如何看数据分析

㈠ 如何看数据分析，又该如何进行数据分析

关于数据，有两种常见的情况。从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端，那么，怎样看数据比较合理呢?答案是：需要想清楚3个问题。 1、我为什么要看数据？ 看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议 ”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。 2、数据的由哪些成分组成？这些成分每天/周/月都发生了什么变化？ 分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。 拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。 3、这些数据为什么发生了这些变化？ 分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。

㈡ 如何做数据分析

做数据分析步骤如下：

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

㈢ 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。

㈣ 数据分析主要怎么理解

数据分析主要怎么理解
在互联网行业，数据分析的价值逐日凸显，比如行业数据分析，网站流量数据分析等。 对于数据分析而言，价值有哪些？ 数据分析的岗位工作内容应包括哪些？从业人员应具备何种能力？ 数据分析能够对运营及市场有哪些帮助？ 这就是数据分析前期数据搜集的作用。互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向等等数据分析结果主要给以下几个部门的人看得，不同部门的人看导致不同的数据分析职位1.咨询公司的数据分析，给互联网公司看，这个职位是咨询经理；2.互联网公司的数据分析，给销售看，这个职位是商业分析或者业务分析员；3.互联网公司的产品分析，给产品策划和运营看，这个职位统称数据分析4.互联网公司的战略分析，给老板看，这个职位是战略分析员4.互联网公司的市场分析，给产品、销售、运营等看，提供比较全面的分析，这个职位是市场分析专员等等数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等….不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！数据分析是一种能力，而不是岗位。对小创业公司来说，设置这种岗位就是扯淡。做数据分析的人，应该是最关心业务的人，因为数据对他来说是最重要的。所以无论是产品运营还是产品经理都应该具备出色的数据分析能力，大家都是最关注业务的两类人群。数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。

㈤ 怎样掌握数据分析基本面

要是投资了，想提高胜率，当然不能不分析一下市场环境和买入标，但是我认为，很多朋友不懂基本面分析，感觉基本面分析学起来不容易不想学。其实一点也不难，今天学姐就让大家明白基本面分析应该怎么做，这样距离抓住牛股就更近了。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、 简单介绍
1、 基本面分析是研究影响股价因素的方法
教科书使我们了解到，在对基本面分析的时候影响证券价格变动的敏感因素是主导我们研究的方向，想要得到证券市场的价格变动的一般规律，就离不开认真分析和研究，为投资者提供更多可靠的信息以便选择最优方案。简单来说，影响股票价格有很多的因素，而这些影响因素的剖析，就相当于基本面分析。
2、 基本面分析包括3个方面
所以我们现在具体在研究什么呢？主要考虑这3个部分，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。有的朋友见到这三个原因就束手无策了，好像想要进行分析，必须要读完整套经济课程才行！打住，别担心，学姐教大家如何从实战的角度来分析。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
我们都懂，宏观经济会影响到整个股市的行情好与坏，像经济政策（货币政策、财政政策、税收政策、产业政策等等）和经济指标（国内生产总值、失业率、通胀率、利率、汇率等等）对股票市场的影响都是巨大的。但在实际的过中，普遍都不会选择十全十美，不然容易因为小的利益而失去了大的利益，要重点关注核心变量，如一些反应市场流动性的宏观指标，是可以关注的，例如货币政策和财政政策（是否降息、降准以维持宽松）、汇率（是否提高以吸引外资进场）。因为在短期内，价格有所波动，更多的都会是供求关系所来决定，所以要是市场有更低利率出现的话，更为宽绰的货币政策之时，那么这时候市场流动性也是更宽裕了，买方的力量更强一些，这样的情况也是促使了股价上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股价却不断新高的美股，因为美国持续实行宽松政策才导致了这一问题的出现，

2、 公司分析主要看行业、财务和产品
即使行情再好，也会有跌跌不休的公司，这很可能就是公司基本面有问题。第一要了解所处行业，因为公司居于行业之下，行业每况愈下公司也不能幸免，产业潜力大的行业，其中的企业自然就可以盈利更多。行业的发展空间，比如这个行业整体就十几亿的规模，都比不上一家上市公司，自然就不在我们的考虑范畴了；还可以看行业所处的生命周期是怎么样的，有的行业已经发展成熟了，或者到了衰退的阶段，举个典型例子就是钢铁煤炭等；再者就是看行业有无政策支持，已经获得政策支持的行业，发展空间肯定是很好的。今年各大券商对于各行业的研究报告已经出炉，感兴趣可以点击领取：最新行业研报免费分享
选择了一个好的行业之后，随之就去筛选行业之中的公司，那么我们主要就来分析一下两个方向：
财务报表：了解公司的财务状况、获利能力、偿债能力、资金来源和资金使用状况，主要跟踪的财务数据有营业收入、净利润、现金流、毛利率、资产负债率、应收款、预收款、净资产收益率等。
产品与市场：前者主要分析公司的品牌、产品质量、产品的销售量和生命周期；后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
三、基本面分析的优劣势
谈到这里，大家应该了解了基本面分析的优势，这是一套自上而下的系统分析方法，从宏观分析到中观再到微观，可以帮助我们更清楚地把握当下市场的整体环境，并且可以让真正有价值的公司被我们挖掘。不过，不管是哪种分析方法，有自己的优势，劣势也是一定会具有的。基本面分析的劣势也是通过表面就能发现的，即使学姐已经给大家把重点内容简化分析了，但是真正的入门，也必须具备一定的基础。在基本层面上来分析的话，是没有办法及时反映短期价格的过渡波动，因为就短期来说，投资者的交易情绪等对价格也会产生影响，从基本面分析的结果中，体现不出这一部分。可能对于小白来说，还是很难判断出股票的好坏，不过没关系，我特地给大家准备了诊股方法，哪怕你是投资小白，也能立刻知道一只股票的好与坏：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-09-25，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

