如何提高數據分析和總結能力

『壹』 如何提高收集數據和分析數據的能力

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

如何從大數據中採集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。

想要培養數據分析的能力，可以從兩部分來著手：一是數據分析方法論的建立，二是數據分析從入門到精通的知識學習。

理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。

實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。

也可以採用第三方的大數據服務平台，觀向數據是一款整體的數據採集、分析、可視化系統，可以幫助企業品牌發展提供科學化決策。

『貳』 工科大學生怎樣提高工程設計能力、數據分析能力、技術集成能力

• 工程設計能力：工程設計是為了滿足人類的某種需要，運用一定的科學技術知識和方法，創造和擬定製造新技術、新產品、新工藝的方案和說明。工程設計是科學物化中的橋梁，設計的成果是組織生產的指令性文件，工程設計能力是每個工科人才必須具備的一項基本能力。

（1）多次實驗並學會總結。工程技術設計方法是在漫長的社會活動實踐中發展起來的，完成工程設計主要靠設計者的直覺和經驗，因此需要大量的實踐經歷和經驗總結。

（2）根據任務，逐步細化設計。根據任務的技術要求，在經驗方法的基礎上，先提出設計的初步輪廓，然後再逐步按照近三階段（即初步設計、技術設計和施工設計）的設計方法細化

（3）注重日常積累。博覽群書，多留意一下細節方面的事情，因為靈感往往孕育其中，然後再按照現代設計的方法進行設計，往往會更輕松和更能解決問題。

（4）培養自己的審美意識，能夠將技術與藝術柔和在一起，才能使創造的產品不僅具有社會使用價值，還能為人們提供美的享受。科學素養與人文素養相結合是現代科技人才高素質的體現。

• 數據處理能力：工科學生在研究中從選定研究課題，到設計、試驗、組織生產，都離不開數據的處理與交流，數據處理的能力要在長期的科技工作中得到鍛煉才會有所提高。具體來講可以從以下幾個方面著手。

(1)提升信息獲取能力。充分利用搜索引擎、專業的檢索系統搜集、查詢有關的研究數據，學好專業外語，廣泛深入的閱讀中外文獻著作，翻譯、分析有關的科技資料，並不斷總結整理，形成良好的研究習慣。

（2）提升處理數據的技術能力，熟悉各種數據分析工具，如excel數據透視表、SPSS等；了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中。

（3）提升信息甄別能力。主要可以通過積極關注行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗，向導師、同學請教，多動手實踐，不斷假設、驗證，不斷總結分析方法。

• 技術集成能力：是按照一定的技術原理或功能目的，將兩個或兩個以上的單項技術通過重組而獲得具有統一整體功能的新技術的創造方法。工科學生通過培養技術集成能力往往更容易實現問題突破和思維創新。

（1）提高自身主動學習意識，激發學習興趣，興趣是最好的老師，只有有了興趣和求知慾，才能主動的更好的學習各門學科知識。

（2）積極參加各類講座、報告、研究小組討論、學科競賽等學術活動，通過廣泛的交流和見聞，拓寬視野。

（3）充分利用大學的各種資源，廣泛閱讀文獻，了解各個方向相關的研究發展情況。

（4）積極參加實踐項目，申請擔任助教、助研工作，加強實驗、實習，在實際中發現問題，以問題為牽引學習相關領域知識，以此達到鍛煉科研能力和技術集成創新的目的。

『叄』 提高分析能力，必看的書有哪些

任何分析能力都來自於對數據的解析，這個時候就更建議大家從基礎的底子打起。因此這里推薦《統計學的學習方法》和《深入淺出統計學》這兩本書。這兩本書雖然比較枯燥，大多都是理論性的東西，但是在學完這兩本書以後，能夠讓你塑造起一個優秀的分析框架和相關的理論知識。並且你在知道了相結果。該書當中通過大量的實例告訴我們怎樣運用數據，怎樣將數據的結果完整且簡單地表達出來，從數據結果當中看到有用的信息。

『肆』 如何培養學生數學核心素養中的數據分析能力

1.利用游戲進行教學

數據分析能力是高中生通過學習統計知識而逐漸養成的一種能力，也是高中生應具備的一項基本素養。要想學習好高中數學中的概率統計，高中生需要對概率統計的模板做到熟練掌握，然後慢慢地培養自己的數據分析能力。因為學生都喜歡較為有趣事情，熱愛游戲活動，所以數學教師可以利用學生的這一特點，在教學統計知識時，營造一種輕松活潑的課堂學習氛圍，讓高中生在游戲中進行數據分析，在調動學生積極性的同時，提升學生的數學分析能力。這樣一來，不僅能調動學生學習數學的積極性，還能培養學生的數據分析能力。

例如，在教學「隨機事件的概率」時，高中數學教師可以在講完課以後，讓學生以游戲的方式進行練習。數學教師可以給出很多典型的隨機事件的概率的例題，然後要求學生從左到右再從前到後一條龍式地進行回答，回答對的就坐下，回答錯的就會被懲罰擦黑板。這樣就可以讓學生在回答問題的時候集中注意力，並且提高數據分析的速度。同時學生在觀察別人回答問題時也會進行快速分析，從而訓練和培養數據分析能力。

2.合理布置學習任務

數據分析是高中生根據題目所提供的信息對給出的問題進行解答，這個過程考查的是高中生的分析能力和推理總結能力。數據分析是得到數學結論的手段之一，需要學生有比較強的觀察總結能力，是學好概率統計知識的前提。數據分析能力的培養需要高中生進行不斷的練習，學生只有熟練掌握概率統計的知識，才會慢慢地有所感悟，其數據分析能力也會慢慢地提高。因此，高中教師要對概率統計的學習任務進行合理且恰當的布置，爭取使所有的學生都可以逐步地提高數據分析能力。

例如，在教學概率統計時，數學教師可以採用「舉三反一」的教學方式，就一種題型給學生舉三四個例子，讓高中生先熟悉概率統計的做題模式，對數據分析有一個初步的了解;然後，讓學生根據概率統計知識解決相關的問題。但是要注意，數學教師應該根據每位學生的數學水平合理地布置作業題目，對於學習能力較好的學生，可以布置難度較高的作業;對於學習能力較差的學生，可以布置基礎知識練習類的作業。需要注意的是，這些作業應讓學生同步完成。數學教師根據學生的知識水平進行恰當的作業布置，有助於所有學生均衡地提高數據分析能力。

3.創設合作教學情境

在實際教學過程中，高中數學教師可以給學生創設適合教學的情境。數據分析就是針對數學數據進行有效並且合理的分析。數學教師可以把學生分成多個小組，讓他們一起學習，這樣就可以給小組營造良好的氛圍。讓學生在小組內進行數據分析，可以激發學生的思考，吸引學生的注意力，有利於構建高效的數學課堂。同時，教師在合作教學中，可以培養學生的合作探究能力，提高學生數據處理的能力。因此，數學教師應該在課堂中營造合作的教學情境，調動學生學習的積極性，使學生體會到數學的奧秘和神奇，從而更好地提升學生的數據分析能力。

例如，教學「古典概型」和「幾何概型」時，數學教師在講解完成後，給學生布置了一道與之相關的題目，允許學生在小組內互相交流，並對數據進行整理和收集;同時，要求每名學生參與其中，合理地分配任務，並給學生十分鍾的時間。十分鍾後，數學教師可以對小組進行提問，來查看他們的完成效果，並對該題目進行講解。

『伍』 怎樣提高數據分析能力

1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。

2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。

3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主。