如何讀懂數據

『壹』 面對新型信息轟炸，我們該如何讀懂專業數據

在大數據時代，如何保護個人信息安全已經成為大數據未來發展中最需要關注的問題。但是，從我國個人信息法律保護的現狀來看，我國尚未出台專門的個人信息保護立法，對披露個人信息的處罰缺乏統一性和系統性，尚未形成統一的個人信息保護基本法，而是分散在相關法律法規中，處罰相對較輕。專家認為，為了保護個人信息，有必要確保數據交易平台使用“干凈”的數據，即不侵犯個人隱私、不泄露企業商業秘密、不泄露國家機密、不危害國家安全等

因此，專家呼籲，為了應對信息時代個人信息安全面臨的新挑戰，有必要推進專門的立法工作。除了從源頭上加強網路安全保護外，更重要的是要盡快完善公民個人信息立法，制定個人信息保護法。

目前，在我國信息化快速發展的同時，也存在一些跟不上的不足。第一個是法律。因為沒有具體的個人信息保護法，這導致了很多責難。例如，政府部門目前沒有明確的法律規定來限制公開信息中的隱私，政府部門也沒有明確的責任。因此，頒布了一項關於保護公民個人信息的特別法律，從源頭上對其加以限制。

目前，在我國信息化快速發展的同時，也存在一些跟不上的不足。第一個是法律。因為沒有具體的個人信息保護法，這導致了很多責難。例如，政府部門目前沒有明確的法律規定來限制公開信息中的隱私，政府部門也沒有明確的責任。因此，頒布了一項關於保護公民個人信息的特別法律，從源頭上對其加以限制。

『貳』 小黃鳥抓包怎麼看懂數據信息

摘要 對於標準的Http返回，如果標明了Content-Encoding:Gzip的返回，在wireshark中能夠直接查看原文。由於在移動網路開發中，一些移動網關會解壓顯式標明Gzip的數據，以防止手機瀏覽器得到不能夠解壓的Gzip內容，所以，很多移動開發者選擇了不標準的Http頭部。也就是說，Http返回頭部並沒有按標准標Content-Encoding:Gzip屬性。這樣就導致在wireshark中無法直接查看。

『叄』 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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『肆』 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。

『伍』 基本面解讀——如何讀懂這些數據

要是投資了，想提高勝率，當然對於市場環境和買入標要有一個全面的分析，可是我卻發現，非常多夥伴都不會基本面分析，感覺基本面分析學起來太困難沒有學習的興趣。其實很容易，今天學姐就給大家分享如何進行基本面分析，這樣抓住牛股就變得輕鬆了。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
按照教科書的解釋，基本面分析的出發點是影響證券價格變動的敏感因素，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，為了達到讓投資這做出正確決策，我們會提供科學依據的分析方法。換句話也就是說，股票價格是受很多因素影響的，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
那我們具體研究哪些因素呢？可以看這3個層面，即宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。好多朋友看到這三個因素就驚慌失措了，彷彿要學完經濟學課程才能進行分析！別怕，不用著急，學姐給大家分享一下，怎麼樣從實戰出發去分析。
二、 如何進行基本面分析
1、 宏觀經濟主要看政策和指標
眾所周知，宏觀經濟是股市整體行情好壞的重要因素，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。但在實際上購買股票的過程中，一般都不會選擇完美無缺，不然容易撿了芝麻丟了西瓜，而是關注一些最為核心的變數，就像關注一些反應市場流動性的宏觀指標，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）。原因是對短期而言，價格有所波動，更多的都會是供求關系所來決定，因此市場出現更低利率的情況，出現更加寬松的貨幣政策之時，市場流動性方面也更加地寬裕，買方是更為強勁的力量，如此的話也促使股價上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股價卻不斷新高的美股，出現這一問題主要是由於美國持續實行寬松的政策。

