数据如何分析

① 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。

② 如何运用数据分析

1. 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

③ 数据分析的过程是怎样的

1、数据的需求

要进行数据分析，数据是必须的，它是根据指导分析的人员或客户的要求指定的。将在其上收集数据的实体的一般类型称为实验单位(例如，个体与群体)。可以指定和获得有关人口的特定变量。

2、数据的收集

数据的收集来源方式很多，它是是从各种来源收集的。数据分析师可以将需求传达给数据的管理人员，如组织内的信息技术人员。还可以从环境中的传感器(例如监控，卫星等)收集数据。

3、数据的处理

数据的处理是用于将原始信息转换为可操作的情报或知识的情报周期的各个阶段在概念上类似于数据分析中的各个阶段。

4、数据的清理

数据一旦经过组织和处理，数据很有可能不完整，可能会包含重复项或包含错误。由于数据输入和存储方式存在问题，因此需要清理数据。数据清理是防止和纠正这些错误的过程。

5、数据的展示

一旦分析了数据，就可以以多种格式将其报告给分析用户，以支持他们的要求。用户可能会有反馈，这会导致其他分析。因此，许多分析周期都是迭代的。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 如何进行数据分析

1. 收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。

2. 数据清洗

数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

3. 数据可视化

是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。

4. 数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。

5. 数据报告展示

数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。

⑦ 我们该如何进行数据分析之入门篇

我们该如何进行数据分析之入门篇

本篇目的主要是把“产品健康度”监控相关的指标(描述性指标，告诉我们是什么)做一个系统的梳理，希望能够帮助刚刚入行或准备入行的朋友，快速熟悉游戏运营分析相关的指标含义及应用场景。

关于渠道优化、运营活动分析、流失分析、用户行为分析等具体案例分析会在“进阶篇”中跟大家分享。

在这里还是要重申一个观点：

1、数据分析的本质是一种意识，一种以客观事实为导向进行产品管理和客户管理的意识;

2、数据分析师本质上是一个产品分析师，只是在分析的过程中从数据的角度进行切入而已;

3、数据分析的价值在于数据应用，没有业务理解和对各部门作业流程的详细了解，是无法对数据作出分析和解释的;不熟悉业务的数据分析师只能称为“数据取数员";

对移动游戏数据这块, 我一般喜欢用经典的“水池图”来做说明;

作为CP，无论我们从什么角度做数据分析，最终还是希望能够帮助我们更好的实现最终目的：赚到更多的￥

从一个庸俗易懂的公式出发：

Revenue = AU * PUR *ARPPU

统计周期内的收入流水 = 统计周期内的活跃用户规模 * 活跃用户付费比例 * 平均每付费用户付费金额;

因此，我们要做的事情是：“最大化活跃用户规模，并在此规模之上最大化用户付费转化及付费强度”.

【最大化活跃用户规模】：如果我们把当前的活跃用户看做一个水池，要想提升水池内的含水量，我们可以有几种做法：

1.开源：让更多的水注入，导入更多用户;通过市场推广：

1.1拓展新渠道;

1.2增加推广费用，提高渠道导入、媒体广告导入量;

1.3自有资源与其它APP换量;

1.4口碑管理、增加市场认知度和认同度，提高自然导入量;

2.节流, 减少水池的出水量，降低用户流失;

2.1.通过运营活动、版本更新 提高用户的游戏参与度(玩的更久)

2.2.通过老玩家召回的活动，唤醒沉默用户;可以想象成，水池中的部分水分被蒸发，并没有真正的离开流走，可以再通过降雨的方式重新回到水池中;

【最大化用户付费转化及付费强度】：在维持水池水量的同时，我们可以通过各种养殖和捕捞的方式(游戏内的消费埋点、促销、充值活动等)打到更多的鱼;

当然，价值挖掘 和 用户规模的维护 并不是完全割裂开的，过度的追求高ARPPU也有可能导致用户的流失增加;这是一个相辅相成的过程;

综上所述，移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块：

1、市场推广相关指标(包括：激活、上线、各节点转化率、成本指标、渠道质量等)，它的任务是帮助我们进行“渠道优化”和“产品优化”，最小化用户获取成本，实现更多的新增导入;

2、用户活跃 & 留存相关指标(包括：DAUMAU、AT(日均使用时长)、日、周、月留存、回归率等)，它的任务是帮助我们在宏观数据表现层面，快速判断产品存在的问题，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导;

3、用户付费相关指标(包括：LTV、PUR(活跃用户付费比)、ARPPU(每付费用户付费强度)、充值结构、充值时段等)，它的任务也是帮助我们在宏观数据表现层面明确产品盈利能力，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导。

以上是小编为大家分享的关于我们该如何进行数据分析之入门篇的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑧ 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
大数据分析方法整理”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑨ 数据分析怎么做

一、 具备基本的数据素养

1. 具备基本的统计学概念

先来说一下最基础的概念：平均值，中位数，百分位数，众数，离散程度，方差，标准差。这里不一一赘述，只简单说一下均值和中位数的差异。 均值：即平均数，优势是，均值跟所有数据都相关，劣势是容易受到极端值影响。
比如，你和你的3个好友，跟比尔盖茨组成一个团队，然后这个团队的人均身价是200亿美金，你会觉得自己是有钱人吗？ 中位数：只跟排在中间的数据相关，优点是不受极端值影响，缺点是缺乏敏感性。

2. 避免数据逻辑错误常见数据逻辑谬误1：相关当因果

“有研究结果表明：颜值高的人收入也更高。” 听到这个结论，你会不会觉得应该去整容？ 但有可能是因为，颜值高的人相对比较自信，而自信的人容易在职场上获得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力装扮自己，所以看起来颜值更高。所以说，上面这个表达，只是在说颜值和收入相关，但没有说两者是因果关系。

二、数据沟通和表达：如何用数据讲故事

如果你能够具备足够的数据素养，知道如何呈现数据，同时能够把数据表达出来，那么就能在故事当中融入足够有说服力的数据，故事自然变得很有说服力。

1. 理解沟通目的和对象

如果你说服一个客户购买你的理财产品，你会怎么跟他说？

第一种：这个理财产品有10%的概率会亏；

第二种：这个理财产品有90%的概率能赚。

当然是后者，他听完大概率愿意买，但如果是前一种说法，他可能会很恐惧。 所以，当你在公司里面跟不同的对象沟通时，也应该呈现不一样的数据。
比如，高层可能关心公司整体营收、盈利等等相关数据，中层可能关心他们部门的KPI数据，而主管更关注某个活动、某个举措的成功失败情况。

2. 选择合适的数据表达类型

怎么样用更加合适的数据图表类型？这里有些经验干货分享给大家，常用表格适用范围如下：

o 散点图（适合相关）

o 折线图（适合趋势）

o 横的和竖的条形图（适合对比）

o 瀑布图（适合演变）

o 热力图（适合聚焦）

o 雷达图（适合多指标）

o 词云图（适合看分布）等等

3. 符合数据可视化原则

数据的可视化也非常重要，因为如果没有可视化，就是一些数字罗列，那就跟文字信息没什么差异了。
数据可视化的几个原则：阅读门槛别太高，不要过多颜色，突出关键信息，文本与数据呼应。