如何解读数据

Ⅰ 数据分析最为基本的三种方法

数据分析最为基本的三种方法

数据分析重要的是模型，说白点就是知道要什么数据，了解数据走势，懂得如何分析。在数据分析呈现后，要根据分析得出结论，结论中需要用简单明了的语言表明出现的问题，导致问题的原因，最后就是针对问题的解决方法。
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。数据预处理是最为重要的，保证数据的完整性和准确性，如果前期的数据加工过程中得到的数据是错误，后面再怎么分析都是不对的。
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；在这个阶段更重要的注重对于数据的解读，数据反映出来的规则是怎么样的？目前业务碰到什么样的问题？希望通过数据解决什么问题。
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。
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。

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，就是数据分析的三看。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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Ⅱ 超级菜鸟怎么学习数据分析

其实无论是小白或者超级菜鸟，又或者已经具备一定的数理统计或计算机编程基础，对于学习数据分析师来说，都是从头开始。虽然拥有一定的学资背景，会让你在刚开始学习时比较容易上手，但都是基本性的东西，不具备明显的优势。个人的努力和兴趣，以及自觉学习和自主思考的能力也非常重要。不要因为自己是菜鸟而妄自菲薄，付出终有回报，只要持之以恒。

明确目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。

明确知识框架和学习路径

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；

会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；

高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

Ⅲ 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。

Ⅳ 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

Ⅳ 作为运营人员，应如何有效地解读数据报告

蹩脚与优质报告的区别通常在于数据是否只是堆砌，是否有提供切实可行的建议以及预测，而不是只是提供数据把梳理总结工作留给管理层。今天就来说说如何看数据报告，并希望从中帮助你们提供一些有用的东西用于制作自己的数据报告。
一、数据报告的组成
在看数据报告以及做数据报告前首先得知道数据报告通常由哪些内容组成，所以先来说说数据报告的组成。数据报告一般具有高度浓缩的特点，报告中提供的也必须是信息，而不是数据，甚至有时候还得从人性哲学的角度进行突破。组成数据报告的内容也一般比较固定，通常是由8部分组成，即关键KPI指标、KPI变化触发条件、 KPI指标负责人、数据分析负责人、KPI指标变化趋势及细分、KPI指标变化原因、KPI指标对应的Action、衡量KPI指标造成的影响。

1、关键KPI指标
关键KPI指标通常是数据报告的核心部分，数据报告里面的内容也几乎是用来描述关键KPI指标的变化趋势以及变化的原因的，日常所做的推广也都是为了提高关键KPI指标。
2、 KPI变化触发条件
KPI变化触发条件这个指标一般是用于对数据的分析，这个指标是由我们自己人为设定的，而这个指标是设定通常是按照三种原则来设定的，即：按目标进行设置、按变化率进行设置、按货币影响进行设置。
3、KPI指标负责人
这个指标的意思是当关键KPI指标发生变化，我们需要去的人就是KPI指标的负责人，而这个KPI也可以作为他的业绩考核指标。一般来说每一个KPI指标都会有一个明确的指标负责人。
4、数据分析负责人
这个指标的意思是当数据发生变化的时候我们要去找的人，数据分析负责人需要对整个数据分析报告负责。也就是说他要选择在什么时间、什么情况下、对哪些关键KPI指标进行分析，并最终给出可执行的分析报告。
5、KPI指标变化趋势及细分
这个指标通常是数据分析报告中最有价值的部分，整个报告的分析过程也将从这部分开始，这里通常会提供关键KPI指标的背景信息、变化趋势、原因等。
6 、KPI指标变化原因
这个指标一般是用来对报告中关键KPI指标的变化原因进行说明，也会分析到更加细致更加底层的基础指标，让我们能够全局的对产品进行把控原因及趋势。可以说是对前面的一个充分的补充。
7、 KPI指标对应的Action
有了前面的分析趋势及原因后我们就需要采取相对应的行动了，而这部分的指标就是用来解释对于前面提出的问题，会指下一步的行动和建议。
8、衡量KPI指标造成的影响
到了这里就也就是报告的末尾部分了，我们也需要让老板明白到底发生了什么问题、以及报告的真正价值。到了这里所有的分析结果和指标数字也都将转化为货币和收入。当然，这里会需要很多基础数据的支持，比如，端到端的分析，流量渠道的细分等等。

