设计院做原料分析有哪些数据

① 业务分析需收集哪些数据

做一个全新的业务或项目，需要收集哪些数据呢？做一次分析，需要准备哪些基础数据呢？本文总结了数据收集、分析中需要采集的数据分类，希望能在面对一次全新的业务时作为参考借鉴。

分析的对象有可能是用户，用户的一次下单或访问，一笔业务的谈成。

对于用户的识别，分网页和APP、访客和注册用户。

网页的访问用户识别依据为cookie，APP的访问用户识别为设备ID。其次还有IP，但IP识别存在着公用IP的情况，所以对于用户的识别并不那么精准，可作为参考。

一旦成为注册用户，就能物余获取到用户的邮箱、电话、手机、身份证号等。相对来说，用户的邮箱、电话和手机等更为精准。

偏业务的分析，可使用注册账号来分析。偏行为的分析，可使用cookie和设备ID等。

车牌也是线下的身份识别依据。

首先要确定最终的世银业务目标，然后拆分达成目标必须经历的关键动作。比如目标是用户下单，则需经历的关键步骤为访问-注册/登录-加购-下单-支付-发货-签收等步骤。如果业务目标是注册，则需经历注册完成的过程中必须填写的关键字段。对于线下较复杂的业务，对于过程的划分阶段性并不明确清晰。

确定完关键业务后，需确定衡量标准。动作是有时效性的，会分很多状态。比如完成了下单，那订单的状态还包括有无完成、有无关闭、是否发货等。用户注册之后，还会细分有无审核通过、是否有返回修改、是否关闭等。

分析方法有漏斗分析、智能路径。

对象的属罩返滚性用来描述对象的详细信息，可用来做后续的细分对比。常见的属性如下，

用户来源 ，访问来源、搜索词、广告来源、广告名称、广告内容、广告关键词；

地域信息 ，国家名称、地区和城市；

设备信息 ，站点、屏幕大小、操作系统、操作系统版本、设备型号和浏览器等。

分析方法为用户分群、用户细分。

总的来说，有主体对象的身份识别、动作划分以及属性信息。

② 大数据工程师分析企业数据 所需大数据来源有哪些

【导语】如今大数据异常的火爆，每行每业都在讨论大数据，在这样的大趋势下，各大企业也都在思考大数据的问题，也都希望能在公司产品有研发、生产、销售及售后各个领域应用大数据，那么大数据工程师分析企业数据，所需大数据来源有哪些呢?接下来就一起来看看吧。

1、其实数据的来源可以是多个方面多个维度的。如企业自身的经营管理活动产生的数据、政府或机构公开的行业数据、数据管理咨询公司或数据交易平台购买数据、或者通过爬虫工具等在网络上抓取数据等等。

2、企业的每个岗位、每个人员都在进行着与企业相关的经营和管理活动，都在掌握着企业相关资源，拥有这些资源的信息和记录，这些资源与资源转换活动就是企业大数据的发源地。只要每个岗位的员工都能参与到数据采集和数据记录的过程中，或者配合着相关的设备完成对数据的采集工作，企业积累自己的大数据就是一件非常容易的事情。

3、政府或机构公开的行业数据其实更好获取，如国家统计局、中国统计学会、中国投入产出学会等。在这些网站中可以很方便地查询到一些数据，如农业基本情况、工业生产者出厂价格指数、能源生产总量和构成、对外贸易和利用外资等等数据。并且可以分为月报、季报、年报，如果坚持获取分析，对行业的发展趋势等都是有很大的指导作用。

4、如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手去爬取数据。可以说只要在互联网上看到的数据都可以把它爬下来。在网络爬虫的系统框架中主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成，控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务，爬虫的基本工作是由解析器完成，资源库是用来存放下载到的网页资源。

企业大数据来源合理，大数据工程师才能更准确的进行大数据分析，所以大数据工程师也要不断进行自我能力提升，才能更好的进行数据分析。

③ 如何进行成本数据分析呢大体包括哪些步骤和方法

成本分析的步骤：
1、明确目的：要进行成本分析，首先要明确分析目的。 概括来说，成本分析的目的有三个：
（1）、降低成本，找到成本降低点。
（2）、为业绩评价提供依据。企业的成本实施预算、销售费用预算达成率等都属于业绩评价。

（3）、为决策提供信息支持。其包括为公司产品的定价和选择提供分析信息等。

2、确定对象：确定对象指对对象为材料成本、员工成本、销售费用、管理费用还是财务费用等进行分析。

一般来说，分析的原则有两个：一是全面分析，二是重点分析，也即专项分析。通常在实务过程中，建议做重点分析，如要控制差旅费就做差旅费的专项分析。
另外，需注意的是，在分析过程中，最忌讳出现什么都想分析但都分析不到位的情况。因此，一个阶段的重点分析对象不可太多，时间精力有限，要用有限的时间去做最有价值的事情。
3、数据的收集与汇总：分析对象确定后，企业就要围绕对象收集数据，如果数据不全就会导致分析结果失去价值，因此数据的收集和汇总非常关键。

