如何解讀數據

Ⅰ 數據分析最為基本的三種方法

數據分析最為基本的三種方法

數據分析重要的是模型，說白點就是知道要什麼數據，了解數據走勢，懂得如何分析。在數據分析呈現後，要根據分析得出結論，結論中需要用簡單明了的語言表明出現的問題，導致問題的原因，最後就是針對問題的解決方法。
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。數據預處理是最為重要的，保證數據的完整性和准確性，如果前期的數據加工過程中得到的數據是錯誤，後面再怎麼分析都是不對的。
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；在這個階段更重要的注重對於數據的解讀，數據反映出來的規則是怎麼樣的？目前業務碰到什麼樣的問題？希望通過數據解決什麼問題。
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。
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。

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，就是數據分析的三看。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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Ⅱ 超級菜鳥怎麼學習數據分析

其實無論是小白或者超級菜鳥，又或者已經具備一定的數理統計或計算機編程基礎，對於學習數據分析師來說，都是從頭開始。雖然擁有一定的學資背景，會讓你在剛開始學習時比較容易上手，但都是基本性的東西，不具備明顯的優勢。個人的努力和興趣，以及自覺學習和自主思考的能力也非常重要。不要因為自己是菜鳥而妄自菲薄，付出終有回報，只要持之以恆。

明確目標導向，學習必備也是最有用的那部分，才能避免無效信息降低學習效率。

明確知識框架和學習路徑

數據分析這件事，如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對應該掌握的知識架構有初步的了解。你可以去看看數據分析師職位，企業對技能需求可總結如下：

SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理；

會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示；

會用腳本語言進行數據分析，Python or R；

有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集；

會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；

熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法；

高效的學習路徑是什麼？就是數據分析的流程。一般大致可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實現一個數據分析師的學成之旅。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。

按照上面的流程，我們分需要獲取外部數據和不需要獲取外部數據兩類分析師，總結學習路徑如下：

1.需要獲取外部數據分析師：

python基礎知識

python爬蟲

SQL語言

python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統計學基礎

回歸分析方法

數據挖掘基本演算法：分類、聚類

模型優化：特徵提取

數據可視化：seaborn、matplotlib

2.不需要獲取外部數據分析師：

SQL語言

python基礎知識

python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

統計學基礎

回歸分析方法

數據挖掘基本演算法：分類、聚類

模型優化：特徵提取

數據可視化：seaborn、matplotlib

Ⅲ 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。

Ⅳ 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

Ⅳ 作為運營人員，應如何有效地解讀數據報告

蹩腳與優質報告的區別通常在於數據是否只是堆砌，是否有提供切實可行的建議以及預測，而不是只是提供數據把梳理總結工作留給管理層。今天就來說說如何看數據報告，並希望從中幫助你們提供一些有用的東西用於製作自己的數據報告。
一、數據報告的組成
在看數據報告以及做數據報告前首先得知道數據報告通常由哪些內容組成，所以先來說說數據報告的組成。數據報告一般具有高度濃縮的特點，報告中提供的也必須是信息，而不是數據，甚至有時候還得從人性哲學的角度進行突破。組成數據報告的內容也一般比較固定，通常是由8部分組成，即關鍵KPI指標、KPI變化觸發條件、 KPI指標負責人、數據分析負責人、KPI指標變化趨勢及細分、KPI指標變化原因、KPI指標對應的Action、衡量KPI指標造成的影響。

1、關鍵KPI指標
關鍵KPI指標通常是數據報告的核心部分，數據報告裡面的內容也幾乎是用來描述關鍵KPI指標的變化趨勢以及變化的原因的，日常所做的推廣也都是為了提高關鍵KPI指標。
2、 KPI變化觸發條件
KPI變化觸發條件這個指標一般是用於對數據的分析，這個指標是由我們自己人為設定的，而這個指標是設定通常是按照三種原則來設定的，即：按目標進行設置、按變化率進行設置、按貨幣影響進行設置。
3、KPI指標負責人
這個指標的意思是當關鍵KPI指標發生變化，我們需要去的人就是KPI指標的負責人，而這個KPI也可以作為他的業績考核指標。一般來說每一個KPI指標都會有一個明確的指標負責人。
4、數據分析負責人
這個指標的意思是當數據發生變化的時候我們要去找的人，數據分析負責人需要對整個數據分析報告負責。也就是說他要選擇在什麼時間、什麼情況下、對哪些關鍵KPI指標進行分析，並最終給出可執行的分析報告。
5、KPI指標變化趨勢及細分
這個指標通常是數據分析報告中最有價值的部分，整個報告的分析過程也將從這部分開始，這里通常會提供關鍵KPI指標的背景信息、變化趨勢、原因等。
6 、KPI指標變化原因
這個指標一般是用來對報告中關鍵KPI指標的變化原因進行說明，也會分析到更加細致更加底層的基礎指標，讓我們能夠全局的對產品進行把控原因及趨勢。可以說是對前面的一個充分的補充。
7、 KPI指標對應的Action
有了前面的分析趨勢及原因後我們就需要採取相對應的行動了，而這部分的指標就是用來解釋對於前面提出的問題，會指下一步的行動和建議。
8、衡量KPI指標造成的影響
到了這里就也就是報告的末尾部分了，我們也需要讓老闆明白到底發生了什麼問題、以及報告的真正價值。到了這里所有的分析結果和指標數字也都將轉化為貨幣和收入。當然，這里會需要很多基礎數據的支持，比如，端到端的分析，流量渠道的細分等等。

