控能力，什麼時候用什麼圖表合適，甚至如何配色。最後就是細心、耐心和交流能力，做數據分析有時會很糾結，細心和耐心是必需的，好的交流能力可以讓數據分析師更好地闡述清楚各類問題。這些都是比較基礎的東西，也是短期難以培養起來的技能。至於另外業務相關的一些知識，可以通過培訓獲取，問一個未接觸過你的網站業務的人一些業務知識其實有些不公平，其實如果具備上面幾點，一旦熟悉網站和業務之後，一定會成為優秀的數據分析師。