數據怎麼分析

① 數據分析的過程是怎樣的

1、數據的需求

要進行數據分析，數據是必須的，它是根據指導分析的人員或客戶的要求指定的。將在其上收集數據的實體的一般類型稱為實驗單位(例如，個體與群體)。可以指定和獲得有關人口的特定變數。

2、數據的收集

數據的收集來源方式很多，它是是從各種來源收集的。數據分析師可以將需求傳達給數據的管理人員，如組織內的信息技術人員。還可以從環境中的感測器(例如監控，衛星等)收集數據。

3、數據的處理

數據的處理是用於將原始信息轉換為可操作的情報或知識的情報周期的各個階段在概念上類似於數據分析中的各個階段。

4、數據的清理

數據一旦經過組織和處理，數據很有可能不完整，可能會包含重復項或包含錯誤。由於數據輸入和存儲方式存在問題，因此需要清理數據。數據清理是防止和糾正這些錯誤的過程。

5、數據的展示

一旦分析了數據，就可以以多種格式將其報告給分析用戶，以支持他們的要求。用戶可能會有反饋，這會導致其他分析。因此，許多分析周期都是迭代的。

② 如何進行有效的數據分析

首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;

什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。

專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。

那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？

事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。

數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析

工作中我們運用數據分析的作用有哪些？

1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等

2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題

3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點：

我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？

然後，我們來看數據分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。

2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。

3、數據處理：

主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。

4、數據分析：

首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。

5、數據展現：

數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點

6、撰寫報告：

數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。

③ 如何進行數據分析

很多人在進行數據分析的時候總是會有些迷惑，那就是不知道怎麼去進行數據分析或者數據分析到底要何處下手，其實這個問題的症結就是對數據分析沒有一個明確思路。在進行數據分析的時候，我們可以制定一個計劃，就能夠知道自己在各個階段該如何做好數據分析工作。簡單來說，可以總結為五個步驟，這五個步驟分別是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。做好了這些工作，才能夠做好數據分析。
首先說說確定分析目的和要分析的數據。我們肯定能意識到，數據分析中最關鍵的一個步驟，只有確定了步驟，才能夠知道自己分析收據的意義。確定數據的重要性在於選擇要分析的數據是否有邏輯性，如果沒有邏輯性，那麼數據分析出來的結果是錯誤的。並且，實際情況往往非常復雜，需要業務的實際情況去選定要分析哪些數據同樣可能決定分析結論。如果選錯了樣本，那分析結論就很大概率不正確。
第二說說觀察源數據。很多人拿到數據就開始處理、分析，其實這樣做並不妥，拿到數據的第一步應該是對數據做一個初步的判斷，如果經過一頓分析發現數據有很基礎的錯誤，會對自己以後的分析沒有自信的。異常數據是在這一步中要重點留意的，有一些數據有較為突出的波動。對於這樣的數據要探究它產生的原因，沒別的，還是要結合業務、結合自己的運營動作去想是否合理。
然後說說處理源數據。處理數據的話就是會使用數據分析的工具，一般來說Excel是夠用的。同時結合個人經驗說下，在用工具處理的時候，真的很可能出現操作錯誤，所以你要時刻提醒著點自己保持大腦運轉，要對數據的合理性不斷地質疑。由此可見數據分析的工具是需要大家多多學習的。
接著說說得出結論。得出結論這個步驟最容易用主觀視角去分析，帶著錯誤的思想方式去分析數據也能夠分析的出，所以數據分析一定要從客觀的角度進行分析，另外，同樣的數據不同的人分析，得出結論可能不同，差異就在於你們掌握、考慮的信息量可能不一樣，數據分析時盡可能讓自己敏感、細致，盡可能多地了解一切其他變數。
最後就是想出優化方案得出結論也不是數據最終的目的，需要大家不斷的發現問題，同時想出解決方案，得到反饋之後還要再發現問題，這才是正確的循環。
以上的內容就是對於數據分析工作的步驟了。數據分析工作的步驟就是確定分析目的和要分析的數據，分析源數據，處理源數據，得出結論，想出優化方案。這樣才能夠更好的進行數據分析工作，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

④ 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!

