❶ 对于市场的数据分析总结能力不足如何解决
个人体会，做数据分空激析掘亏陵最重要的还是要抓住业务，也就判戚是你做这个分析是要解决什么问题？你回答了这个问题，你这个总结也就出来了。
❷ 数据分析能力不强，应该通过什么方法加强
数据分析一般不需要编程能力，但是要有编程的逻辑思维能力：
1、要开发数据分析软件以及程序，让岗位人直观看明白的话可以采用编程方式开发出来，这个就要编程能力。
2、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
3、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
4、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
5、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
6、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
参考链接：http://ke..com/link?url=b8z_U8-QuI49JAGq#3
❸ 统计临床数据分析，两组比较但数据缺失怎么办，是否具有可比性
那若干人占的比例如槐敬何呢
可以先做个描述性质的分析，查看下每个变量下缺少数据的比例。
其实还是可顷兆以用个软件的，把缺少的数据用其它数据的平均值代替的。 还可以用软件做缺少数据的分析的，
可以认为你的设计方法是比较差异的分析方法吧， ANOVA MANOVA 都雀明租可以的。 可是， 你这个每个组才15个数据啊。 统计方法确定能行吗。结果能通用化吗，能简单比较平均值发现差异，发现问题，当成定性分析行吗，定量的数据应该上100啊。
❹ 如何保证分析数据的准确性（八）
如何保证分析数据的准确性 中级（八） 2010.09.02 三班 王主持：对分析而言，数据就是产品，保证产品的质量是每个行业的最终目的。什么样的产品是好的，对于分析就是数据的准确性。准确的数据对生产有好的指导作用，不准确的数据就有可能造成设备的损坏和生产的停歇，对于大型工厂来说损失是惨重的。我们也知道对于咱厂，每次开停车都会在人力及资金上付出很多，所以我们不希望因为数据的问题引起不必要的争端，所以正确分析，报出正确结果是我们分析人不能推脱的责任和义务。对于我们质检中心是我厂的质量检验部门，主要承担着各种外进原燃料、厂内工序间产品的质量检验及外发产品的质量控制工作任务，检验数据的准确性对各生产环节的顺利进行都起到了至关重要的作用，同时，各种外发产品的质量得到保证，就会为企业树立良好的外部形象和信誉度，为企业发展开拓更为广阔的市场空间，因此，保证各种外进物料及外发产品的质量情况得到及时准确的反映就显得十分必要，那么如何能保证检验所得数据准确性呢，影响检验数据准确性的因素又有哪些呢？现在我们就来简单探讨一下。 先有甲醇岗人员回答 张回答：对于甲醇岗的分析我接触的时间较晚，我是初来的员工，到处都要学习，对于现在我掌握的情况，我想说的是:平行分析是检验分析数据准确的好方法，比如说当一个数据分析有异常的情况时，就是与平常分析不一样，就要重复分析一次或着两次，当确定取样正确的情况下，假如复核的几次还是与第一次一样的情况下，就可判断分析数据是正确的，在此种情况下作为分析人就要赶快与工艺人联系，告知其情况，以做到分析是工艺的眼睛的作用。 许接着说：张岚说的对，我比她早来些，除她说的情况外，我认为保证数据的准确性还要做到对分析项目的质的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的认识中提高分析的准确性。 沈说:菊香和张岚说的都很好，我要说的是：目前，质检中心检验作业区所采取的检验方法主要由化学分析和仪器分析两部分构成，首先，就化学分析方法而言，影响检验数据准确性的因素主要有以下几个方面。 第一，检验试验操作规程是否符合国家标准。所采用的操作规程是否适合所检验的物料的各分析元素的需要，直接决定着检验结果的准确与否，对分析结果的准确性起到了至关重要的决定性作用，那么，必须要选择适合各分析项目的操作规程，才能保证检验数据的准确性。