数据分析怎么分析

⑴ 数据分析怎么做

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(1)数据分析怎么分析扩展阅读：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

⑵ 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。

⑶ 数据分析，应该怎么做主要是不知道该怎么去分析

数据分析难在分析思路，并不难在技术和工具，同一份数据，高手能通过数据一针见血指出其中的问题，当然，这个思路也不是一朝一夕就能拥有的，但是可以在平时的分析过程中总结积累，比如通过环比，同比，对数据进行分组对比，聚类和预测操作等

⑷ 如何进行数据分析

1. 收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。

2. 数据清洗

数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

3. 数据可视化

是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。

4. 数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。

5. 数据报告展示

数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。

⑸ 数据分析如何做

首先要有数据。通过到处企业网站过去一个周期的数据进行处理。

1.查找异常流量，分析异常原因并及时调整

一般来说，流量以周为单位进行测量，并且有许多周期性分布。延长视角，一次查看数周的数据，以帮助发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较也可以帮助发现问题。除了上图中对异常流量的简单监视以外，还可以进一步细分流量。例如通过进一步分析，观察特定渠道或企业的流量状况以完成问题的跟踪和定位。始于某月中旬的流量下降主要发生在PC端，因此，问题的范围可以进一步缩小。

2.观察流程结构，分析其合理性并进行调整

流量结构通常可以分为渠道结构，业务结构和区域结构。通过查询一段时间内每种结构的比例，了解流量组成。在渠道中，PC所占比例较大，而应用所占比例不高。App对用户具有更大的粘度。因此，应分析导致应用程序流量不足的原因，并分析增加应用程序流量流量的方法。以下折线图可以跟踪每个通道的流量，并分析不合理的比例是短期出现还是长期的辅助问题分析。

3.跟踪流量，衡量活动或调整效果

流量跟踪通常用于监视流量，观察事件发生之前，之中和之后的变化，并评估事件的效果。一般而言，流量在活动期间将显着增加，但在活动之后将减少，这是成功的活动。如果事件期间的流量没有增加太多，或者事件之后流量显着下降，或者即使流量大大低于事件之前的正常流量，也不能说是成功的事件。

⑹ 运营数据如何进行分析

1、明确分析的目的和思路

运营是靠目标驱动，做事情带有很强的目的性，同样地，在数据分析方面也同样遵循这个原则。对数据进行分析，最终的目的是什么?我想要解决什么样的问题。

2、数据收集

运营数据收集，越详细越好，所以在要求前期进行数据统计的时候就需要有关大局观，将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。

3、数据处理

对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，从大量的，杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值，有意义的数据。包括数据清洗，数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

4、数据分析

运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。

5、数据展现

对数据进行可视化地展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释，能够直观地传达出数据分析的结果和观点。如果是最终数据是供自己参考，那么在数据展现时，能够清楚地了解到自己想要的数据，能够从数据中得到一定的启发即可。

如果是需要供领导作决策和参考，则需要表现数据的可视化，在数据图标中做进一步的分析和说明。

6、撰写报告，提出解决方案

如果是自己进行数据分析，则对数据进行分析处理后，发现数据变化的原因，并提出解决出现这个数据的解决办法，投入优化和使用中。在多次测试中，找到解决问题的最优解。

⑺ 数据分析怎么写

这个分析你可以从两方面来看，一看值（最大值、最小值），二看趋势（呈上升或下降趋势）
所以从以上的方法就可以得出结论
从图一中你可以发现男生用iphone的较多，女生用vivo的较多。
从图二中你可以发现，女生对手机的价格较为敏感，主要集中在1500元以下的区间。
男生购买手机主要集中在1500-2500这个区间

⑻ 如何做好数据分析

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。

⑼ 数据分析主要怎么理解

数据分析主要怎么理解
在互联网行业，数据分析的价值逐日凸显，比如行业数据分析，网站流量数据分析等。 对于数据分析而言，价值有哪些？ 数据分析的岗位工作内容应包括哪些？从业人员应具备何种能力？ 数据分析能够对运营及市场有哪些帮助？ 这就是数据分析前期数据搜集的作用。互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向等等数据分析结果主要给以下几个部门的人看得，不同部门的人看导致不同的数据分析职位1.咨询公司的数据分析，给互联网公司看，这个职位是咨询经理；2.互联网公司的数据分析，给销售看，这个职位是商业分析或者业务分析员；3.互联网公司的产品分析，给产品策划和运营看，这个职位统称数据分析4.互联网公司的战略分析，给老板看，这个职位是战略分析员4.互联网公司的市场分析，给产品、销售、运营等看，提供比较全面的分析，这个职位是市场分析专员等等数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等….不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！数据分析是一种能力，而不是岗位。对小创业公司来说，设置这种岗位就是扯淡。做数据分析的人，应该是最关心业务的人，因为数据对他来说是最重要的。所以无论是产品运营还是产品经理都应该具备出色的数据分析能力，大家都是最关注业务的两类人群。数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。