如何做數據統計與分析

❶ 怎樣用 Excel 做數據分析

excel
做數據分析通常是使用excel的數據分析功能;另外就是描述性統計分析。
描述性統計分析詳解：
在數據分析的時候，一般首先要對數據進行描述性統計分析(descriptive
analysis)，以發現其內在的規律，再選擇進一步分析的方法。描述性統計分析要對調查總體所有變數的有關數據做統計性描述，主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布、以及一些基本的統計圖形，常用的指標有均值、中位數、眾數、方差、標准差等等。
使用excel的數據分析功能步驟介紹：
1，新建並打開excel表格;
2，添加數據分析插件;
3，點擊「載入項」選項，選中「分析工具庫」，點擊下方"轉到"按鈕;
4，出現excel載入宏界面，在」分析工具庫「前方框內打勾，點擊確定;
5，經過上一步已經成功添加」數據分析插件;
6，點擊」數據分析「，可以找到相關的分析方法，如回歸分析，方差分析。

❷ 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。

❸ 如何做好數據分析

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。

❹ 大數據工程師如何進行統計數據分析

【導讀】隨著大數據時代的到來，數據資源已經成為一種新的資源形式，在這樣的布景之下，怎麼科學運用大數據，將其價值進行充分地挖掘、剖析，有效促進社會開展成為各行業開展之下的重要方向。那麼，大數據工程師如何進行統計數據分析呢?

1.規劃和解說試驗以指導產品決策

數據剖析師能夠協助確認這種差異是否足夠顯著，以致需求引起更多的關注，關注和出資。它們能夠協助你了解試驗成果，這在你測量多個指標，運行相互影響的試驗或成果中產生某些Simpson悖論時特別有用。

2.樹立猜測信號而非雜訊的模型

數據剖析師能夠告知你或許的原因，為什麼銷量增長了5%。數據剖析師能夠協助你了解推進出售的要素，下個月的出售狀況以及需求注意的潛在趨勢。

請參閱什麼是過度擬合的直觀解說，尤其是對於少量樣本集?過度擬合實際上是在做什麼?高R，低標准誤差的過高許諾怎麼產生?了解為什麼僅適合信號這一點很重要。

3.將大數據變成全局

任何人都能夠觀察到該企業有100,000個客戶在你的雜貨店購買10,000個項目。

數據剖析師能夠協助你標記每個客戶，將他們與相似的客戶分組，並了解他們的購買習慣。這樣一來，你便能夠查看事務開展怎麼影響特定人群，而不用整體看待每個人或獨自看待每個人。

4.了解用戶的參加度，保存率，轉化率和潛在客戶

為什麼你的客戶從你的網站上購買商品?你怎麼保持客戶回頭客?為什麼用戶退出你的渠道?他們什麼時候出來?你公司最喜歡哪種電子郵件來招引用戶?參加，活動或成功的一些首要指標是什麼?有哪些好的出售線索?

運用的統計數據：回歸，因果剖析，潛在變數剖析，調查規劃

5.給用戶他們想要的東西

給定用戶(客戶，客戶，用戶)及其與公司項目(廣告，商品，電影)之間的互動(點擊，購買，評級)的矩陣，你能否建議用戶接下來要購買哪些項目?

6.智能預算

0%能夠很好地預算點擊率嗎?數據剖析師能夠結合數據，全局數據和先驗常識來獲得抱負的估計值，告知你該估計值的屬性，並總結該估計值的含義。

7.用數據講故事

數據剖析師在公司中的人物是充任數據與公司之間的大使。溝通是關鍵，並且數據剖析師必須能夠以公司能夠運用的方法解說他們的見地，而又不犧牲數據的保真度。

數據剖析師不只簡單地總結了數字，還解說了數字為何如此重要以及從中能夠得到哪些可行的見地。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於大數據工程師如何進行統計數據分析的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的，希望各位小夥伴們再接再厲，越來越優秀。

❺ 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。

❻ 在Excel中如何進行數據統計與分析

1.首先，需要對原數據簡單的處理一下，方便對比，在任意空白單元格輸入-1 ，然後復制。

❼ 新媒體方面如何能做好數據分析和統計呢

一直以來，互聯網形勢都是變幻莫測，四處充滿了可變性，隨著移動時代的到來，老一套的傳統營銷方式也可能阻擋企業發展。企業如果再不主動涉及新媒體營銷、以及做好大數據統計、融入新時代潮流，可能將遭遇始料不及的困境。
那麼企業該如何將掌控的數據信息變為自己所用呢？通常可以運用大數據來洞悉消費者的行為變化，從而精準地分析用戶的特點和喜好，最後挖掘出產品的潛在性，以及潛在使用價值用戶人群，最終完成銷售市場營銷的精準化、場景化，這樣一個完整的體系就建成了！關於大數據統計，億仁網路認為企業首先需要做的是依據用戶社會屬性、消費者行為、生活方式等信息，抽象性地總結出一個標簽化的用戶畫像，這其中就包括用戶的性別、地區、年紀、文化教育水準，以及用戶的興趣愛好、知名品牌喜好、產品喜好。
接著，企業就要依靠大數據來進行數據分析，這樣可以讓你致力於一部分用戶，而這群用戶就能意味著特殊產品的大部分潛在顧客。最後，採集大數據最大的使用價值並不是事後分析，而是進行事前預測分析和推薦。通過大數據整合更改企業的營銷方法，然後依靠顧客的個人行為數據信息去做推薦，這樣才能做好！

❽ 如何在excel中統計數據進行數據分析

方法/步驟
1
1，打開Excel2010，輸入數據，准備進行描述統計；
2，點擊菜單欄的「文件」中的「選項」
3，出現新的彈窗，點擊「載入項」，在點擊「轉到」；
4，出現新的彈窗，將前面的「方框」都點上「對勾」，點擊確定；
5，點擊菜單欄「數據」，接著點擊「數據分析」，
6，出現新的彈窗，選擇你需要的，在這里選擇「描述統計」，點擊「確定」；
7，出現新的彈窗，點擊選擇要做分析的數據區域，點擊「確定」；
8，選擇數據區域，返回
9，選擇輸出數據的區域，返回
10，在相應的方框前面到上對勾，並點擊「確定」
11，出現分析結果，

❾ 數據分析怎麼做

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最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，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(9)如何做數據統計與分析擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。