如何读懂数据

‘壹’ 面对新型信息轰炸，我们该如何读懂专业数据

在大数据时代，如何保护个人信息安全已经成为大数据未来发展中最需要关注的问题。但是，从我国个人信息法律保护的现状来看，我国尚未出台专门的个人信息保护立法，对披露个人信息的处罚缺乏统一性和系统性，尚未形成统一的个人信息保护基本法，而是分散在相关法律法规中，处罚相对较轻。专家认为，为了保护个人信息，有必要确保数据交易平台使用“干净”的数据，即不侵犯个人隐私、不泄露企业商业秘密、不泄露国家机密、不危害国家安全等

因此，专家呼吁，为了应对信息时代个人信息安全面临的新挑战，有必要推进专门的立法工作。除了从源头上加强网络安全保护外，更重要的是要尽快完善公民个人信息立法，制定个人信息保护法。

目前，在我国信息化快速发展的同时，也存在一些跟不上的不足。第一个是法律。因为没有具体的个人信息保护法，这导致了很多责难。例如，政府部门目前没有明确的法律规定来限制公开信息中的隐私，政府部门也没有明确的责任。因此，颁布了一项关于保护公民个人信息的特别法律，从源头上对其加以限制。

目前，在我国信息化快速发展的同时，也存在一些跟不上的不足。第一个是法律。因为没有具体的个人信息保护法，这导致了很多责难。例如，政府部门目前没有明确的法律规定来限制公开信息中的隐私，政府部门也没有明确的责任。因此，颁布了一项关于保护公民个人信息的特别法律，从源头上对其加以限制。

‘贰’ 小黄鸟抓包怎么看懂数据信息

摘要 对于标准的Http返回，如果标明了Content-Encoding:Gzip的返回，在wireshark中能够直接查看原文。由于在移动网络开发中，一些移动网关会解压显式标明Gzip的数据，以防止手机浏览器得到不能够解压的Gzip内容，所以，很多移动开发者选择了不标准的Http头部。也就是说，Http返回头部并没有按标准标Content-Encoding:Gzip属性。这样就导致在wireshark中无法直接查看。

‘叁’ 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。

以上是小编为大家分享的关于教你如何看数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘肆’ 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。

‘伍’ 基本面解读——如何读懂这些数据

要是投资了，想提高胜率，当然对于市场环境和买入标要有一个全面的分析，可是我却发现，非常多伙伴都不会基本面分析，感觉基本面分析学起来太困难没有学习的兴趣。其实很容易，今天学姐就给大家分享如何进行基本面分析，这样抓住牛股就变得轻松了。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
按照教科书的解释，基本面分析的出发点是影响证券价格变动的敏感因素，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，为了达到让投资这做出正确决策，我们会提供科学依据的分析方法。换句话也就是说，股票价格是受很多因素影响的，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
那我们具体研究哪些因素呢？可以看这3个层面，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。好多朋友看到这三个因素就惊慌失措了，仿佛要学完经济学课程才能进行分析！别怕，不用着急，学姐给大家分享一下，怎么样从实战出发去分析。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
众所周知，宏观经济是股市整体行情好坏的重要因素，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。但在实际上购买股票的过程中，一般都不会选择完美无缺，不然容易捡了芝麻丢了西瓜，而是关注一些最为核心的变量，就像关注一些反应市场流动性的宏观指标，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）。原因是对短期而言，价格有所波动，更多的都会是供求关系所来决定，因此市场出现更低利率的情况，出现更加宽松的货币政策之时，市场流动性方面也更加地宽裕，买方是更为强劲的力量，如此的话也促使股价上行。可以看看2021年受疫情肆虐但股价却不断新高的美股，出现这一问题主要是由于美国持续实行宽松的政策。