成本分析方法：
1、比较分析法
：成本的比较分析法可细分为两种，即同比分析和环比分析。
何时用同比，何时用环比，这是在分析过程中需要思考的问题。
2、比率分析法 ：

比率分析法是指将不同项目放在一起进行比较所构成的一种比值。比如，将销售费用与销售收入比较得出销售费用率，将管理费用除以销售收入得出销售管理费用率，这都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析过程中应用最多的一种方法。
在企业的成本分析中，影响利润的因素有四个：销量、价格、成本、费用。因此，企业在运用因素分析法时，首先要找出最敏感的因素。
4、差异分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本习性分析的基础上，运用数学模型和图式，对成本、利润、业务量与单价等因素之间的依存关系进行具体的分析，研究其变动的规律性，以便为企业进行经营决策和目标控制提供有效信息的一种方法。

④ 企业财务分析过程中常见的数据分析指标有哪些

大家都知道，对一个公司的财务数据进行分析可以很好的掌握了解该公司的整体状况。投资如果能够很好的掌握数据分析常用的指标，就能很好的抓住企业的运营发展情况。那么在财务分析的过程中，哪些数据指标较为常见呢?接下来， 公司 为大家讲解。

一般来说，其实对企业财务数据的解析，主要是针对该企业业务运营成功及财务状况的综合总结与评价而作出的详细数据。在这些数据中，主要包含有企业的偿债、运营、获利以及发展等能力了数据。通过这些数据可以很好的得出企业的财务、经营是否健康发展。从而分析出后续的业务前景与潜力。

接下来，我们就争对以下几个常用的数据分析指标给大家做相关解读。

1、变现能力比率指标

这个主要反应的是一个企业公司生产现金的能力，通俗来说也就是赚钱的能力。表明该企业公司能够在短时间内现金流产出及资产流动的多少。如：速动比率与流动比率。

速动比率是流动资金总计与存货的差构成了速动资产总计/流动负债总计。反应的是马上变现用来偿还流动负债的能力。

流动比率是流动资产总计/流动负债总计。反应出企业流动资金在赢得短时间债务的时候，可以变现偿还债务的能力，其比率高低会大不相同。

2、负债比率指标

该比率很好的反应出资产、净资产、债务之间的关系，反应出公司企业尝付到期长期的债务能力。其中包含，如：产权比率、资产负债比率等。

3、获利能力比率指标

这个就更加容易理解了，主要指的是企业通过经营获取收益的能力。该指标对于投资人及债务人都是非常关注的。其中包含有，如：毛利率、净利率、资产净利率、净资产收益率等。

上述指标对于企业财务分析可以说是不仅常见而且还是非常重要的，当然除了这些，还会有其他的相关指标也是一样重要的。指标的不同，其特点也不同，投资者可以结合其他相关财务分析资料进行学习掌握。今天的内容就介绍到这里，希望能够帮助到大家。

⑤ 请问实验后具体要从哪几方面来分析数据啊

实验数据的分析一般从两个方面考虑：
一。制取物质：1。原料(包括多步反应过程中，中间加入或者生成物)、2。产物 3。物质的关系即计算原理：①元素守恒 ②得失电子守恒 ③电荷守恒 ④根据化学反应式等确定已知物质和所求物质间的量的关系。
二、物质间的定量测定：
除考虑：1。原料 2。产物 3。物质的关系即计算原理外，还须判断使用过程中原料使用的比例。如将原料等分成二份，则原料实际使用率只占了二分之一；有时稀释后取其中的十分之一。即原料使用率为十分之一。 最后的原料使用率最容易被忽略而出现失误。

⑥ 数据分析包括哪些内容

1、分析什么数据

我们在分析数据的时候一定要先明确好我们分析的是什么数据，一般来说，确定好分析目的以后，才能够有目标性的去获取数据，然后根据数据寻找对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这样才能够为后续的数据分析工作做好铺垫。
2、什么时候数据分析
一般来说，数据分析基本上渗透了业务的各个方面，数据分析需要跟踪整个业务运营方向。很多的商业行为都是需要数据分析来支撑的。
3、从哪里获取数据
相对来说，数据分析需要企业的两种数据，第一种就是外部的数据，第二种就是内部的数据。内部数据就是包括企业自身积累保存的数据，外部数据就是包括客户反馈的数据，以及市场调研的数据和行业规模的数据。
4、使用哪个数据分析工具处理数据
做过数据分析的人都知道，数据分析的工具是有很多的，对于不同的数据分析环境就有不同的数据分析工具，所以，我们在确定好我们分析什么数据以后就可以选择出适合这种数据分析的工具。一般来说，数据处理分析的工具的选择是比较重要的事情，选择好的数据分析工具就能够节省很多的时间。
5、如何进行数据分析
很多人都知道数据都是以业务为主来分析的，数据分析的目的就是把业务为题转化成数据的问题，然后通过数据分析的结果转化成各种场景。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，这样才能够更好的进行数据分析工作。
通过上面的内容，想必大家已经知道了数据分析的具体内容了

⑦ 常用的数据分析技术有哪些

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

⑧ 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。