目前，在我们质检中心各化验室所采用的各种分析方法基本都是依据《龙宇煤化工分析操作规程》中所包含的操作规程来执行，此规程是由质量检验相关工程技术人员依据国家标准相关内容及结合煤化工所检验各种物料工作需要而编写，基本能够满足检验工作需要。但是，随着国家标准的不断更新，检验方法的逐步成熟，《煤化工检验试验操作规程》中所涉及的一些原有的检验方法已不适合检验工作需要，已被新的分析方法所取代，在这种情况下，修订和完善检验试验操作规程就显得尤为重要，我们质检中心技术科相关技术人员，会同从事各检验项目相关工作人员，对检验试验规程进行了重新修订和完善，力求跟上检验方法发展步伐，满足检验工作需要，现在检验所采用的分析方法，全部参照国标中相关内容执行，这样就消除了由于方法不完善所产生的检验数据的误差，充分保证了各种物料检验数据的准确性，为其他相关生产单位提供准确可靠的质量情况参考信息。 第二，检验所用各种材料及设备是否符合使用要求。在化学分析中，要用到标准样品、化学药品、玻璃仪器、量器具以及相关的各种设备，那么这些材料及设备是否满足检验工作需要，直接决定了检验数据的准确性。在所使用的化学药品方面，由于不同厂家所生产的药品质量水平不一致或同一厂家所生产的不同批次的药品的质量水平有差别，就拿酸类而言，分为优级纯、分析纯、化学纯等几种，不同的分析方法对使用药品的纯度等级要求不一致，如果药品的纯度达不到要求，可能就会导致同一试样的分析结果的重现性出现偏差，只有保证化学药品质量满足检验需求，才能使分析过程中所得出的检验数据准确，保证所分析试样的结果及时报出，为其他相关生产环节提供有效的指导作用；在玻璃仪器方面，烧杯、量筒、锥形瓶、容量瓶等，质量是否符合检验要求，对检验结果的准确性也存在一定的影响，如果平行使用的一批玻璃仪器的精确度不一致或不同厂家生产的玻璃仪器质量水平不一致，对所计算出的结果就会产生一定的误差，因此，保证检验量器具符合使用要求，就能使检验数据准确性得到保证；在使用的设备方面，马弗炉、天平、分光光度计等，设备是否满足检验工作需要，对检验结果的准确性也存在一定的影响。定期对检验所使用各种设备进行检定，保证设备能够正常运行，满足检验工作需要，这样就能使检验数据的准确性得到保证。满足以上几方面要求，就能消除分析过程中所产生的系统误差，保证检验结果的准确。 第三，从业人员素质是否满足工作需求。由于目前检验系统从业人员素质参差不齐，在检验过程中，对检验操作规程的理解程度可能不一致，同时，由于原有的培训上岗制度基本为有经验的化验人员来带新上岗的员工，没有接受过正规的理论知识及实际操作方面的培训，对检验过程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟练掌握整个分析步骤，这样对检验数据的准确性就会产生一定的影响。现在，质检中心开展了学习年活动，定期组织员工开展业务知识等相关内容的培训工作，大大提高了各岗位从业人员的业务素质和技术水平，同时，每半年进行一次操作技能考试，对员工的技术水平的提高也起到了积极的促进作用，使相关岗位人员的技术水平适合本岗位检验工作需要，这样就保证了检验过程中操作规程的彻底贯彻执行，完全按照标准化操作方法开展各项质检工作，为提供准确可靠的检验质量信息奠定了坚实的基础。 第四，检验环境是否符合检验工作需要。在检验分析过程中，环境是否满足检验要求，对化验所得的检验数据的准确性也存在一定的影响。如标准溶液要在室温下进行保存，才能保证浓度在一定时间内保持一致，若是存放标准溶液的操作室内温度过高或过低都会使溶液的浓度发生一些变化，这样检验所得的数据就会受到一定的影响，检验数据的准确性可能就无法得到保证，因此，保证检验环境满足工作需要，就会消除所产生的系统误差，保证检验所得数据准确无误。 吴接着说：巧星刚针对化学分析方法做了讨论，那我就从仪器分析方面说一下一些提高准确性的问题，具体我认为有以下几个方面。 第一，仪器本身的性能。仪器稳定运行是保证数据准确可靠的一个必备前提条件，仪器在安装调试过程中，根据检验工作需要，工程师用生产过程中的检验物料进行绘制标准曲线，曲线的准确与否直接关系到检验数据的准确性，因此，要定期检查曲线是否漂移，如瓶装标气就是用来衡量色谱曲线准确与否的重要参考依据。 第二，仪器日常维护是否到位。