2、 公司分析主要看行業、財務和產品
再好的行情，也會有跌跌不休的公司，這很可能就是公司基本面有問題。所處行業是最先要清楚的，因為公司在行業沒有競爭力，一榮俱榮一損俱損，產業趨勢向上的行業，其中的企業盈利空間自然就更多。行業未來的發展趨勢不被看好，有所限制，連一家上市公司都不如，自然就不值得我們關注了；還可以看行業現在是在哪一個發展階段，有的行業已經到了生命周期中的成熟期或衰退期，典型的如朝陽行業的鋼鐵煤炭等；還有就是看行業是否有相關政策方面的支持，獲得政策支持的行業，發展空間更大。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
好的行業選定了以後，便是在行業下進行公司的篩選，那我們就來分析一下兩個主要方面：
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
說到這里，大家應該了解了基本面分析的優勢，這完全是自上而下的在進行系統分析的方法，先是宏觀，再是中觀，最後是微觀，可以讓我們更清楚當明白當下市場的情況，並挖掘出真正有價值的公司。然而，其實任何一個分析方法，都有優點，必然也具有缺點。基本面分析，它的劣勢也十分顯著，雖然學姐盡力給大家簡化了分析內容，如果想要真正的入門，那必須過了門檻條件。從基本層面上來說，是沒有辦法去分析短期價格的過渡波動的，因為從短期來講，價格可能還受投資者交易情緒等影響，根據基本面的分析，看不出來這些。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

