如何用数据分析

㈠ 如何运用数据分析

1. 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

㈡ 怎么用电脑做数据分析

方法/步骤
1
首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。
怎么用excel做回归分析
2
接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。
怎么用excel做回归分析
3
点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。
怎么用excel做回归分析
下面点击箭头处“加载项”按钮，选择“分析工具库”，点击下方箭头处“转到”按钮。
怎么用excel做回归分析
进入加载项界面后，勾选“分析工具库”前面的方框，点击箭头处“确定”按钮。
怎么用excel做回归分析
接着点击方框处的“数据”，箭头处即可看到“数据分析”工具。
怎么用excel做回归分析
点击“数据分析”按钮，在分析工具中找到“回归”，接着点击箭头处“确定”。
怎么用excel做回归分析
进入回归分析界面，首先选择“Y值输入区域”，点击箭头处即可开始选择。
怎么用excel做回归分析
用方框选中体重y下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
怎么用excel做回归分析
接着选择“X值输入区域”，点击箭头处即可开始选择X值。
怎么用excel做回归分析
用方框选中身高x下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
怎么用excel做回归分析
下面勾选“置信度”前面的方框，此处置信度为95%。点击箭头处“确定”即可开始回归分析。
怎么用excel做回归分析
回归分析完成后，在界面上即可看到回归分析结果，如下图所示。

㈢ 如何用图表进行数据分析

1、柱状图

柱状图是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计图表，用纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。对于比较两种或更多同性质数据的具体变化和发展趋势有着比较好的效果。

2、折线图

折线图可以显示随着时间变化而变化的数据，因此折线图适用于分析时间间隔大小相同情况下数据的变化情况。一般情况下，折线图中的类别数据是沿水平轴均匀分布的，所有信息的具体数据值沿垂直轴均匀分布。通常折线图和柱形图一起使用分析数据数据效果更佳，既有具体值的对比，又有整体发展趋势的比较，琐碎处和大局都兼顾到了。

3、条形图

条形图可以理解为横过来的柱状图，是主要用来分析对比各个项目之间的比较情况。当需要用图表分析的数据横向项目比较少，纵向值跨度又比较大的时候，就需要用条状图了。

4、饼图

饼图，顾名思义，就是用来比较所分“大饼”的分量，一般用来显示每一数值与总量的占比。分析市场占比份额之类的数据，用饼图是最适合不过了。FineReport有三维饼图、复合饼图、牵引线等饼图类型，可看到更详细的分饼效果。

5、地图

地图主要用来展示地理背景的业务数据，你需要分析的数据随着地图展现出来。基本上宏观分析展现各省市业务数据的时候，数据地图就用上场了。

㈣ 如何做数据分析

数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。

㈤ 怎么用spss分析数据

1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。

㈥ 用能数据分析怎么做

对比分析顾名思义就是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们之间的差异，从而发现数据的变化情况和规律。对比分析法分为静态比较和动态比较两类，用来判断某个数据是好还是坏，以及某几个数据之间的差异性。

对比分析怎么比呢？一般在数据分析中我们可以从这样几个角度进行对比

时间对比：同比、环比、变化趋势
空间对比：不同城市、不同产品对比
目标对比：年度目标、月度目标、活动目标
用户对比：新用户vs老用户、注册用户vs未注册用户等
竞品对比：渠道、功能、体验和流程、推广和收入
分类分析
分类分析就是把分析对象总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，最终目的是为了方便对比，所以经常和对比分析法一起用

分类分析一般有以下几种分类方法：

不同时间分组：日、周、月、年等
不同产品类型分组：产品属性；产品区域
不同用户类型分组：人口属性（性别、年龄）；客户价值；消费频次
不同渠道分组：线上渠道、线下渠道；付费渠道、免费渠道
案例 ：在分析某App的留存率的时候发现有下降趋势，为了更好的定位问题所在，对不同渠道的留存率进行了分组分析，通过分析发现留存率降幅明显的是IOS渠道和应用市场渠道，且因为这两个渠道的用户量占比最大，应该对于整体留存率的影响最大；再通过对这两个渠道的订单完成情况分析，发现接单情况对留存的影响最大，对于完成订单接单时间越长留存越差，对于发布订单未接单率越高留存越差。所以，目前应该提高接单率以及提升完成订单的时效性。

了解了最基础的分类和对比分析法，下面我就从分类对比的角度去帮助大家理解数据分析常用的5个方法：转化漏斗分析、同期群分析、AB测试、用户来源分析、矩阵分析

转化漏斗分析

转化漏斗分析是最常用的一种模型，也是增长黑客理论的基础。特别适合有交易型的业务

最典型的例子就是电商行业。获得了多少新用户（浏览），多少用户被激活（注册），多少用户还来光顾网站（留存），多少用户购买了产品（收入），多少用户帮助推广（传播）。漏斗主要帮助我们解决在哪个环节用户的流失最多

转化漏斗也是一个分类对比的过程。分类是把用户的行为过程分成了5个步骤，对比是看用户在哪个步骤中流失严重。比如用户在注册的阶段流失严重，推测是不是注册过程太繁琐，体验太差导致的，我们就可以对症下药。

㈦ 如何进行用户数据分析

进行用户数据分析的几个步骤：

1、首先，看用户行为激发的数据变化，包含跳出，退出，活跃度，日活，这些数据会对运营有一个监控作用，趋势代表着增长或衰减，异常反应问题；这些数据用易观方舟的看板可以全局分析；

2、其次，对用户进行分群，可根据用户属性、触点行为分类、以及利用营销自动化得到的预测性分析结果，进行分群，群发信息，比如：经常购买母婴用品的顾客，需要早教产品的可能性大很多。这些都可以利用用户运营分析得到指导性决策；方舟可以支持用户分群，以及继承多家营销工具，同时可以检测营销反馈效果。

3、最后，电商类用户运营，更要关注，用户的购买属性，根据用户购买品分析出用户的年龄，阶层，爱好等，进行精准营销。

(7)如何用数据分析扩展阅读：

用户数据分成几个部分：

1、用户基础数据

企业当然想得到超级详细的数据，不过最差的选择也是希望能够得到基础数据，因为一个用户就是销售线索，很可能会成交到订单；

用户的基础数据包括：姓名，电话，邮箱，生日…等这些围绕着人这个主要对象的基础属性；

更多的基础数据，要扩展到用户的行为记录，包括内容消耗记录与频次，线下交互活动数据，线上直播参与数据等，这些对于用户分析有很大意义。

2、用户企业属性数据

企业属性赋予了人的价值，比如公司，职位，企业邮箱，如果说用户基础数据是必要条件，那么企业数据是数据的价值体现。

3、社交属性数据

包括微信、微博、linkin、脉脉等数据，这部分数据是增值数据，对于用户画像的刻录很有帮助。