在仪器的日常使用过程中，由于所分析样品不一致，曲线可能会发生平移或转动，因此，要定期对仪器的曲线进行校正，同时，仪器内部的一些元件及常用的一些备件可能由于长时间运行需要更换与修复，如色谱分析仪的进样口部位，在分析试样的过程中，由于隔垫的的破损或松动，使仪器的出峰时间发生变化，只有对隔垫进行更换或者旋紧进样口螺母等，才能使仪器正常运行。 第三，环境因素是否满足仪器运行要求。 第四，样品制备要满足检验需要。 第五，从事仪器分析工作人员对仪器分析方法掌握情况。如果从业人员对仪器分析技术规程掌握的不好，不能使仪器分析过程按照标准进行，可能对检验数据准确性造成一定的影响，因此，要对从事仪器分析人员进行系统的培训，让他们完全掌握仪器分析方法，才能保证仪器分析结果的准确性。 今天的讨论是丰富的，通过这次讨论我相信大家对准确分析有了更深刻的了解，希望大家能通过本次讨论认真思考，共同进步，为以后的准确分析，精确分析打下良好的基础。
❺ 量化分析数据不准确怎么办
风核厅险分析人员首先要掌握方法和技术，满足项目分析需求，然后再选择能满足分析需求的软件工具。才能将分析数液判据的不准确率降到最低。
项目风险量化分析在闹氏改整个风险量化分析方法技术中算是较为简单的，相比较于其他领域的分析，项目风险量化分析的“科学性”要求并不高。
这意味着风险分析人员并不需要掌握太多概率统计方法，既使是软件操作，也可能只用到分析软件众多功能上的一部分，而不是全部。
❻ 做市场分析发现领导给的分析数据有问题,该怎么办
既然发现了领导给的数据有问题，那就要指出来，要明白错误的数据会导致错误的分析结果，及时指出能规避后续更多的连锁问题。
向领导汇报数据出错的时候，需要好好准备材料：数据有什么问题？怎么发现的？对此的应对措施及建议。
进行汇报销岁告时，先给领导发邮件，然后再面谈，给对方留出足够思考、反应时间。这样一方亏明面可以化解尴尬，另外也可以破雀毁解当前困局。
❼ 数据与实际不符如何进行分析
解决方案1
单击“文件”选项卡→“选项”→“高级”，在“计算此工作簿时”区域勾选“将精度设为所显示的精度”复选框，单击“确定”按钮。
解决方案2
使用四舍五入函数确保计算精度。
操作方法
如图1所示，在E2单元格输入公式：
=ROUND(B2/22*C2,2)
对每个人的计时工资按“四舍五入”保留2位小数，则E7单元格SUM函数求和可得到正确结果。
❽ 数据分析师，碰到数据错误怎么办
数据分析师最怕什么？数据错误！无论你是初级的数据提取师还是高级的商业分析师，无论你是通过数据统计工具埋点获取数据，还是通过SQL汇总或提取数据，又或者是使用Python计算数据。都无法逃脱数据错误的问题。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。
数据错误无法避免
数据错误的问题可能来自分析师主观的操作失误，也可能来自各种客观因素。比如，不同统计工具间的统计逻辑差异，业务方对同一个指标不同的定义和计算规则，用户和合作伙伴行为的复杂性和潜在的欺诈流量，原始数据太脏或缺失，复杂多变走位风骚的业务逻辑，以及需求方可能压根就不知道或者表达清楚自己到底想要什么？
小到单一数据的提取，大到一份商业分析报告，不分重要程度，不分公司大小都会遇到数据错误的问题，甚至连当前市值5千亿美金的Facebook在2012年上市之初的几份季报中也反复的说明我们有一些关键指标出现了错误，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在随后的2012年Q3和Q4的季报中专门用一段“关键指标的局限性”(Limitations of Key Metrics)来说明影响指标的因素，以及关键指标中存在的错误。(我在S-1文件中并没有找到Limitations of Key Metrics部分的内容和对地理位置指标算法的披露)
以下是具体内容：
“例如，在2012年6月初，我们发现了我们用于估计用户地理位置的算法中的一个错误，该算法影响了我们在截至2012年3月31日期间对某些用户位置的归属。虽然这个问题没有影响我们的全球MAU总数，但它确实影响了我们对不同地理区域用户的归属。我们估计，截至2012年3月31日，由于误差，美国和加拿大地区的MAU数量被高估了约3%，这些高估被其他地区的低估抵消。此外，我们对用户位置收入的估计也受这些因素的影响。我们定期审查并尽可能调整计算这些指标的流程，以提高其精确性。此外，由于方法上的差异，我们的MAU和DAU估算数将与第三方公布的估算数不同。例如，一些第三方无法精确地度量移动用户，或者无法计算特定用户组的移动用户数，也无法对移动用户数进行分析。”
