如何看待数据分析方法

⑴ 如何正确看待统计数据

摘要：统计数据作为一种信息产品，其生产过程经历统计设计、原始资料收集、资料的整理与分析研究，进而形成满足社会需要的具有使用价值和参考价值的统计信息资料，然后，再通过各种媒介向社会报告，进入市场流通与使用环节，统计资料进入信息市场后，并不意味着马上就会使用，统计数据按其实际使用时间的先后不同，可分为两种情形：一是即时使用，二是滞后使用。统计数据前后两种不同使用时间状态下，其质量判断的标准是有很大区别的。即时使用的统计数据，其判断标准，即通常意义上的“三性”，包括：准确性、及时性与全面性。这些标准要素，是对调查对象调查当时质量状况的认可，因此，其质量特征是定格在特定的时空概念及相应的环境一征，对于滞后使用的统计数据，由于其超越了原来的时空环境，数据资料的价值产生损耗，使用价值随之降低，因此，数据资料质量的判断标准相应发生变化。

⑵ 如何进行有效的数据分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;

什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。

那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？

事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

工作中我们运用数据分析的作用有哪些？

1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题

3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

最重要的一点：

我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？

然后，我们来看数据分析的六部曲

1、明确分析目的和思路：

这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

3、数据处理：

主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。

4、数据分析：

首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。

5、数据展现：

数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

6、撰写报告：

数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

⑶ 应该如何看待数据分析

分析是我们人人都具备的一种能力，而数据分析只不过是增加了分析的对象，对原本的含义并没有多大改变，所以说，数据分析也是一种能力，也就是职场人士的技能。

以小编来说，小编的职业是编辑，充其量算个运营，但是工作中用到数据分析的时候还真不少，需要构建用户画像，了解用户痛点，需要分析某一篇文章的打开率，阅读量，收藏量等等。不止如此，还需要对自己账号整体数据分析、用户反馈的信息分析、同行爆款文章的分析等等。对于小编来说，数据分析只是辅助我工作的一项技能而已。

但是，也会有很多人说，目前很多公司都在招聘数据分析师啊，它就是一个职业啊。这点小编不否认，目前很多企业包括一些传统企业都会招聘数据分析师，但小编的理解是，数据分析师只是一个岗位名称而已，在这个公司是叫做数据分析，到了另外一个公司或者叫做市场调研也是有可能的。虽然名字不同，但工作的内容和本质是一样的，用数据分析来帮助企业实现业务增长，关键点是业务的增长，业务怎么增长，通过数据分析这项技能。

数据分析并不是职业，而是一项技能，而且是人人都应该具有的技能。最简单的，如果领导让你搜集某一地区的大学情况，我可以不用一条条的复制粘贴，用python进行抓取就好了，这样不仅效率高，准确率也高。现在时代发展迅速，不会数据分析的人将渐渐被时代所抛弃。小编希望大家都能紧跟时代的步伐，掌握数据分析这项技能。

关于应该如何看待数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑷ 请结合实例简述如何理解数据分析,以及数据分析的作用是什么

数据分析是指，用适当的统计分析方法，对收集来的数据进行分析，将它们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能以便于发挥数据的作用。它的的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息，集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。
商业领域中，数据分析能够给帮助企业进行判断和决策，以便采取相应的策略与行动。例如，企业高层希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能完成。
例如2020年6月公司运营收入下降5%，是什么原因导致的呢？是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。这就需要我们展开分析，进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。

⑸ 如何对数据进行分析 大数据分析方法整理

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，今天小编就来和大家说说如何对数据进行分析?为此小编对大数据分析方法进行的归纳整理，一起来看看吧!

画像分群

画像分群是聚合契合某种特定行为的用户，进行特定的优化和剖析。

比方在考虑注册转化率的时候，需求差异移动端和Web端，以及美国用户和我国用户等不同场景。这样可以在途径战略和运营战略上，有针对性地进行优化。

趋势维度

树立趋势图表可以活络了解商场，用户或产品特征的根柢体现，便于进行活络迭代;还可以把方针依据不同维度进行切分，定位优化点，有助于挑选方案的实时性。

趋势维度

漏斗查询

经过漏斗剖析可以从先到后的次序恢复某一用户的途径，剖析每一个转化节点的转化数据。

悉数互联网产品、数据分析都离不开漏斗，不论是注册转化漏斗，仍是电商下单的漏斗，需求注重的有两点。首先是注重哪一步丢掉最多，第二是注重丢掉的人都有哪些行为。

注重注册流程的每一进程，可以有用定位高损耗节点。

漏斗查询

行为轨道

行为轨道是进行全量用户行为的恢复，只看PV、UV这类数据，无法全面了解用户怎样运用你的产品。了解用户的行为轨道，有助于运营团队注重具体的用户领会，发现具体问题，依据用户运用习气规划产品、投进内容。

