如何做数据统计与分析

❶ 怎样用 Excel 做数据分析

excel
做数据分析通常是使用excel的数据分析功能;另外就是描述性统计分析。
描述性统计分析详解：
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析(descriptive
analysis)，以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。
使用excel的数据分析功能步骤介绍：
1，新建并打开excel表格;
2，添加数据分析插件;
3，点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮;
4，出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定;
5，经过上一步已经成功添加”数据分析插件;
6，点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如回归分析，方差分析。

❷ 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。

❸ 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。

❹ 大数据工程师如何进行统计数据分析

【导读】随着大数据时代的到来，数据资源已经成为一种新的资源形式，在这样的布景之下，怎么科学运用大数据，将其价值进行充分地挖掘、剖析，有效促进社会开展成为各行业开展之下的重要方向。那么，大数据工程师如何进行统计数据分析呢?

1.规划和解说试验以指导产品决策

数据剖析师能够协助确认这种差异是否足够显着，以致需求引起更多的关注，关注和出资。它们能够协助你了解试验成果，这在你测量多个指标，运行相互影响的试验或成果中产生某些Simpson悖论时特别有用。

2.树立猜测信号而非噪声的模型

数据剖析师能够告知你或许的原因，为什么销量增长了5%。数据剖析师能够协助你了解推进出售的要素，下个月的出售状况以及需求注意的潜在趋势。

请参阅什么是过度拟合的直观解说，尤其是对于少量样本集?过度拟合实际上是在做什么?高R，低标准误差的过高许诺怎么产生?了解为什么仅适合信号这一点很重要。

3.将大数据变成全局

任何人都能够观察到该企业有100,000个客户在你的杂货店购买10,000个项目。

数据剖析师能够协助你标记每个客户，将他们与相似的客户分组，并了解他们的购买习惯。这样一来，你便能够查看事务开展怎么影响特定人群，而不用整体看待每个人或独自看待每个人。

4.了解用户的参加度，保存率，转化率和潜在客户

为什么你的客户从你的网站上购买商品?你怎么保持客户回头客?为什么用户退出你的渠道?他们什么时候出来?你公司最喜欢哪种电子邮件来招引用户?参加，活动或成功的一些首要指标是什么?有哪些好的出售线索?

运用的统计数据：回归，因果剖析，潜在变量剖析，调查规划

5.给用户他们想要的东西

给定用户(客户，客户，用户)及其与公司项目(广告，商品，电影)之间的互动(点击，购买，评级)的矩阵，你能否建议用户接下来要购买哪些项目?

6.智能预算

0%能够很好地预算点击率吗?数据剖析师能够结合数据，全局数据和先验常识来获得抱负的估计值，告知你该估计值的属性，并总结该估计值的含义。

7.用数据讲故事

数据剖析师在公司中的人物是充任数据与公司之间的大使。沟通是关键，并且数据剖析师必须能够以公司能够运用的方法解说他们的见地，而又不牺牲数据的保真度。

数据剖析师不只简单地总结了数字，还解说了数字为何如此重要以及从中能够得到哪些可行的见地。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据工程师如何进行统计数据分析的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的，希望各位小伙伴们再接再厉，越来越优秀。

❺ 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

❻ 在Excel中如何进行数据统计与分析

1.首先，需要对原数据简单的处理一下，方便对比，在任意空白单元格输入-1 ，然后复制。

❼ 新媒体方面如何能做好数据分析和统计呢

一直以来，互联网形势都是变幻莫测，四处充满了可变性，随着移动时代的到来，老一套的传统营销方式也可能阻挡企业发展。企业如果再不主动涉及新媒体营销、以及做好大数据统计、融入新时代潮流，可能将遭遇始料不及的困境。
那么企业该如何将掌控的数据信息变为自己所用呢？通常可以运用大数据来洞悉消费者的行为变化，从而精准地分析用户的特点和喜好，最后挖掘出产品的潜在性，以及潜在使用价值用户人群，最终完成销售市场营销的精准化、场景化，这样一个完整的体系就建成了！关于大数据统计，亿仁网络认为企业首先需要做的是依据用户社会属性、消费者行为、生活方式等信息，抽象性地总结出一个标签化的用户画像，这其中就包括用户的性别、地区、年纪、文化教育水准，以及用户的兴趣爱好、知名品牌喜好、产品喜好。
接着，企业就要依靠大数据来进行数据分析，这样可以让你致力于一部分用户，而这群用户就能意味着特殊产品的大部分潜在顾客。最后，采集大数据最大的使用价值并不是事后分析，而是进行事前预测分析和推荐。通过大数据整合更改企业的营销方法，然后依靠顾客的个人行为数据信息去做推荐，这样才能做好！

❽ 如何在excel中统计数据进行数据分析

方法/步骤
1
1，打开Excel2010，输入数据，准备进行描述统计；
2，点击菜单栏的“文件”中的“选项”
3，出现新的弹窗，点击“加载项”，在点击“转到”；
4，出现新的弹窗，将前面的“方框”都点上“对勾”，点击确定；
5，点击菜单栏“数据”，接着点击“数据分析”，
6，出现新的弹窗，选择你需要的，在这里选择“描述统计”，点击“确定”；
7，出现新的弹窗，点击选择要做分析的数据区域，点击“确定”；
8，选择数据区域，返回
9，选择输出数据的区域，返回
10，在相应的方框前面到上对勾，并点击“确定”
11，出现分析结果，

❾ 数据分析怎么做

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(9)如何做数据统计与分析扩展阅读：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。