2、 公司分析主要看行业、财务和产品
再好的行情，也会有跌跌不休的公司，这很可能就是公司基本面有问题。所处行业是最先要清楚的，因为公司在行业没有竞争力，一荣俱荣一损俱损，产业趋势向上的行业，其中的企业盈利空间自然就更多。行业未来的发展趋势不被看好，有所限制，连一家上市公司都不如，自然就不值得我们关注了；还可以看行业现在是在哪一个发展阶段，有的行业已经到了生命周期中的成熟期或衰退期，典型的如朝阳行业的钢铁煤炭等；还有就是看行业是否有相关政策方面的支持，获得政策支持的行业，发展空间更大。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
好的行业选定了以后，便是在行业下进行公司的筛选，那我们就来分析一下两个主要方面：
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
说到这里，大家应该了解了基本面分析的优势，这完全是自上而下的在进行系统分析的方法，先是宏观，再是中观，最后是微观，可以让我们更清楚当明白当下市场的情况，并挖掘出真正有价值的公司。然而，其实任何一个分析方法，都有优点，必然也具有缺点。基本面分析，它的劣势也十分显着，虽然学姐尽力给大家简化了分析内容，如果想要真正的入门，那必须过了门槛条件。从基本层面上来说，是没有办法去分析短期价格的过渡波动的，因为从短期来讲，价格可能还受投资者交易情绪等影响，根据基本面的分析，看不出来这些。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

