数据应该如何

‘壹’ 互联网数据分析应该如何做

捷讯安舆情监测数据中心
数据分析就是一个了解规律到预测未来的一个过程。
了解规律包括对数据：
分组对比分析
趋势分析
异常分析
排名分析
预测未来包括：
数值预测
异常预警
这之中的每一步都是非常重要的。
希望采纳。

‘贰’ 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。

‘叁’ 数据提升具体应该怎么做

业务上
1.业务为核心，数据为王
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能上
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

‘肆’ 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。

‘伍’ 数据分析，应该怎么做主要是不知道该怎么去分析

数据分析难在分析思路，并不难在技术和工具，同一份数据，高手能通过数据一针见血指出其中的问题，当然，这个思路也不是一朝一夕就能拥有的，但是可以在平时的分析过程中总结积累，比如通过环比，同比，对数据进行分组对比，聚类和预测操作等

‘陆’ 如何做数据分析

数据分析是网站排名后一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。以下小熙SEO来帮你解决这个问题：

1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。比如为什么这个页面访问量很大，而另外一个本应该访问量大的页面却没有访问。

比如：用户为什么不点击这个栏目，是用户根本对这个内容不感兴趣还是栏目的名称模糊不清还是栏目放置问题呢？关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。

2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
pv、uv、ip是互相关联的。pv是用户流量的页面数，uv是访问的用户数（即有多少台机器访问网站），uv是真实的用户量，ip是访问的ip段数量。

（1）通常情况下uv要大于ip，如果出现uv远远小于ip有可能网站被刷或者是内容被采集。pv是uv的倍数关系，如果pv跟uv的倍数接近于1，说明大部分用户只浏览一个页面就走了，这种情况下的网站跳出率也非常高。

而pv：uv多少合适呢？要看同行业的平均数据，比如羊羊吧是一个论坛，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1

（2）跳出率越高说明网站内容质量越差，跳出率的合理值跟行业有关，社区或交流类、图片、视频、小说、笑话类的网站跳出率相对更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟网站最近更新内容或者竞价页面的调整有关系。（比如：研究中心论坛一片娱乐帖子引来大量流量，同时跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升内容质量和布局内链系统。

（3）平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。访问时长跟跳出率一样跟行业和网站类型有关系。美食、旅游、技术、图片、小说、视频、动画这些行业访问时长会更长，而企业类的产品站、服务类站点访问时长会更短。

3：分析来源、地域和搜索引擎

明白网站用户来源、地域以及来自于哪个搜索引擎可以方便做针对性的优化，并且可以节省大量时间获取更加精准的用户。

（1）从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。

（2）地域分析可以帮我我们做地域关键词，如果用户大多是北方地区在选择空间时可以选择联通，相反可以选择电信。并且地域词可以帮助网站获取良好排名，得到精准用户，地域词比全国词更好容易做排名。

（3）搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯，比如羊羊吧很大一群用户来自于360搜索，因为养羊的用户对计算机知道非常少，而360卫士强装的360搜索正好把这一群用户笼络了，所以羊羊吧应该更加注重360优化。

4：.受访页面、着陆页和搜索词

分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。着陆页是刚开始访问网站进入的页面，来自于外链、推广和排名入口。

（1）受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。

（2）着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。

（3）搜索词。对于中大型站点很多长尾词有了排名SEO依然不知道，这时候可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。

5：分析页面点击图和页面上下游

页面点击图直观形象的展示用户的点击习惯，用户点击越多的地方颜色越趋向于深红色，浅一点的地方是绿色。页面上下游反应的是用户从一个页面到另一个页面的浏览轨迹，页面上下游可以用谷歌分析工具分析。

（1）页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。

（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。小熙SEO竭诚为你解答，你还有疑虑的话，可以随时来联系我。

我的交流群：118380125QQ：243431430

‘柒’ 数据分析应该怎么做

首先你应该确定你们公司都会产生哪些数据？需要统计哪些数据？和这个行业的数据？竞品信息，这些数据的统计方式维度和量度关系，还有怎么去收集到这些数据？并且对这些数据进行深度分析。

当收集到这些数据的时候，你就需要把这些数据展现出来，现在的excel已经不适用这个大数据时代了，你需要把这些数据可视化，根据数据不同的特点，选择不同的图表展现出来，这样有一些信息你就可以通过这种展示，一眼看出来，其他的一些信息还需要你去通过对比和联系，进一步深度的挖掘，你可以试一下观向数据和观向报表，能帮你快速的分析这些数据，可展现出来，让你快速上手。我放几张我们之前做的关于汽车案例的一些数据分析表。

‘捌’ 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。

‘玖’ 在日常生活中怎样正确善用数据资料

善用数据

经理人,尤其是财务人员在日常的工作中不免要和数字打交道。数据有时非常有用,尤其当你用每年20%的增长率来说服客户与你长期合作的时后;数据有时又让人很头疼,特别是在一对数字中找不到关联看不到原因的时候。你总是很敬畏数据,但是却不知道什么时候该相信它们。

数据到底有没有用?能在多大程度上有用?怎样正确使用数据辅助工作?

《哈佛商学院实战新知》日前发表文章《使用统计数据的五条指南》(Five Guidelines for Using Statistics)指出,经理人应当对数据保持谨慎的态度。因为对于经理人的工作来说,数据仅占5%,而要花费其他的95%的气力甄错及辨别数据和结果之见的关系。该文章提出在使用数据时,有五项指导性的原则。

1.确定你所确实了解的数据

经理人并不常常处理数据,在他们的认知里,确实的数据、假设的数据和不确定的数据有时候会发生混淆。

2.清楚数据所涵盖的范围

有时候通过数学方法求得的值并不是对你所问问题的回答。此时,应该了解在数?运算过程中,数据处理时涵盖的范围,问出直接的问题。

3.因果关系不要想当然

举例来说,数据显示本季度顾客满意度比上个季度提升了10个百分点,产品返修率降低了5%。是不是可以说,因为产品总体质量提高,导致了顾客满意度的提高呢?但事实真相很可能不同。本季度的返修率降低是因为产品返修渠道出现了问题,导致了暂时的延迟。而满意度的提高则是因为客户服务部因为出现这样的工作失误而采取了适当及时的处理。

4.数据并不能百分之百地说明问题

只有当所有的动因都被考虑在内并一一排除时,数据的确定度才能接近100%。

5.在数字上或数据上看来很显着的结果,也许对于管理来说毫无用处

正如前文例子中所显示的那样,顾客满意度的提升有10%,而产品返修率下降了5%,单从数字上来看,管理人员可以继续实施现行管理方法。但是实际上,正是管理出了问题才导致返修渠道不畅,应该及时调整。

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