数据分析选什么数据

① 拼多多数据分析首选什么

工作总量=工作效率×工作时间

在工作量一定的情况下，减少时间就可以提高工作效率

（1）工作量=人数x平均工作效率×工作时间；

（2）工作时间=工作量÷人均工作效率；

（3）人均工作效率=工作量÷（人数x每人工作时间)；

通常设完成的总工作量为1. 如果一项工作分几个阶段完成，那么（这几）个阶段工作量的和=1，这是常见的列方程依据。

一件工作，甲用a小时完成，则甲的工作量可看成1，工作时间是a小时，工作效率是a分之1.若这件工作甲用b小时完成，则甲的工作效率是b分之1。

② 数据分析师应选择什么专业

统计专业（有统计理论）、计算机专业专业（会编程序实现）。

③ 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

④ 数据分析主要看哪方面的数据进行参考呢

通过电霸shopee数据分析软件参考平台热销产品，飙升产品，上新产品，热销店铺，新店铺这些数据进行选品和店铺优化

⑤ 想要做数据分析师应选择什么专业

数据分析行业的大火以及较高的薪酬待遇，让很多高中毕业生、在校大学生或职业遭遇瓶颈的人士开始蠢蠢欲动，想学习数据分析从而进入数据分析行列。但 有一个很困惑的问题就是：自己选择或学习的专业似乎和数据分析没什么交集，这个时候选择数据分析师这条道路会不会很艰难？担心自己的专业跟不上数据分析的学习进度，也担心自己的能力是否符合数据分析技能的要求。
其实，讲真的。虽然数据分析这个行业有着天然的专业鄙视链（文理科的逻辑思维功底、编程语言接受程度上以及数理统计基础实实在在的存在差别，这也是甲方更信赖理工科出身的重要原因，因为社科或文艺类专业，很少有学校会严格地按照数理逻辑去制定学生的课程培养计划），但是并不代表文科生没有任何机会，因为大学以前，其实我们都没正式接触过编程或统计学，大学本科更多的是提升一个人的思维、而不是过硬的专研能力。所以文科专业的朋友，兴趣和决定也是重要因素，不能单单凭借客观的专业背景就否定自己。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。
所以，大学选择什么专业，不要让数据分析这根绳子牵着你走，而是要问自己喜欢和擅长的是什么。如果你物理基础不好，硬要选择机动化专业，那四年的大学时光只会让你觉得难熬又无奈。一切从自身出发，发掘自己的优点和长处才是最重要的。

⑥ 想当数据分析师要选什么专业

数据分析行业逐渐被企业和从业者青睐，很多人给小编留言，咨询从事数据分析选择什么专业更占优势？今天，我们也来聊聊。

一、数学专业

正所谓“学好数理化，走遍天下都不怕”，数据分析无外乎是从大量凌乱数据中发现隐含的规律，数学往往让人逻辑思维更严密，对数据更加敏感。

数据分析不是IT行业，无需精通过多编程语言，数据分析更注重实操和业务能力，且现今数据分析工具，如：Python、PowerBI等已比较容易入门。

从事数据分析，真正要提升的是逻辑思维能力、敏锐的洞察能力、良好的沟通表述能力……这些无需靠背景，通过努力也可拿下。

⑦ 数据分析师如何选择合适的数据分析工具

其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：
1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照Hadoop或者Spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。
搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：
1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；是否需要实时计算？
2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：Hadoop、Spark、Tez……实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark
Streaming……BI软件：Tableau、QlikView、帆软……
3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。
4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，像我们袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
可以了解下。

⑧ 要进行数据分析应选择什么样的数据呢

这个看你要做什么数据分析啦。以淘宝为例子，如果你想分析一个店铺的运营情况，那就需要知道这个店铺过去一段时间内的运营数据啊。而如果你是想分析某个行业的市场行情，那就需要得到这个行业的详细交易记录、产品数据和客户数据等等。数据分析是要具体到某个目的的，不是随便分析分析，这样的数据分析没有意义。

⑨ #数据分析#你们为什么选了数据分析这个岗位呢

源于一次项目报告会，为啥别人的图能做的那么好看，而我只会excel的复制粘贴……高下立见！后来会下请教了同事，学习了cda数据分析的课程，有可视化展示工具，也可以做图，还在课程里收获了分析思维，对后来的工作也是很有帮助的，准备再继续进修一下大数据的学习！

⑩ 如何选择合适的数据分析工具

了解大数据分析对于企业的意义

企业应用大数据分析技术，想要达到什么样的成果，大数据分析工具可以帮助企业进行大数据的实时分析，提高业务的流程，因为不同的数据类型都已用不同的数据模型来表示出来，不论是结构化的数据还是非结构化的数据，大数据工具可以帮助企业处理多种多样的数据类型，企业在选购大数据分析工具的时候要了解大数据分析工具对于企业的意义是什么，想要达到什么样的效果。

大数据分析工具需要满足的要求

大数据分析工具在数据收集、数据管理上也要有一些要求，例如可以的可以提供高级的数据分析算法以及数据模型的分析，不仅仅可以进行结构化数据的分析，也可以进行非结构化数据的分析，还有集成算法和数据挖掘等功能，这些都是大数据分析工具必须要包含的一些功能。不同的软件提供商对于数据的算法或者一些支持的方式也会有一些不同，企业也要考量哪些是最适合自己使用的，技术不是复杂越好。

了解企业内部使用大数据分析工具的人

为什么要了解人，因为大数据分析工具是要参与企业的运营模式中去的，那么使用的人员就涉及企业的各个层面，每一个层面的人员对于他们需要大数据分析工具可以给他们带来的结果也是不一样的，企业的高层只要知道数据的结论，技术部门需要知道他们可以为企业的所有用户提供支持，对于普通员工来说，支持他们日常的工作才是最主要的，只有分析好的工具的使用者，才能让大数据分析工具为企业获利。