‘陆’ 如何看懂各种重要经济数据

经济全球化经过调整后，以空前的速度和规模持续深入发展，全球经济依存性不断上升。全球资本与生产技术要素的全球化重新配置，带来全球政治经济格局重大而深刻的变化。当前国际经济形势有七个特点。（一）世界经济迅速增长，美国、欧元区国家、日本等发达国家的经济发展使世界经济得以继续维持较高增速，发展中国家经济呈相互带动、梯次发展的态势。2007年世界经济仍将保持近4％的增速。美国经济稳中有落，2006年美出口额被德超越，信息化指标不及北欧，次贷危机使美经济优势不断被侵蚀和分解，其负面影响还在扩大。主要西方国家面临工业化以来最强烈的外部竞争。欧亚大陆成为世界经济的主舞台。据世界银行统计数据显示，目前欧亚大陆经济总量占全球的62％，累积财富总量是美国的一倍，2006年“新欧洲”国家国内生产总值较2003年增加近一倍。同时，占世界人口80％的广大发展中国家经济进入较快增长期，在国际贸易、国际投资和国际分工体系中地位得到加强，对世界经济影响力进一步增大，改变了世界经济的增长格局。发展中国家经济总量占全球的20％左右，对世界经济增长的贡献率上升到30％。（二）随着金融创新，特别是金融衍生工具的开发和推广，金融一体化程度提高，全球金融业呈“爆炸式增长”。巨额国际资本的无序流动和投机，不仅给发展中国家经济造成很大损害，发达国家也难独善其身。据美国麦肯锡公司的最新报告，全球金融业的核心资产总额已达140万亿美元。资本市场进一步成为全球金融市场的主体。银行资产占全球金融资产总额的比重由1980年的42％下降到2005年的27％，金融资产进一步向发达国家集中。发达国家的金融资产占国民生产总值的比重目前已平均跃升至330％。“经济金融化”趋势一方面促进了全球资源有效配置，另一方面也增加了全球经济的不稳定性、投机性和风险性。（三）国际资本市场和劳动市场流动性增强，生产要素的全球流动形成全球市场。国际资本市场更加成熟，资本流动形式也在增多。全球劳动力市场一体化程度日益提高。据国际劳工组织统计，未来10年，发展中国家将有7亿人口进入全球劳工市场。全球产业链的形成和资源配置中合理及不合理的部分进一步显现，不均衡的全球增长模式正在塑造新全球经济格局。从总体看，国际贸易、投资金融市场的自由化进程使生产要素流动在全球范围内实现“最佳配置”。从国别看，全球化的收益分配和社会成本分布严重失衡，穷国与富国的差距在扩大，输家与赢家的两极分化加剧。资本回报连创新高，劳动回报则越来越低，导致国家间不平等。发达国家主导当前的国际贸易、投资、金融和国际分工体系，相比之下，发展中国家人口占世界3／4，经济总量只占1／4。黑非洲至少要到2047年才能成功脱贫。在北方阵营，美欧日是国际经济三大支柱，但由于美国奉行经济单边主义，企图垄断国际经济决策，三方经济利益摩擦时有发生。南方阵营经济发展水平差距拉大，对经济发展问题的基本诉求和利益关注点发生重大分化，多元化现象明显，南南合作呈现高度复杂性。（四）新兴市场经济体日益具体，加快融入全球经济体系，为经济全球化注入新活力。一大批新兴发展中国家市场经济体系日趋成熟，东亚、拉美、独联体国家经济全面提速，非洲、中东地区国家经济开始起飞，这些国家的国内资本市场迅速发展，对外资的依赖明显下降，对自身能源、资源的保护和利用意识强化，一些出口导向型发展中国家逐步实现贸易结构多元化。“金砖四国”、“新钻11国”等新兴发展中国家继续引领发展中国家经济增长，成为未来最为强劲的经济增长点，促进影响全球化的发展。按汇率计算，今年，印度、俄罗斯、巴西国内生产总值总量均突破1万亿美元大关，晋升世界经济12强。2001年～2007年，中、俄、印在全球国内生产总值、出口、引资、外汇储备和股市总值排行榜上的名次平均跃升四个位次。亚洲国家对美出口占其出口总额的比重已从1993年的25．5％减少到目前的16．5％。值得注意的是，发展中国家对国际资本的吸引力持续增大。发展中国家相互投资迅速增长，主要表现在亚洲内部以及亚洲对非洲的投资。目前，世界外汇储备总额高达5．4万亿美元，其中大部分掌握在发展中国家手中。近来，发展中国家开始将部分外汇储备以“主权财富基金”的形式对外投资，金额可能高达1．5万亿美元，投资的主要方向是发达国家的证券市场和跨国并购，有关动向将对国际资本市场产生重要影响。（五）南北国家有关发展模式的交融与交叉增多，经济领域多边协调渐成趋势，新兴大国加速崛起，经济力量加速“多极化”。经济全球化背景下，发达国家与发展中国家相互利用，南北关系呈繁芜交织的状态。俄罗斯迅速复兴和印度加快振兴，打破了冷战后中国一枝独秀的局面，初步形成了新兴大国崛起的第一梯队。一批发展中国家迈入或走近经济次大国行列，对维护世界经济体系的稳定及贸易自由化的需要不断增强，与发达国家的共同利益有所增多，双方相互依存有所加深，在经济、金融等领域开展对话与合作的重要性与紧迫性日增。“G8（八国集团）＋5”成为促进南北对话的重要高端平台。G20（20国集团）涵盖当前世界上最主要发达国家和发展中国家，具有较强的“南北”代表性，近年来在协调发展中国家和发达国家在应对金融危机、促进世界经济金融稳定发展等的立场方面发挥了积极作用。加拿大倡议在G20框架内成立“全球首脑论坛”，进一步反映出国际社会加强多边对话协调的趋势。（六）各种区域或双边自由贸易安排发展迅速，国际贸易、跨国投资重趋活跃，自贸区谈判方兴未艾，通过自贸协定等形式，新兴力量与传统大国结成经济联盟成为时尚。区域经济合作既是各国顺应时代潮流的必然产物，也是有关国家以区域发展为依托，为减缓经济全球化无序冲击而采取的合理选择。区域经济合作、区域集团化趋势与经济全球化发展并行不悖。这种总体上良性的经贸互动推动了政治上的良性发展，大国重启战争的可能性几乎为零。东亚、拉美、非洲等地区以发展中国家为主体的区域合作蓬勃发展。一些发展中国家之间区域合作势头加强，成为联系不同地区之间合作网络的重要纽带。巴西、印度、南非已建立三国合作框架，亚洲与非洲，亚洲与拉美，拉美与中东之间的经济联系日益紧密。各国均试图通过强强联合、强弱互补的模式加快区域集团建设，实现市场、资源的优化配置，谋求在新的世界经济格局中占据优势地位。美国全面推动建立“美洲自由贸易区”，欧盟借东扩之机加快区内金融、服务一体化进程，拉美两大经济组织南方共同市场和安第斯共同体宣布加快自由贸易谈判，东亚10＋3和上海合作组织作为亚洲两个支柱性机制深入发展。未来国际经济关系将逐渐由国家之间的较量和竞争转向区域经济集团之间的角逐，围绕全球经贸政策、金融体制的斗争与协调将主要在经济集团之间。（七）国际能源、资源价格大幅上涨，国际能源格局调整步伐加快，对能源等战略资源的争夺成为影响国际经济关系的最大不确定因素。一些资源大国特别是油气资源富集的国家把握了资源性产品价格上涨的良机，不仅从中获取巨额收益，同时提升了在国际经济体系中的地位和影响。近年来，俄罗斯、沙特阿拉伯、伊朗、委内瑞拉和阿联酋在全球国内生产总值总量及人均国内生产总值排序中平均前移了三个位次。一些石油生产国加强了对国内石油资源的控制，减少了发达国家对其石油资源的掌控。伊朗、委内瑞拉等产油国将能源作为国际斗争的主要筹码，公开向美“叫板”。美国目前控制着中亚、中东、西非和北美的世界近70％的石油资源。全球能源战略格局明显向美倾斜，但在世界能源市场格局方面，俄罗斯影响举足轻重，石油输出国组织的战略影响不可低估。日本努力稳定传统石油来源，并积极拓展新渠道。欧盟等国积极增加石油战略储备，并寻求能源合作。随着世界经济的强劲复苏和繁荣，各方对能源的依赖将与日俱增。围绕油气资源、运输管道和市场价格等，美、欧、日等大国还将激烈的国际能源争夺战。同时，随着新兴发展中大国对能源需求的快速增长及对能源安全的追求，相关能源企业迅速发展壮大，打破了发达国家企业在国际能源产业中的垄断地位。

