數據怎麼做

① 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。

② excel數據分析怎麼做

做excel數據分析的方法如下：

1、打開Excel，打開左上角文件的標簽欄。

2、進入到底部的「選項」。

3、接下來找到「載入項」，然後在載入項中找到「分析工具庫」。

4、然後點擊底部的「轉到」。

5、在這個界面勾選「分析工具庫」然後確定。

6、接著就可以在頂部工具欄的「數據」一欄下找到「數據分析」選項了。

7、單擊打開，這里有很多簡單的數據分析功能，單擊需要使用的功能確定，然後按照要求使用即可。

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③ 數據分析走勢圖怎麼做

數據分析走勢圖怎麼做，下面就給我大家介紹一下解決方法，望大家採納。

1、首先准備好一組數據，這組數據要分好類，而且有明確的標題。

④ 數據分析的操作怎麼做

1、識別需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。
2、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。
3、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息。
4、過程改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對問題的分析，評估其有效性。

⑤ wps如何做數據匯總

• 第一首先點擊打開WPS表格數據。

  然後再導入需要數據分類匯總的表格數據。

  

⑥ 網頁數據分析如何做

看你怎麼採集網頁數據，一般來說自己後台可以進行原始數據的統計，即看日誌，然後開發出可視化的頁面。另外一種方式就是通過第三方插件進行統計，例如網路統計等。

採集完上述數據後，基本上最有效的就是pv、uv、停留時長等數據，對於這些數據有一些公式的演算法你需要進行分析，例如pv/uv、留存、tad等。

pv、uv、日留存、三日留存等數據可以做成按時、按日的線性趨勢圖，用來找到比例關系及冰點期、熱點期等。

上述的基本分析做完後，可根據子目錄、頁面轉化進行分析，即你想讓用戶從哪裡進入到哪裡，但實際的數據是否達到你的預期值等。這些基本性質的數據做完後，個人認為已經可以達到一般運營的需求了，更深層次的挖掘分析及機器學習在此處意義不大，因為操作起來復雜且波動性大會造成結論不準確。

⑦ 數據怎麼做

數據需要多方面比較和統計，可以分短期，中期和長期，或者從不同領域，不同結構，不同方面進行統計，再有和值，差值，需要考慮的方面很多。

⑧ 數據分析怎麼做

一、 具備基本的數據素養

1. 具備基本的統計學概念

先來說一下最基礎的概念：平均值，中位數，百分位數，眾數，離散程度，方差，標准差。這里不一一贅述，只簡單說一下均值和中位數的差異。 均值：即平均數，優勢是，均值跟所有數據都相關，劣勢是容易受到極端值影響。
比如，你和你的3個好友，跟比爾蓋茨組成一個團隊，然後這個團隊的人均身價是200億美金，你會覺得自己是有錢人嗎？ 中位數：只跟排在中間的數據相關，優點是不受極端值影響，缺點是缺乏敏感性。

2. 避免數據邏輯錯誤常見數據邏輯謬誤1：相關當因果

「有研究結果表明：顏值高的人收入也更高。」 聽到這個結論，你會不會覺得應該去整容？ 但有可能是因為，顏值高的人相對比較自信，而自信的人容易在職場上獲得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力裝扮自己，所以看起來顏值更高。所以說，上面這個表達，只是在說顏值和收入相關，但沒有說兩者是因果關系。

二、數據溝通和表達：如何用數據講故事

如果你能夠具備足夠的數據素養，知道如何呈現數據，同時能夠把數據表達出來，那麼就能在故事當中融入足夠有說服力的數據，故事自然變得很有說服力。

1. 理解溝通目的和對象

如果你說服一個客戶購買你的理財產品，你會怎麼跟他說？

第一種：這個理財產品有10%的概率會虧；

第二種：這個理財產品有90%的概率能賺。

當然是後者，他聽完大概率願意買，但如果是前一種說法，他可能會很恐懼。 所以，當你在公司裡面跟不同的對象溝通時，也應該呈現不一樣的數據。
比如，高層可能關心公司整體營收、盈利等等相關數據，中層可能關心他們部門的KPI數據，而主管更關注某個活動、某個舉措的成功失敗情況。

2. 選擇合適的數據表達類型

怎麼樣用更加合適的數據圖表類型？這里有些經驗干貨分享給大家，常用表格適用范圍如下：

o 散點圖（適合相關）

o 折線圖（適合趨勢）

o 橫的和豎的條形圖（適合對比）

o 瀑布圖（適合演變）

o 熱力圖（適合聚焦）

o 雷達圖（適合多指標）

o 詞雲圖（適合看分布）等等

3. 符合數據可視化原則

數據的可視化也非常重要，因為如果沒有可視化，就是一些數字羅列，那就跟文字信息沒什麼差異了。
數據可視化的幾個原則：閱讀門檻別太高，不要過多顏色，突出關鍵信息，文本與數據呼應。

⑨ 怎麼做一個多行業的數據

在WPS文檔有模版，直接填入數據即可。
行業的大數據架構最開始進公司的時候是在運營部，主要是負責運營報表的數據，當時的系統還很差，提取數據很困難，做報表也很難，都是東拼西湊一些數據，然後做成PPT。
記得當時主要的數據就是銷售額，訂單量，毛利額，客單價，每單價，庫存等一些特別基礎的數據，然後用這些數據作出一些圖表來。