行为轨道

留存剖析

留存是了解行为或行为组与回访之间的相关，留存老用户的本钱要远远低于获取新用户，所以剖析中的留存是十分重要的方针之一。

除了需求注重全体用户的留存情况之外，商场团队可以注重各个途径获取用户的留存度，或各类内容招引来的注册用户回访率，产品团队注重每一个新功用用户的回访影响等。

留存剖析

A/B查验

A/B查验是比照不同产品规划/算法对效果的影响。

产品在上线进程中常常会运用A/B查验来查验产品效果，商场可以经过A/B查验来完毕不同构思的查验。

要进行A/B查验有两个必备要素：

1)有满意的时刻进行查验

2)数据量和数据密度较高

由于当产品流量不行大的时候，做A/B查验得到核算经果是很难的。

A/B查验

优化建模

当一个商业方针与多种行为、画像等信息有相关时，咱们一般会运用数据挖掘的办法进行建模，猜测该商业效果的产生。

优化建模

例如：作为一家SaaS企业，当咱们需求猜测判别客户的付费自愿时，可以经过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据树立付费温度模型。用更科学的办法进行一些组合和权重，得知用户满意哪些行为之后，付费的或许性会更高。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何对数据进行分析
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⑹ 如何理解数据分析观念，举例说明怎样培养学生数据分析观念

通过观看视频学习，我了解到，数据分析观念包括：“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。数据分析是统计的核心。”下面浅谈自己在培养学生数据分析观念的一些做法： 第一、设计问题情境，使学生体会到生活和工作需要收集数据，需要分析数据，需要从数据中获取新信息，对问题作出决策。如：统计同学们的身高、体重、生日、爱吃的水果，统计商店里每个月空调的销售情况、一定时间通过十字路口的车辆情况、本地区的用电量、六一开展什么活动等例子，都是和我们生活息息相关的重要的相关数据。这些内容都从不同的方面吸引学生主动开展统计活动，通过对数据的收集整理分析，了解到周围的人和事物的相关信息，体验到统计的价值所在，从小培养统计观念。 第二、创设活动情境，让学生感受数据，形成数据意识。教师应该根据不同年级的学生设置学生喜欢的数据，从中体会数据蕴涵的信息，感受数据的作用，形成遇到问题能想到收集数据、获取信息的意识。比如：统计“我们最爱吃的水果”，可创设情境：元旦联欢会上，要为同学们准备一些水果，每种水果准备多少比较合适呢？要是知道同学们喜欢吃什么就好了？以此激发学生想到可以通过数据统计知道同学们喜欢吃水果的情况，让学生带着愉快的心情自主投入学习。这实际上就是培养学生的一种数据意识，是小学阶段统计学的最核心的问题，也就是我们不期望学生掌握多少种方法，但是他要有这样的想法，遇到这样的问题能想到去调查、能想到用数据说话。 第三、引导学生经历统计活动的全过程，发展学生的数据分析观念。观念的建立是人们不断地亲身经历而获得。要使学生逐步建立统计观念，最有效的方法是让他们真正投入到统计活动的全过程中去：调查研究、收集数据、整理数据、分析数据、获取信息、做出决策、进行交流、评价与改进。爱因斯坦说过：“纯逻辑的思维不可能告诉我们任何经验世界的知识，现实世界的一切知识是始于经验并终于经验的。”经验性的观察积累了数据，然后从数据做出某种判断，这种活动将有利于发展学生的发现能力和创新精神。 第四、数据分析观念的培养需要贯穿整个教学的始终。在小学阶段，每个年级的教材中都编排了整章节的统计与概率的内容，这是培养数据分析观念的良好载体。可其他章节中的内容如“圆周率的求证、质数和合数的认识”等等，都可以通过数据分析来获得。教学中老师要善于把握教学内容，不断应用强化数据分析的方法，发展学生的数据分析观念。 第五、开展实际活动，积累数据分析应用的例子，增强统计观念和统计能力。在教学中，教师要通过实际活动，让学生通过观察和独立思考，对提供的数据进行符合其认识水平的分析和解释，作出一些简单的判断和推理，从而锻炼其提出问题和解决问题的能力，培养其独立思考能力、实践能力和创新精神，进一步体会统计的价值，增强了统计观念。 总之， 在现实教学中，还可以让学生收集报纸、杂志、电视中公布的数据，分析它们是否抽样得当，有没有提供数据来源，来源是否可靠等，这样能提高学生分析问题、解决问题的能力，促使学生更好地认识世界，同时理智地对待各种媒体公布的数据，对现实世界中许多事情形成自己的看法。这样，学生不仅学到了统计知识，还把统计的意义落到了实处，增强了统计观念，达到学生数据分析观念的培养目的。 数据分析观念的培养对学生的发展具有重要意义。所以《课标》指出：“在数学课程中，应该注重发展学生的数据分析观念”。因此理解了数据分析观念的含义，这不但可以增强学生数据意识，能够通过调查研究、收集数据、分析数据、获取信息、作出决策，使学生认识到数据的作用，从而形成用数据统计分析思考解决有关问题的意识和策略，还可以让学生从个别现象去了解整体规律，学会归纳推理，培养学生的创造精神，增强学生的成就感。