‘柒’ 如何看懂数据分析

数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。

成为一名合格的数据分析师需要作如下准备：
1、熟知行业与业务
2、理解业务中产生的数据
3、能提取数据
4、分析数据
5、解读数据
6、展示数据

主要还是商业敏感度，数据库及SQL水平，掌握数据分析工具及数据模型的能力，还有数据敏感度，和PPT能力

‘捌’ 如何准确解读教育数据

如今，越来越多的研究依托于网站和社交网络，得出的结论往往很片面。如果人们将这种粗略的研究成果当成教学真经，是一件非常危险的事情。学会正确解读教育数据很有必要。

教育进入了大数据时代，互联网中充斥着形形色色的学习和教学研究。记者们纷纷将这些成果当成拯救教育的良方报道出来。尽管这些研究都在试图解决某些问题，但并非都适合教学实践。

“公共教育一直被政治化，最近情况越来越糟。很多吸引眼球的教育研究流传很广，这一点可以理解，但我希望教育记者和家长能更加理性思考，拒绝一般化和不科学的研究成果。”数学家特雷西·扎格表达了对教育理论被滥用的担忧。

“统计数据很醒目并不意味着研究结果同样卓越。”《鼓励挫折：关于儿童的新思考》的作者阿什利·梅里曼解释，“将最新的研究成果当成锦囊妙计的最大问题在于，教育是一艘不好调头的大船。”

“一些记者在新闻稿中援引某项研究，却对其中的关键细节一知半解，这样会带来过于简化或夸大的效果。结果就是，家长和老师将这种半成品带到了教育中，投入大笔时间和金钱，最后却毫无成效。”梅里曼说。

由于读者和作家都在寻找摆脱教育困境的办法，这里可以提供一些建议：

1.研究观点通用吗？

教育政策理应影响深远，不能说变就变，田纳西州的小班教育研究是个很好的例子。

20世纪80年代后期，研究人员将田纳西州数千名小学三年级儿童分为两大类：标准班（1名老师22名学生）和小班（1名老师15名学生），跟踪他们在一段时间内的阅读和数学成绩后发现，小班孩子成绩更好，从而导致了全国性的小班教学浪潮。