『陸』 如何看懂各種重要經濟數據

經濟全球化經過調整後，以空前的速度和規模持續深入發展，全球經濟依存性不斷上升。全球資本與生產技術要素的全球化重新配置，帶來全球政治經濟格局重大而深刻的變化。當前國際經濟形勢有七個特點。（一）世界經濟迅速增長，美國、歐元區國家、日本等發達國家的經濟發展使世界經濟得以繼續維持較高增速，發展中國家經濟呈相互帶動、梯次發展的態勢。2007年世界經濟仍將保持近4％的增速。美國經濟穩中有落，2006年美出口額被德超越，信息化指標不及北歐，次貸危機使美經濟優勢不斷被侵蝕和分解，其負面影響還在擴大。主要西方國家面臨工業化以來最強烈的外部競爭。歐亞大陸成為世界經濟的主舞台。據世界銀行統計數據顯示，目前歐亞大陸經濟總量佔全球的62％，累積財富總量是美國的一倍，2006年「新歐洲」國家國內生產總值較2003年增加近一倍。同時，佔世界人口80％的廣大發展中國家經濟進入較快增長期，在國際貿易、國際投資和國際分工體系中地位得到加強，對世界經濟影響力進一步增大，改變了世界經濟的增長格局。發展中國家經濟總量佔全球的20％左右，對世界經濟增長的貢獻率上升到30％。（二）隨著金融創新，特別是金融衍生工具的開發和推廣，金融一體化程度提高，全球金融業呈「爆炸式增長」。巨額國際資本的無序流動和投機，不僅給發展中國家經濟造成很大損害，發達國家也難獨善其身。據美國麥肯錫公司的最新報告，全球金融業的核心資產總額已達140萬億美元。資本市場進一步成為全球金融市場的主體。銀行資產佔全球金融資產總額的比重由1980年的42％下降到2005年的27％，金融資產進一步向發達國家集中。發達國家的金融資產占國民生產總值的比重目前已平均躍升至330％。「經濟金融化」趨勢一方面促進了全球資源有效配置，另一方面也增加了全球經濟的不穩定性、投機性和風險性。（三）國際資本市場和勞動市場流動性增強，生產要素的全球流動形成全球市場。國際資本市場更加成熟，資本流動形式也在增多。全球勞動力市場一體化程度日益提高。據國際勞工組織統計，未來10年，發展中國家將有7億人口進入全球勞工市場。全球產業鏈的形成和資源配置中合理及不合理的部分進一步顯現，不均衡的全球增長模式正在塑造新全球經濟格局。從總體看，國際貿易、投資金融市場的自由化進程使生產要素流動在全球范圍內實現「最佳配置」。從國別看，全球化的收益分配和社會成本分布嚴重失衡，窮國與富國的差距在擴大，輸家與贏家的兩極分化加劇。資本回報連創新高，勞動回報則越來越低，導致國家間不平等。發達國家主導當前的國際貿易、投資、金融和國際分工體系，相比之下，發展中國家人口佔世界3／4，經濟總量只佔1／4。黑非洲至少要到2047年才能成功脫貧。在北方陣營，美歐日是國際經濟三大支柱，但由於美國奉行經濟單邊主義，企圖壟斷國際經濟決策，三方經濟利益摩擦時有發生。南方陣營經濟發展水平差距拉大，對經濟發展問題的基本訴求和利益關注點發生重大分化，多元化現象明顯，南南合作呈現高度復雜性。（四）新興市場經濟體日益具體，加快融入全球經濟體系，為經濟全球化注入新活力。一大批新興發展中國家市場經濟體系日趨成熟，東亞、拉美、獨聯體國家經濟全面提速，非洲、中東地區國家經濟開始起飛，這些國家的國內資本市場迅速發展，對外資的依賴明顯下降，對自身能源、資源的保護和利用意識強化，一些出口導向型發展中國家逐步實現貿易結構多元化。「金磚四國」、「新鑽11國」等新興發展中國家繼續引領發展中國家經濟增長，成為未來最為強勁的經濟增長點，促進影響全球化的發展。按匯率計算，今年，印度、俄羅斯、巴西國內生產總值總量均突破1萬億美元大關，晉升世界經濟12強。2001年～2007年，中、俄、印在全球國內生產總值、出口、引資、外匯儲備和股市總值排行榜上的名次平均躍升四個位次。亞洲國家對美出口占其出口總額的比重已從1993年的25．5％減少到目前的16．5％。值得注意的是，發展中國家對國際資本的吸引力持續增大。發展中國家相互投資迅速增長，主要表現在亞洲內部以及亞洲對非洲的投資。目前，世界外匯儲備總額高達5．4萬億美元，其中大部分掌握在發展中國家手中。近來，發展中國家開始將部分外匯儲備以「主權財富基金」的形式對外投資，金額可能高達1．5萬億美元，投資的主要方向是發達國家的證券市場和跨國並購，有關動向將對國際資本市場產生重要影響。（五）南北國家有關發展模式的交融與交叉增多，經濟領域多邊協調漸成趨勢，新興大國加速崛起，經濟力量加速「多極化」。經濟全球化背景下，發達國家與發展中國家相互利用，南北關系呈繁蕪交織的狀態。俄羅斯迅速復興和印度加快振興，打破了冷戰後中國一枝獨秀的局面，初步形成了新興大國崛起的第一梯隊。一批發展中國家邁入或走近經濟次大國行列，對維護世界經濟體系的穩定及貿易自由化的需要不斷增強，與發達國家的共同利益有所增多，雙方相互依存有所加深，在經濟、金融等領域開展對話與合作的重要性與緊迫性日增。「G8（八國集團）＋5」成為促進南北對話的重要高端平台。G20（20國集團）涵蓋當前世界上最主要發達國家和發展中國家，具有較強的「南北」代表性，近年來在協調發展中國家和發達國家在應對金融危機、促進世界經濟金融穩定發展等的立場方面發揮了積極作用。加拿大倡議在G20框架內成立「全球首腦論壇」，進一步反映出國際社會加強多邊對話協調的趨勢。（六）各種區域或雙邊自由貿易安排發展迅速，國際貿易、跨國投資重趨活躍，自貿區談判方興未艾，通過自貿協定等形式，新興力量與傳統大國結成經濟聯盟成為時尚。區域經濟合作既是各國順應時代潮流的必然產物，也是有關國家以區域發展為依託，為減緩經濟全球化無序沖擊而採取的合理選擇。區域經濟合作、區域集團化趨勢與經濟全球化發展並行不悖。這種總體上良性的經貿互動推動了政治上的良性發展，大國重啟戰爭的可能性幾乎為零。東亞、拉美、非洲等地區以發展中國家為主體的區域合作蓬勃發展。一些發展中國家之間區域合作勢頭加強，成為聯系不同地區之間合作網路的重要紐帶。巴西、印度、南非已建立三國合作框架，亞洲與非洲，亞洲與拉美，拉美與中東之間的經濟聯系日益緊密。各國均試圖通過強強聯合、強弱互補的模式加快區域集團建設，實現市場、資源的優化配置，謀求在新的世界經濟格局中占據優勢地位。美國全面推動建立「美洲自由貿易區」，歐盟借東擴之機加快區內金融、服務一體化進程，拉美兩大經濟組織南方共同市場和安第斯共同體宣布加快自由貿易談判，東亞10＋3和上海合作組織作為亞洲兩個支柱性機制深入發展。未來國際經濟關系將逐漸由國家之間的較量和競爭轉向區域經濟集團之間的角逐，圍繞全球經貿政策、金融體制的斗爭與協調將主要在經濟集團之間。（七）國際能源、資源價格大幅上漲，國際能源格局調整步伐加快，對能源等戰略資源的爭奪成為影響國際經濟關系的最大不確定因素。一些資源大國特別是油氣資源富集的國家把握了資源性產品價格上漲的良機，不僅從中獲取巨額收益，同時提升了在國際經濟體系中的地位和影響。近年來，俄羅斯、沙烏地阿拉伯、伊朗、委內瑞拉和阿聯酋在全球國內生產總值總量及人均國內生產總值排序中平均前移了三個位次。一些石油生產國加強了對國內石油資源的控制，減少了發達國家對其石油資源的掌控。伊朗、委內瑞拉等產油國將能源作為國際斗爭的主要籌碼，公開向美「叫板」。美國目前控制著中亞、中東、西非和北美的世界近70％的石油資源。全球能源戰略格局明顯向美傾斜，但在世界能源市場格局方面，俄羅斯影響舉足輕重，石油輸出國組織的戰略影響不可低估。日本努力穩定傳統石油來源，並積極拓展新渠道。歐盟等國積極增加石油戰略儲備，並尋求能源合作。隨著世界經濟的強勁復甦和繁榮，各方對能源的依賴將與日俱增。圍繞油氣資源、運輸管道和市場價格等，美、歐、日等大國還將激烈的國際能源爭奪戰。同時，隨著新興發展中大國對能源需求的快速增長及對能源安全的追求，相關能源企業迅速發展壯大，打破了發達國家企業在國際能源產業中的壟斷地位。