畫像分群

畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。

比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。

趨勢維度

樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。

趨勢維度

漏斗查詢

經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。

悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。

注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。

漏斗查詢

行為軌道

行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。

行為軌道

留存剖析

留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。

除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。

留存剖析

A/B查驗

A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。

產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。

要進行A/B查驗有兩個必備要素：

1)有滿意的時刻進行查驗

2)數據量和數據密度較高

由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。

A/B查驗

優化建模

當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。

優化建模

例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑤ 如何進行用戶數據分析

進行用戶數據分析的幾個步驟：

1、首先，看用戶行為激發的數據變化，包含跳出，退出，活躍度，日活，這些數據會對運營有一個監控作用，趨勢代表著增長或衰減，異常反應問題；這些數據用易觀方舟的看板可以全局分析；

2、其次，對用戶進行分群，可根據用戶屬性、觸點行為分類、以及利用營銷自動化得到的預測性分析結果，進行分群，群發信息，比如：經常購買母嬰用品的顧客，需要早教產品的可能性大很多。這些都可以利用用戶運營分析得到指導性決策；方舟可以支持用戶分群，以及繼承多家營銷工具，同時可以檢測營銷反饋效果。

3、最後，電商類用戶運營，更要關注，用戶的購買屬性，根據用戶購買品分析出用戶的年齡，階層，愛好等，進行精準營銷。

(5)數據怎麼分析擴展閱讀：

用戶數據分成幾個部分：

1、用戶基礎數據

企業當然想得到超級詳細的數據，不過最差的選擇也是希望能夠得到基礎數據，因為一個用戶就是銷售線索，很可能會成交到訂單；

用戶的基礎數據包括：姓名，電話，郵箱，生日…等這些圍繞著人這個主要對象的基礎屬性；

更多的基礎數據，要擴展到用戶的行為記錄，包括內容消耗記錄與頻次，線下交互活動數據，線上直播參與數據等，這些對於用戶分析有很大意義。

2、用戶企業屬性數據

企業屬性賦予了人的價值，比如公司，職位，企業郵箱，如果說用戶基礎數據是必要條件，那麼企業數據是數據的價值體現。

3、社交屬性數據

包括微信、微博、linkin、脈脈等數據，這部分數據是增值數據，對於用戶畫像的刻錄很有幫助。

⑥ 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。

⑦ 如何進行數據分析

1. 收集數據

數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。

2. 數據清洗

數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。

3. 數據可視化

是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。

4. 數據方向建設和規劃

不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。

5. 數據報告展示

數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。

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 如何用圖表進行數據分析

1、柱狀圖

柱狀圖是一種以長方形的長度為變數的表達圖形的統計圖表，用縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值(不同時間或者不同條件)，只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。對於比較兩種或更多同性質數據的具體變化和發展趨勢有著比較好的效果。

2、折線圖

折線圖可以顯示隨著時間變化而變化的數據，因此折線圖適用於分析時間間隔大小相同情況下數據的變化情況。一般情況下，折線圖中的類別數據是沿水平軸均勻分布的，所有信息的具體數據值沿垂直軸均勻分布。通常折線圖和柱形圖一起使用分析數據數據效果更佳，既有具體值的對比，又有整體發展趨勢的比較，瑣碎處和大局都兼顧到了。

3、條形圖

條形圖可以理解為橫過來的柱狀圖，是主要用來分析對比各個項目之間的比較情況。當需要用圖表分析的數據橫向項目比較少，縱向值跨度又比較大的時候，就需要用條狀圖了。

4、餅圖

餅圖，顧名思義，就是用來比較所分“大餅”的分量，一般用來顯示每一數值與總量的佔比。分析市場佔比份額之類的數據，用餅圖是最適合不過了。FineReport有三維餅圖、復合餅圖、牽引線等餅圖類型，可看到更詳細的分餅效果。

5、地圖

地圖主要用來展示地理背景的業務數據，你需要分析的數據隨著地圖展現出來。基本上宏觀分析展現各省市業務數據的時候，數據地圖就用上場了。