但之后许多班级规模方面的研究，得出的结论更加复杂，同时证明了这项研究的片面性。事实上，对田纳西州三年级学生成绩有利的分班方式，不一定能提高乔治亚州八年级学生的写作水平，或曼哈顿学生的地理成绩，而且也不适用于采用不同教学方式的教师。避免单一研究成果的过度普及非常有必要。

2.结果是否可靠？

小规模研究是出了名的不可靠，应持怀疑态度。最近卡耐基梅隆大学的研究人员对24所幼儿园的大班儿童进行观察发现，与装修华丽的教室相比，在简朴教室读书的孩子科学成绩高13%。作者因此得出结论：过分装饰可能会影响学习。媒体援引研究人员的话说，希望这一发现能为教室装修提供建议。

基于24所幼儿园的研究结论并不科学。好像只要改变一下装修风格，就能让孩子成绩提高13%。如果对不同学校、不同学生进行研究，得出的结论可能完全相反。小规模研究往往会出现这种问题，难道没有其他因素影响考试成绩吗？

3.研究方法是否科学？

有些毫无成效的研究也被媒体报道出来。比如有专家称家长辅导孩子功课对孩子成绩毫无帮助。然而重要的问题在于，该研究没有证明辅导与不辅导之间的差别，换句话说，研究者没有发现家长的价值，不代表家长没有价值。

这也是很多研究者会犯的错误。一方面是因为研究者能力不足。当研究者想在一小群研究对象中找到一个被忽略的现象时，他会很容易忽视另一些普遍现象。

另一方面他们没有考虑到其他变量。比如，在这项研究中，有的家长是干脆替孩子完成功课，有的家长则启发孩子思考。前者当然对孩子的成绩毫无帮助，后者却让孩子受益匪浅。所以，一定要认真分析研究变量与结论的关系，并找到被研究者忽视的影响因素。

4.是因果关系，还是条件关系？

有研究称，最好的教育工具是书柜，尤其对那些每天上网的父母来说。家里书籍的多少，和家长的收入、学历一样具有教育性。

书籍的数量确实会对孩子产生影响，但不是决定孩子未来的直接原因。就好像公鸡会在太阳升起时打鸣，但阳光不是鸡叫的唯一原因，理清因果关系至关重要。“书柜研究”的作者也承认其研究结论只是提供一种可能性。

没有哪项调查研究完美无缺，在阅读调查结果时，可以多持怀疑态度，辩证地多思考。哗众取宠的标题确实能吸引眼球，但为了教育的发展和孩子的未来，记者和研究者也应当多考虑有效性和适用性，得出值得信赖的结论。

‘玖’ 怎样看数据怎么样的数据才是好数据

位置不同关注的数据也会不同：G的话主要看三分命中率，其次是抢断、主公，F的话看篮板、盖子，还有得分，C的话那最重要的就是篮板和帽子了。当然，最重要的还是要看胜率了。

‘拾’ 解读数据的正确方法是什么

1、判断数据

看看报告中的数据有无逻辑错误，运算错误，业务场景错误的数字。这是解读数据报告的基础，否则会出现找了半天结论回头看原来是原始数据有问题;

2、理解数据

看看报告中有哪些指标，指标定义统计口径是什么，单位，数据来源等，还有展示方法有无问题(比如有些人喜欢调坐标轴起点)，这一步是避免误读;

3、发现事实

通过对比数据大小，高低，趋势，平均值，极值等发现数据中的规律或问题，然后再和自己的业务认知，生活常识做比较找到更多价值点，特别要注意那些异常价值点，这往往是产生结论的触发点。

4、产生见解

对3中发现的价值点进行提炼，找到共性的东西，再和业务场景或其它报告中的数据进行比较即可以产生结论。注意结论不是事实，而是对事实的提炼和升华。

关于解读数据的正确方法，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、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。