『柒』 如何看懂數據分析

數據分析師，主要是兩類人，一類是數據挖掘工程師，另一類是業務分析師。前者更偏技術，後者更偏業務。

成為一名合格的數據分析師需要作如下准備：
1、熟知行業與業務
2、理解業務中產生的數據
3、能提取數據
4、分析數據
5、解讀數據
6、展示數據

主要還是商業敏感度，資料庫及SQL水平，掌握數據分析工具及數據模型的能力，還有數據敏感度，和PPT能力

『捌』 如何准確解讀教育數據

如今，越來越多的研究依託於網站和社交網路，得出的結論往往很片面。如果人們將這種粗略的研究成果當成教學真經，是一件非常危險的事情。學會正確解讀教育數據很有必要。

教育進入了大數據時代，互聯網中充斥著形形色色的學習和教學研究。記者們紛紛將這些成果當成拯救教育的良方報道出來。盡管這些研究都在試圖解決某些問題，但並非都適合教學實踐。

「公共教育一直被政治化，最近情況越來越糟。很多吸引眼球的教育研究流傳很廣，這一點可以理解，但我希望教育記者和家長能更加理性思考，拒絕一般化和不科學的研究成果。」數學家特雷西·扎格表達了對教育理論被濫用的擔憂。

「統計數據很醒目並不意味著研究結果同樣卓越。」《鼓勵挫折：關於兒童的新思考》的作者阿什利·梅里曼解釋，「將最新的研究成果當成錦囊妙計的最大問題在於，教育是一艘不好調頭的大船。」

「一些記者在新聞稿中援引某項研究，卻對其中的關鍵細節一知半解，這樣會帶來過於簡化或誇大的效果。結果就是，家長和老師將這種半成品帶到了教育中，投入大筆時間和金錢，最後卻毫無成效。」梅里曼說。

由於讀者和作家都在尋找擺脫教育困境的辦法，這里可以提供一些建議：

1.研究觀點通用嗎？

教育政策理應影響深遠，不能說變就變，田納西州的小班教育研究是個很好的例子。

20世紀80年代後期，研究人員將田納西州數千名小學三年級兒童分為兩大類：標准班（1名老師22名學生）和小班（1名老師15名學生），跟蹤他們在一段時間內的閱讀和數學成績後發現，小班孩子成績更好，從而導致了全國性的小班教學浪潮。