二、KPI指标的创建及选择
由数据报告的组成我们知道关键KPI指标是个很重要的概念及衡量指标，那么，对于这个重要的指标我们该如何去创建呢？通常，关键KPI指标 的创建得要符合两个原则，即：关键KPI指标与网站的目标高度相关、关键KPI指标的变化度影响了网站目标的完成。那么如何创建关键KPI指标呢？
1. 关键KPI指标创建的步骤
关键KPI指标创建时候一般符合以下的路径，如图所示：

即创建关键KPI指标通常分6个步骤：
商业目标；
网站目标；
策略；
指标；
关键绩效指标；
行动及见解。
2. 关键KPI指标创建的步骤说明
（1）商业目标
创建步骤中的商业目标就是网站所存在的价值，我们在创建关键KPI指标时候得首先确定商业目标，然后再去细分确定的小目标。而商业目标一般分为以下4类，即销售商品或服务、产生销售线索、获得广告收入、提供在线支持。
（2）网站目标
网站目标的创建一般是在商业目标之后。举个例子：当汽车销售网站A的商业目标是通过网站增加线下汽车的销量时候，那么它的商业目标应该是属于产生销售的线索，而它的网站目标应该是让销售人员获得更多来自网站的咨询电话。
（3）策略
我们在完成网站目标的过程中所采用的方法和方式就是测略。而一般来讲，策略都是为网站目标服务的，在实际执行的过程中我们通常会将策略进行拆分，比如拆分成流量策略、内容策略、页面策略、路径策略、产品策略等。制定策略执行策略后我们也需要对策略进行检验，得搞清楚每个产品、每个页面甚至每个元素与网站目标的关系。通常能够符合这些时，这个策略是成功的，相反的，当策略和网站目标不太相关时，就是一个不好的策略。
（4）指标
通常，我们在衡量网站目标完成情况的时候所用的参考支持就是这里所说的指标，指标可用来管理和衡量每天的工作量。当访客进行访问，指标就会把访问者与网站的每一次交互都记录下来，并且量化为数字。比如网站产生了多少咨询电话、来了多少个访客、他们看了几个页面、停留了多长时间等。
（5）关键绩效指标
用于衡量网站商业目标关键指标的数据为关键绩效指标，通常，关键绩效指标是通过不同的基础指标计算得到的。分析中我们会发现关键绩效指标一般是个性化的指标，用于对网站目标的分解，而且每一个关键绩效指标都有后续的行动和建议。每一个关键绩效指标都与基础指标有联系，当关键绩效指标发生变化时，可以通过调整基础指标来进行改善。
（6）行动及见解
行动和见解是驱动完成商业目标的最终方法。因为虽然我们制定了很多指标，但是运营过程复杂，肯定会有很多复杂条件或者突变因素在 ，所以就需要有运营人的行动和见解在，需要通过分析师定量和定性的分析才可以找到准确的Action和建议。

Ⅵ 数据咋分析解读6大推广必备数据报告

一、账户报告

最基础的第一项报表，可以选择时间段来查看账户整体的消费情况。还可以进行细分，分地区、时段、设备等进行查看。

二、计划报告

查看账户中各计划的消费情况，在左侧只显示前五个计划，同样也可以分维度查看。

三、单元报告

很多人在优化账户时会有选择困难症：这么多单元，到底选择哪个来进行优化放量呢?这时候就要靠单元报表来分析。

单元报表中查看账户各单元的消费情况，同样左边只显示消费前五名的单元，可以点击下载查看完整报表。

四、关键词报告

在定向报告中有两项，关键词和搜索词报告。

首先我们来看关键词报告：关键词报告能够查看账户中所有关键词的消费情况，同样下载报告进行查看分析。

五、搜索词报告

搜索词报告是我们最常见到和用到的，在报告中，我们能够看到网民通过是搜索哪些词访问了网站。

六、创意报告

创意报告能够查看账户中创意的点击消费情况。竞价推广的工作中经常有一项就是优化创意，但跟刚才的问题一样，这么多创意需要优化那一个呢?

关于6大推广必备数据报告，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。

Ⅶ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。

1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费

很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。

部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。

以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。

希望我的回答对你有所帮助！