二、KPI指標的創建及選擇
由數據報告的組成我們知道關鍵KPI指標是個很重要的概念及衡量指標，那麼，對於這個重要的指標我們該如何去創建呢？通常，關鍵KPI指標 的創建得要符合兩個原則，即：關鍵KPI指標與網站的目標高度相關、關鍵KPI指標的變化度影響了網站目標的完成。那麼如何創建關鍵KPI指標呢？
1. 關鍵KPI指標創建的步驟
關鍵KPI指標創建時候一般符合以下的路徑，如圖所示：

即創建關鍵KPI指標通常分6個步驟：
商業目標；
網站目標；
策略；
指標；
關鍵績效指標；
行動及見解。
2. 關鍵KPI指標創建的步驟說明
（1）商業目標
創建步驟中的商業目標就是網站所存在的價值，我們在創建關鍵KPI指標時候得首先確定商業目標，然後再去細分確定的小目標。而商業目標一般分為以下4類，即銷售商品或服務、產生銷售線索、獲得廣告收入、提供在線支持。
（2）網站目標
網站目標的創建一般是在商業目標之後。舉個例子：當汽車銷售網站A的商業目標是通過網站增加線下汽車的銷量時候，那麼它的商業目標應該是屬於產生銷售的線索，而它的網站目標應該是讓銷售人員獲得更多來自網站的咨詢電話。
（3）策略
我們在完成網站目標的過程中所採用的方法和方式就是測略。而一般來講，策略都是為網站目標服務的，在實際執行的過程中我們通常會將策略進行拆分，比如拆分成流量策略、內容策略、頁面策略、路徑策略、產品策略等。制定策略執行策略後我們也需要對策略進行檢驗，得搞清楚每個產品、每個頁面甚至每個元素與網站目標的關系。通常能夠符合這些時，這個策略是成功的，相反的，當策略和網站目標不太相關時，就是一個不好的策略。
（4）指標
通常，我們在衡量網站目標完成情況的時候所用的參考支持就是這里所說的指標，指標可用來管理和衡量每天的工作量。當訪客進行訪問，指標就會把訪問者與網站的每一次交互都記錄下來，並且量化為數字。比如網站產生了多少咨詢電話、來了多少個訪客、他們看了幾個頁面、停留了多長時間等。
（5）關鍵績效指標
用於衡量網站商業目標關鍵指標的數據為關鍵績效指標，通常，關鍵績效指標是通過不同的基礎指標計算得到的。分析中我們會發現關鍵績效指標一般是個性化的指標，用於對網站目標的分解，而且每一個關鍵績效指標都有後續的行動和建議。每一個關鍵績效指標都與基礎指標有聯系，當關鍵績效指標發生變化時，可以通過調整基礎指標來進行改善。
（6）行動及見解
行動和見解是驅動完成商業目標的最終方法。因為雖然我們制定了很多指標，但是運營過程復雜，肯定會有很多復雜條件或者突變因素在 ，所以就需要有運營人的行動和見解在，需要通過分析師定量和定性的分析才可以找到准確的Action和建議。

Ⅵ 數據咋分析解讀6大推廣必備數據報告

一、賬戶報告

最基礎的第一項報表，可以選擇時間段來查看賬戶整體的消費情況。還可以進行細分，分地區、時段、設備等進行查看。

二、計劃報告

查看賬戶中各計劃的消費情況，在左側只顯示前五個計劃，同樣也可以分維度查看。

三、單元報告

很多人在優化賬戶時會有選擇困難症：這么多單元，到底選擇哪個來進行優化放量呢?這時候就要靠單元報表來分析。

單元報表中查看賬戶各單元的消費情況，同樣左邊只顯示消費前五名的單元，可以點擊下載查看完整報表。

四、關鍵詞報告

在定向報告中有兩項，關鍵詞和搜索詞報告。

首先我們來看關鍵詞報告：關鍵詞報告能夠查看賬戶中所有關鍵詞的消費情況，同樣下載報告進行查看分析。

五、搜索詞報告

搜索詞報告是我們最常見到和用到的，在報告中，我們能夠看到網民通過是搜索哪些詞訪問了網站。

六、創意報告

創意報告能夠查看賬戶中創意的點擊消費情況。競價推廣的工作中經常有一項就是優化創意，但跟剛才的問題一樣，這么多創意需要優化那一個呢?

關於6大推廣必備數據報告，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。

Ⅶ 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

你好，大數據是指巨量的數據，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

當下，大數據技術作為新興技術被許多互聯網大廠所需，以華為為例。

1、華為雲推出大數據稽核方案解決偷逃費

很多朋友可能發現,部分省界收費站變少而ETC通道在增加,高速公路的出行體驗比以前更加順暢。然而,在公眾體驗節省費用、便捷通行等利好的同時,高速公路的管理運營單位卻飽受新情況的困擾。

部分車主偷逃費方式多樣化,包括換卡逃費、車頭掛車分離逃費、倒換電子標簽、ETC車道跟車逃費等。同時偷逃費行為向專業化、團伙化演變,給高速運營單位帶來大量經濟損失和嚴峻挑戰。

以華為為例，華為給1-3年經驗的大數據開發工程師開到了高達4萬的月薪，在其他大廠的招聘中30k-60k的大數據開發工程師，也只要1-3年工作經驗，可以說大數據、雲計算仍是當下的紅利崗位。

希望我的回答對你有所幫助！