但之後許多班級規模方面的研究，得出的結論更加復雜，同時證明了這項研究的片面性。事實上，對田納西州三年級學生成績有利的分班方式，不一定能提高喬治亞州八年級學生的寫作水平，或曼哈頓學生的地理成績，而且也不適用於採用不同教學方式的教師。避免單一研究成果的過度普及非常有必要。

2.結果是否可靠？

小規模研究是出了名的不可靠，應持懷疑態度。最近卡耐基梅隆大學的研究人員對24所幼兒園的大班兒童進行觀察發現，與裝修華麗的教室相比，在簡朴教室讀書的孩子科學成績高13%。作者因此得出結論：過分裝飾可能會影響學習。媒體援引研究人員的話說，希望這一發現能為教室裝修提供建議。

基於24所幼兒園的研究結論並不科學。好像只要改變一下裝修風格，就能讓孩子成績提高13%。如果對不同學校、不同學生進行研究，得出的結論可能完全相反。小規模研究往往會出現這種問題，難道沒有其他因素影響考試成績嗎？

3.研究方法是否科學？

有些毫無成效的研究也被媒體報道出來。比如有專家稱家長輔導孩子功課對孩子成績毫無幫助。然而重要的問題在於，該研究沒有證明輔導與不輔導之間的差別，換句話說，研究者沒有發現家長的價值，不代表家長沒有價值。

這也是很多研究者會犯的錯誤。一方面是因為研究者能力不足。當研究者想在一小群研究對象中找到一個被忽略的現象時，他會很容易忽視另一些普遍現象。

另一方面他們沒有考慮到其他變數。比如，在這項研究中，有的家長是乾脆替孩子完成功課，有的家長則啟發孩子思考。前者當然對孩子的成績毫無幫助，後者卻讓孩子受益匪淺。所以，一定要認真分析研究變數與結論的關系，並找到被研究者忽視的影響因素。

4.是因果關系，還是條件關系？

有研究稱，最好的教育工具是書櫃，尤其對那些每天上網的父母來說。家裡書籍的多少，和家長的收入、學歷一樣具有教育性。

書籍的數量確實會對孩子產生影響，但不是決定孩子未來的直接原因。就好像公雞會在太陽升起時打鳴，但陽光不是雞叫的唯一原因，理清因果關系至關重要。「書櫃研究」的作者也承認其研究結論只是提供一種可能性。

沒有哪項調查研究完美無缺，在閱讀調查結果時，可以多持懷疑態度，辯證地多思考。嘩眾取寵的標題確實能吸引眼球，但為了教育的發展和孩子的未來，記者和研究者也應當多考慮有效性和適用性，得出值得信賴的結論。

『玖』 怎樣看數據怎麼樣的數據才是好數據

位置不同關注的數據也會不同：G的話主要看三分命中率，其次是搶斷、主公，F的話看籃板、蓋子，還有得分，C的話那最重要的就是籃板和帽子了。當然，最重要的還是要看勝率了。

『拾』 解讀數據的正確方法是什麼

1、判斷數據

看看報告中的數據有無邏輯錯誤，運算錯誤，業務場景錯誤的數字。這是解讀數據報告的基礎，否則會出現找了半天結論回頭看原來是原始數據有問題;

2、理解數據

看看報告中有哪些指標，指標定義統計口徑是什麼，單位，數據來源等，還有展示方法有無問題(比如有些人喜歡調坐標軸起點)，這一步是避免誤讀;

3、發現事實

通過對比數據大小，高低，趨勢，平均值，極值等發現數據中的規律或問題，然後再和自己的業務認知，生活常識做比較找到更多價值點，特別要注意那些異常價值點，這往往是產生結論的觸發點。

4、產生見解

對3中發現的價值點進行提煉，找到共性的東西，再和業務場景或其它報告中的數據進行比較即可以產生結論。注意結論不是事實，而是對事實的提煉和升華。

關於解讀數據的正確方法，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、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。