由于早期Facebook通过IP地址统计PC端的用户地理位置，由于IP地址库本身的精确性问题，以及用户使用代理服务器的问题，造成Facebook对用户地理归属的错误。进而影响了美国和加拿大地区MAU和ARPU值的计算结果。在随后的Q4中Facebook也依然单独说明了这个问题。
2013年Q1的季报中这个问题被移到了风险因素(Risk Factors)中，并一直保留到现在。如果你去看2018年Q4的报告依然会找到这些错误信息。除此之外，还包含重复账户和虚假账户的信息对MAU造成的影响。
Facebook错误确实影响了数据精确性，但这对宏观层面的业务表现并没有影响。换句话说，美国和加拿大的MAU被高估了3%，但并不会影响这两个国家MAU在整体排序中的位置及ARPU值第一的重要性。数据不够精确，但是很准确。
那么既然数据错误这个问题是无法避免的，当遇到这个问题时怎么办呢？结合Facebook的处理方法以及之前的经验，我们给出两个方法：事前说明和事后补救。
事先说明事后补救
事前说明主要是对业务逻辑和衡量指标的统一。如果最基本的指标定义都不一致，那么计算方法也一定是不一致的。这样的结果就是数据错误。所以在最开始，需要先罗列出关键的指标体系，以及每个指标的定义和计算方法。在内形成共识后附在每个分析报告的后面。当然，这是对已有数据的处理方法，还有一种情况就是数据缺失，或者需要预测和推理，这时就需要用到事后补救的方法。
事后补救是针对计算逻辑中的缺失值进行估算时，写清楚现有的条件，你的假设和具体的推算方法。说的直白一点就是当你拍脑袋的时候，告诉大家你是按什么逻辑拍的。是按历史数据增长率算的，还是按行业平均增速估的。每个数值来自哪里等等。
例如，对之前文章中我们讨论的Apple App Store累计下载量进行预测。Apple官方给出的下载量数据只截止到2016年Q1的1000亿。在现有的历史数据下，我们通过回归粗略推测2016年Q2的累积下载量为1162亿。这里没有考虑到iphone销量变化对App下载的影响。
数据错误这件事对分析师来说在所难免，即使主观做到最好，客观因素也不可能面面俱到。人的行为本来就是复杂多变的，不可能用一个简单的数字来涵盖，连Facebook也无法妥善的处理好这样的问题。所以，请理解数据分析师的工作，理解这些混乱且无法改变的客观因素。力求准确，但求精确。
作者：蓝鲸来源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html
❾ 统计分析数据值过大导致差异不明显怎么办
统计分析数据值过大导致差异不亩迹明显的解决方法：
1、考虑进行数据缩放或者标准化处理。悉耐察
2、使用对数转换或者最大最小值缩放等方法。
3、将数据值进行调整，使其范围睁茄更小，差异更明显，有利于更好地进行数据分析和比较。
❿ 分析可能造成检测数据不准确的客观因素,如何纠正
检验报告中的结论不正确或数据不准确也时有发生，一般来说，问题主要出在这几个方面：
1、检验和计算粗心大意：检验是一个需要专注的过程，稍有疏忽，就容易出现差错。而随着手机的普告老及，检验过程中，检验人员在检验或检验后的数袜猛据计算过程中接听手机的现象非常普遍，如此以及其他的粗心造成检验失误的案例也时有发生。检验和计算过程中粗心大意造成的检验失误虽告友桥不常见，但一旦出现这种情况，将直接导致检验结果出现差错。
2、对可疑数据不敏感：一般而言，每一种物质都有其自身特性，其检测数据应在一定范围，如，苯板的导热系数不可能为0，采用不同铝合金建筑型材和普通单层玻璃的建筑外窗不可能达到保温窗的要求等等。当检验人员或检验报告的批准人员发现不符合一般规律的可疑数据时，应对可疑数据进行复核，并查清是否仪器设备有问题或检验人员操作失误。能够正确判断数据是否可疑，是建立在对被检测产品的理论和检测实践有大量积累的基础上，这也是一个成熟的检验人员，检验报告审核、批准人员应有的基本素质，没有长期训练，是不可能敏感地察觉检验数据可疑的。