怎麼數據分析

Ⅰ 如何運用數據分析

1. 可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。

3. 預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4. 語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

Ⅱ 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。

Ⅲ 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。

Ⅳ 數據分析怎麼做

數據分析首先進行數據預處理，然後再用各種方法來挖掘數據

Ⅳ 如何分析數據

根據你的描述，應該是分析變數之間的相關性，即年級等是否會對分數完成影響，spss中可以進行相關性分析，如果相關系數和顯著性在一定范圍，則說明有顯著相關性。

Ⅵ 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。

Ⅶ 數據分析怎麼寫

這個分析你可以從兩方面來看，一看值（最大值、最小值），二看趨勢（呈上升或下降趨勢）
所以從以上的方法就可以得出結論
從圖一中你可以發現男生用iphone的較多，女生用vivo的較多。
從圖二中你可以發現，女生對手機的價格較為敏感，主要集中在1500元以下的區間。
男生購買手機主要集中在1500-2500這個區間