数据怎么做

① 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。

② excel数据分析怎么做

做excel数据分析的方法如下：

1、打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

2、进入到底部的“选项”。

3、接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

4、然后点击底部的“转到”。

5、在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

6、接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

7、单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可。

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③ 数据分析走势图怎么做

数据分析走势图怎么做，下面就给我大家介绍一下解决方法，望大家采纳。

1、首先准备好一组数据，这组数据要分好类，而且有明确的标题。

④ 数据分析的操作怎么做

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。
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。
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。
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，通过对问题的分析，评估其有效性。

⑤ wps如何做数据汇总

• 第一首先点击打开WPS表格数据。

  然后再导入需要数据分类汇总的表格数据。

  

⑥ 网页数据分析如何做

看你怎么采集网页数据，一般来说自己后台可以进行原始数据的统计，即看日志，然后开发出可视化的页面。另外一种方式就是通过第三方插件进行统计，例如网络统计等。

采集完上述数据后，基本上最有效的就是pv、uv、停留时长等数据，对于这些数据有一些公式的算法你需要进行分析，例如pv/uv、留存、tad等。

pv、uv、日留存、三日留存等数据可以做成按时、按日的线性趋势图，用来找到比例关系及冰点期、热点期等。

上述的基本分析做完后，可根据子目录、页面转化进行分析，即你想让用户从哪里进入到哪里，但实际的数据是否达到你的预期值等。这些基本性质的数据做完后，个人认为已经可以达到一般运营的需求了，更深层次的挖掘分析及机器学习在此处意义不大，因为操作起来复杂且波动性大会造成结论不准确。

⑦ 数据怎么做

数据需要多方面比较和统计，可以分短期，中期和长期，或者从不同领域，不同结构，不同方面进行统计，再有和值，差值，需要考虑的方面很多。

⑧ 数据分析怎么做

一、 具备基本的数据素养

1. 具备基本的统计学概念

先来说一下最基础的概念：平均值，中位数，百分位数，众数，离散程度，方差，标准差。这里不一一赘述，只简单说一下均值和中位数的差异。 均值：即平均数，优势是，均值跟所有数据都相关，劣势是容易受到极端值影响。
比如，你和你的3个好友，跟比尔盖茨组成一个团队，然后这个团队的人均身价是200亿美金，你会觉得自己是有钱人吗？ 中位数：只跟排在中间的数据相关，优点是不受极端值影响，缺点是缺乏敏感性。

2. 避免数据逻辑错误常见数据逻辑谬误1：相关当因果

“有研究结果表明：颜值高的人收入也更高。” 听到这个结论，你会不会觉得应该去整容？ 但有可能是因为，颜值高的人相对比较自信，而自信的人容易在职场上获得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力装扮自己，所以看起来颜值更高。所以说，上面这个表达，只是在说颜值和收入相关，但没有说两者是因果关系。

二、数据沟通和表达：如何用数据讲故事

如果你能够具备足够的数据素养，知道如何呈现数据，同时能够把数据表达出来，那么就能在故事当中融入足够有说服力的数据，故事自然变得很有说服力。

1. 理解沟通目的和对象

如果你说服一个客户购买你的理财产品，你会怎么跟他说？

第一种：这个理财产品有10%的概率会亏；

第二种：这个理财产品有90%的概率能赚。

当然是后者，他听完大概率愿意买，但如果是前一种说法，他可能会很恐惧。 所以，当你在公司里面跟不同的对象沟通时，也应该呈现不一样的数据。
比如，高层可能关心公司整体营收、盈利等等相关数据，中层可能关心他们部门的KPI数据，而主管更关注某个活动、某个举措的成功失败情况。

2. 选择合适的数据表达类型

怎么样用更加合适的数据图表类型？这里有些经验干货分享给大家，常用表格适用范围如下：

o 散点图（适合相关）

o 折线图（适合趋势）

o 横的和竖的条形图（适合对比）

o 瀑布图（适合演变）

o 热力图（适合聚焦）

o 雷达图（适合多指标）

o 词云图（适合看分布）等等

3. 符合数据可视化原则

数据的可视化也非常重要，因为如果没有可视化，就是一些数字罗列，那就跟文字信息没什么差异了。
数据可视化的几个原则：阅读门槛别太高，不要过多颜色，突出关键信息，文本与数据呼应。

⑨ 怎么做一个多行业的数据

在WPS文档有模版，直接填入数据即可。
行业的大数据架构最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT。
记得当时主要的数据就是销售额，订单量，毛利额，客单价，每单价，库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。