如何做数据分析

⑴ 怎么做数据分析图

以常用的大数据分析图工具Excel为例，首先要新建一个空白表格。然后要在新建好的空白表格中键入相应的数据，再通过鼠标右键设定单元格格式，把需要分析的数据填好在报表中。然后应用shift+鼠标左键选定你想要分析的区域，根据分析需求选择相应的函数和图表类型，即可做出想要的大数据分析图。

能绘制数据分析图的专用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能够完成的。其实与其花许多时间在找专用工具，做图表，调颜色上，不如多思索该如何分析，如何将自己表达的内容说清楚。所以最好用方便的数据分析图工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的图表，大大节省了时间。

比如，目前主流的软件——finereport，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制，保障数据安全。

⑵ 怎么制作数据分析表

1、弄清需求

在使用分析报表的过程中一定要从本质来思考。了解到所需要的一些信息，然后把所有的信息全部放在一起加以整合。

比如总体的数据信息放在一张报表中，关于各地区各门店的数据信息放在一张报表，关于各员工的数据放在一张报表，最后把这一些报表全部的综合起来，一般的情况下，主要也分成了多种不同的类别，比如说周报表，销售日报表，又或者是销售分析表等等。

2、需要进入到零编码制作报表的过程中

这个过程可以说操作也非常的简单，但是，很多人可能早就已经被Excel吓怕了，在听到分析报表时就会觉得特别的恐慌。其实不然，若是用专业的报表软件，比如市面上亿信ABI，它在整个操作的过程对用户来说还是很好的，基本上会EXCEL就会这个。

3、需要进行数据的连接和处理

最主要的就是，亿信ABI还能够连接各种不一样的数据源，可以说操作真的非常的方便。

接着是数据处理阶段，因为原始数据源不是我们想要的，在这种过程中也需要进行计算。然后，也需要根据数据来直接生成图表或者是表格，有的时候，也需要进行样式的调整，也需要进行字体的调整。

4、利用报表制作工具制作报表

当经过了以上的步骤之后，利用亿信ABI这种专业BI报表工具，就已经能制作出非常直观的分析报表了。

它也可以打印成文件给领导，也可以通过浏览器的方式查看，查看的人只需要在浏览器中输入指定的地址，那么就可以查看。

⑶ 如何做数据分析

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。

⑷ 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。

⑸ 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。

⑹ 如何进行数据分析

很多人在进行数据分析的时候总是会有些迷惑，那就是不知道怎么去进行数据分析或者数据分析到底要何处下手，其实这个问题的症结就是对数据分析没有一个明确思路。在进行数据分析的时候，我们可以制定一个计划，就能够知道自己在各个阶段该如何做好数据分析工作。简单来说，可以总结为五个步骤，这五个步骤分别是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。做好了这些工作，才能够做好数据分析。
首先说说确定分析目的和要分析的数据。我们肯定能意识到，数据分析中最关键的一个步骤，只有确定了步骤，才能够知道自己分析收据的意义。确定数据的重要性在于选择要分析的数据是否有逻辑性，如果没有逻辑性，那么数据分析出来的结果是错误的。并且，实际情况往往非常复杂，需要业务的实际情况去选定要分析哪些数据同样可能决定分析结论。如果选错了样本，那分析结论就很大概率不正确。
第二说说观察源数据。很多人拿到数据就开始处理、分析，其实这样做并不妥，拿到数据的第一步应该是对数据做一个初步的判断，如果经过一顿分析发现数据有很基础的错误，会对自己以后的分析没有自信的。异常数据是在这一步中要重点留意的，有一些数据有较为突出的波动。对于这样的数据要探究它产生的原因，没别的，还是要结合业务、结合自己的运营动作去想是否合理。
然后说说处理源数据。处理数据的话就是会使用数据分析的工具，一般来说Excel是够用的。同时结合个人经验说下，在用工具处理的时候，真的很可能出现操作错误，所以你要时刻提醒着点自己保持大脑运转，要对数据的合理性不断地质疑。由此可见数据分析的工具是需要大家多多学习的。
接着说说得出结论。得出结论这个步骤最容易用主观视角去分析，带着错误的思想方式去分析数据也能够分析的出，所以数据分析一定要从客观的角度进行分析，另外，同样的数据不同的人分析，得出结论可能不同，差异就在于你们掌握、考虑的信息量可能不一样，数据分析时尽可能让自己敏感、细致，尽可能多地了解一切其他变量。
最后就是想出优化方案得出结论也不是数据最终的目的，需要大家不断的发现问题，同时想出解决方案，得到反馈之后还要再发现问题，这才是正确的循环。
以上的内容就是对于数据分析工作的步骤了。数据分析工作的步骤就是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。这样才能够更好的进行数据分析工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

⑺ 如何从事数据分析

首先你要知道从事数据分析师所需要具备的技能：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

⑻ 如何做数据分析报告

做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。

①确定报告框架

先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。

②数据源的获取

数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。

③数据处理

数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。

④数据分析

结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。

严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。

有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。

⑤可视化展示

分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。