数据分析的基本操作有哪些

1. 数据工程分析的主要操作有哪些

预处理

数据的预处理操作涉及到：一是数据的码制转换，常见的码制有GBK、UTF-8、UNICODE;二是繁简转化，尤其是港台的一些文字;三是html内容文本提取，从互联网采集的数据通常为HTML格式，需要将HTML中可以显示的文本内容提取出来，作为指定字段的内容;四是表情符的处理、字段的拆分与合并等操作等都是在数据预处理环节做的操作。

归一化

数据的归一化包含不同信源数据的字段归一化、特征归一化、时间归一化、地名归一化。首先，字段归一化是指将不同爬虫采集到的同一字段整合，比如不同爬虫采下来的作者字段，命名可能不同，有的可能叫发布者，有的可能叫作者，如果需要把数据整合到一起分析，首先需要把字段命名做归一。其次，时间归一化是指，比如表达时间，文本可能是某年某月某日的形式，也可能是2019/12/20的形式，也可能是几天前、几小时前，时间归一化要做的就是将这些时间的表达统一成一种表达形式，这样才可以做后续的数据分析和统计。

数据清洗

对数据采集过程中产生的噪音数据进行清洗，噪音可能是字段的部分内容，也可能是整条数据，比如做电商评论数据处理的时候，需要清洗掉字符数小于5的无效数据或者默认好评的灌水数据或者水军发布的数据，这一操作需要根据具体的需求及数据质量去确定。

去除重复数据

数据存在重复是很常见的现象，但造成数据重复的原因是多种多样的，对于数据重复通常需要针对性处理，所以需要一个判断重复的标准。比较简单的就是所有都一模一样的判定为重复，这个也是比较好处理的，复杂的数据判重需要一个或多个字段联合，当字段为文本类型时，通常需要引入CRC或MD5算法产生新的判重字段。

数据连接

即不同类型数据的连接，比如主贴、回帖的关联，主贴和人物的连接，店铺和产品的连接。进行数据连接主要是找到共同的字段，这个字段需要是个唯一标识，常用的连接字段有url，uid，连接的关系可能是一对一，也可能是一对多。

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2. 数据分析要经历哪些流程

1、数据收集

数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。

2、数据预处理

收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。

3、数据存储

数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。

4、数据分析

做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。主要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务目标对比等。

5、数据运用

其实也就是把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统。

6、总结分析

根据数据分析的结果和报告，提出切实可行的方案，帮助企业决策等。

3. 统计数据分析的基本方法有哪些

1、对比分析法

就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。

2、结构分析法

就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。

3、趋势分析法

就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。

4、比率分析法

就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。

5、因素分析法

就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关

6、综合分析法

就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

4. 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

5. 数据分析工作流程有哪些

1、数据获取

从字面的意思上讲，就是获取数据。数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2、数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具，这些工具有很多，比如Excel、SQL等等，Excel及高端技能：基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。

3、分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免。我们可学习SPSS，而SPSS不用编程，简单易学。十分适合新手，同时经典挖掘软件，需要编程。而R语言开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。

4、数据可视化

就目前而言，很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报就可以了。你所做的前期一系列的工作展示给你的领导。

6. 数据分析的过程包括哪些步骤

大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。

设计数据分析方案
我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。
当分析的数据目的明确后，就需要把他分解成若干个不同的分析要点，只有明确分析的目的，分析内容才能确定下来。明确数据分析目的的内容也是确保数据分析过程有效进行的先决条件，数据分析方案可以为数据收集、处理以及分析提供清晰地指引方向。根据数据分析的目的和内容涉及数据分析进行实施计划，这样就能确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析目的。这样才能够设计出合适的分析方案。

数据收集
数据收集是按照确定的数据分析内容，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。做好数据收集工作就是对于数据分析提供一个坚实的基础。

数据处理
数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。同时还需要处理好肮脏数据，从而净化数据环境。这样为数据分析做好铺垫。

数据分析
数据分析主要是指运用多种数据分析的方法与模型对处理的数据进行和研究，通过数据分析从中发现数据的内部关系和规律，掌握好这些关系和规律就能够更好的进行数据分析工作。
数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的内容分步骤做，这样才能够在做数据分析的时候有一个清晰的大脑思路，同时还需要极强的耐心，最后还需要持之以恒。

7. 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

8. 数据分析的基本流程是什么

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。