数据分析是什么

‘壹’ 数据分析的本质是什么

数据分析最重要的思维就是，不断确定业务中两组变量之间的关系，用以解释业务。

收入、转化、用户规模、用户活跃等，我们称为现象。而只有通过数据量化的现象，我们才能精准感知。所以，数据是用来描述现象的，是被量化的现象。这就是数据统计在干的事情，比如建立数据漏斗，严格意义上这就是数据统计。

‘贰’ 数据分析的意义和价值是什么

数据分析工作，不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为作出科学合理的决策提供依据。

数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观地抓住了工作中存在的突出问题，使这些问题无可争辩地反映在面前，促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。

无论是国家政府部门、企事业单位还是个人，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节，数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的各个领域当中，人们日常工作甚至生活当中离开了数据分析工作便无法达到满意的结果甚至会导致严重的失误。

在中国，越来越多的企业将选择拥有中国项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目;越来越多的企业把中国项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的企业把中国项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把中国项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

‘叁’ 数据分析是什么

数据分析
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

分析工具

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如免费使用的大数据魔镜等。

‘肆’ 数据分析是什么

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。

‘伍’ 什么是数据分析带你了解数据分析的日常工作

【导读】随着互联网事业的发展，以及不断更新的人工智能、物联网等技术，都离不开数据分析，那么什么是数据分析?为什么时下数据分析师是比较热门的高薪职业呢?很多小伙伴认为数据分析师就是简单的将数据收集，然后统计最后给出结论这样的工作，其实不然，下面小编带你了解数据分析的日常工作，让你对数据分析师有个更加全面的了解。

数据分析师的日常

日常一：不固定的工作时间

很多上班族的工作时间都是固定的，做五休二，朝九晚五，不免让人感到乏味。数据分析师却不然，他们没有固定的工作时间。因为数据分析师需要根据实时数据给出最新结论。换而言之，数据分析师就是要时刻准备着。

日常二：和数据打交道

数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单，但是如果将步骤细分，就有些复杂了。这些步骤主要包括：

1.提取数据。2.合并资料。3.分析数据。4.寻找模式或趋势。5.使用各种工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Excel，Hadoop，SQL和SAS。6.开发和测试新算法。7.试图简化数据问题。8.开发预测模型。9.建立数据可视化。10.写出结果并与他人分享。11.汇集概念证明……

但是这些任务都是数据分析师的次要任务，数据分析师的主要任务还是先确定问题，然后再通过尝试不同的办法来解决问题。

日常三：让数据变得通俗易懂

有人认为，数据分析师是可有可无的。这样的人往往不具备前瞻性。事实恰恰相反，数据分析师不仅仅需要建立模型，还需要解决问题。他们需要对数据进行处理，需要从小的角度看到全局，整理出简洁明了的报告，从而让外行人明白数据的含义。

日常四：不断汲取新的知识

数据分析师盯着电脑只会是在分析数据吗?

NO!他们可能是在：

1.浏览与行业相关的博客、新闻、通讯以及讨论区。

2.参加会议或者和其他数据分析师在线交流。

3.探索出新方法时，和同行共享新信息。......

除了在数据中挖掘宝藏信息，数据分析师还需要在数据分析领域不停地钻研。一个优秀的数据分析师，只有通过不断地学习新的知识，才能与时俱进，不被社会淘汰。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“什么是数据分析?带你了解数据分析的日常工作”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，这样更有核心竞争力与竞争资本。

‘陆’ 什么是数据分析 有什么作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

(6)数据分析是什么扩展阅读

数据分析的步骤

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

‘柒’ 大数据分析是指的什么

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。
大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

‘捌’ 数据分析都分析什么

1、总规模度量

总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。

2、相对度量

相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数。

3、集中趋势的度量

集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。

4、离散程度的度量

变异指标是用来表示总体分布的变异情况和离散程度的指标，通过变异程度也可以看出平均值指标的代表性程度，如果离散程度小，说明大部分数据都是挨着的，则平均值可以很好的反映整体情况的一般水平，反之相反。

‘玖’ 数据分析到底分析什么

简单来说，数据分析主要还是进行：现状分析、原因分析和预测分析。
现状分析：对企业经营现状的分析，比如产品的市场占有量、竞品分析等都属于现状分析。
原因分析：企业运营中用到最多的一种分析，业务的上升和下降，指标的上升和下降，指标环比和同比的变化，都要找出原因。
预测分析：企业制定战略决策的必备分析，每一分预算，每一个渠道，能产生多少ROE，能带来什么效果，都显得非常重要。