㈥ 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。

㈦ 教你如何看数据分析

教你如何看数据分析

现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。

对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的 多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够 计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投 入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。

互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度 是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。

一 用户的维度

从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市 场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。

网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来 (那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放 出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定 流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。

第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点 关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分 析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。

第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可 以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员 也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。

第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再 好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发 送确认信息失败等等。

最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。

二 运营的维度

运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。

对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售 情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很 大。 接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品， 或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支 付环节出问题导致用户支付失败。

第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。

第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。

还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在 某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。

对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。

对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再 下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同 时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到 社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。

当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长 多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很 活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。

三 商品及内容的维度

这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。

在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商 品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销 或者促销的选择就很清晰了。

对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内 容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加 的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的 发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户 的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少 的数据。

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㈧ 如何看数据分析

从腾讯出来的一个朋友曾告诉我“腾讯的数据太多，都不知道怎么看”，而另一个在创业公司工作的朋友告诉我“老板为了省开发资源，数据给的少得可怜”。这两种情况都有点走极端，那么，怎样看数据比较合理呢？答案是：需要想清楚3个问题。1、我为什么要看数据？看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但我认为，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。2、数据的由哪些成分组成？这些成分每天/周/月都发生了什么变化？分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案发挥作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道；分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题；分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。3、这些数据为什么发生了这些变化？分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。拿微博来说，假如某一天，微博的转发数量比前一天下降了20%。如果不找出变化的原因，PM给出的解决方案极可能是：放大转发按钮，鼓励用户多转发。如果换个思路，找变化的原因，PM也许发现到：登陆用户比前一天下降了30%，为什么登陆用户下降了这么多呢？因为首页改版了。那么PM解决的方向是：首页哪些方面没改好，导致用户活跃度下降，找到原因，改进！每天问自己这3个问题，持续一段时间之后，你的运营能力、产品嗅觉、数据敏感度会同步极大的提升。作者简介：骆驰(微博：那只呆头鹅 ) 资深产品运营人员 编者注：本文由创享派推荐。微博：约瑟网络原文链接：如何看数据分析?

㈨ 数据分析三个技巧:看趋势、看分布、看对比

数据分析三个技巧:看趋势、看分布、看对比

数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分，也即是数据分析的终极形式。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？

其实，以上的业务问题，可以转换为从三个方面去分析。首先数据整理后，需要三看：看趋势，看分布，看对比。看趋势，即是看目标数据的时间走向趋势，是波动大还是较平缓？哪个阶段变化较大？异常点落在哪个时间段？看趋势的目的是把握整体的走向。可选工具有：趋势图、多列堆积柱形图；

其次，看分布。目标数据段整体分布是发散的还是集中的？集中在哪个频率段？中位数集中在哪个区间段？占80%的数据集中在什么数据区间段？看分布的目的就是了解业务数据是否稳定，以及数据的集中度。可选工具有：直方图、箱线图、正态分布、点图、柏拉图。

最后，看对比。更多时候，环比和同比看不出什么问题，更不能说明问题，尤其是环比和同比结果相差不大的时候。这时候，可以与上月对比看看，稳定性如何？集中度有变化吗？变量之间有关系吗？相关关系是多大？可选工具有：堆积柱形图、方差分析、相关分析、回归分析等。

看趋势、看分布、看对比，就是数据分析的三板斧。需要注意的是，数据就是数据，问题还是要通过具体的业务措施去解决，数据分析只是告诉你，出问题的地方在哪里，要从哪些方面去改善。因此，数据分析三板斧的解读结果，只是提供解决问题的方向，并不能代替具体的业务解决方案。

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㈩ 请问如何判断自己是否适合数据分析

如何判断数据是否合适因子分析

一般根据KMO值和巴特莱特球形检验判断，前者一般要大于0.6，后者则要达到显着性水平。

怎样的人才适合做数据分析师

对数据分析有兴趣，对数字敏感，具备excel、sql、统计学等知识，可以去大讲台去体验他们的数据分析课程，如果能学会就是适合，学不会就可能不太适合。

怎么判断一个人是否适合做数据分析？

我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，你会觉得不耐烦，那么显然你不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。再则就是逻辑性，可以试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。（宏观层面，不要深入细节）如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。