如何數(shù)據(jù)分析，如何做數(shù)據(jù)分析
1，如何做數(shù)據(jù)分析2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理4，數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識5，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析1，如何做數(shù)據(jù)分析
不知道你想問的是哪方面的數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)分析有很多種，但是核心都是用數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)方面的技能，比如說數(shù)據(jù)清洗，機(jī)器學(xué)習(xí)等等，肯定要了解一些。還需要懂一些數(shù)據(jù)分析軟件，還需要了解業(yè)務(wù)，最重要的是要把你的分析結(jié)果寫成報(bào)告，數(shù)據(jù)可視化很重要可以先學(xué)習(xí)使用一些數(shù)據(jù)分析工具，簡單的數(shù)據(jù)分析可以使用excel，復(fù)雜的可以使用spss、sas、matlab、sql server等分析工具。 做好數(shù)據(jù)分析的前提是要收集有效的原始數(shù)據(jù)，必要時(shí)可運(yùn)用一些統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效性判定和剔除，然后利用數(shù)據(jù)分析工具尋找規(guī)律，比如利用excel中的篩選、排序、相關(guān)分析、透視表以及圖表等工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類，數(shù)據(jù)的變化趨勢研究以及各組數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析等。
2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識 數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容1、統(tǒng)計(jì)學(xué)我看一些人推薦了不少統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)書籍，很多人讀《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》，其他統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容也沒怎么看過。對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)理論。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計(jì)學(xué)就夠了。2、編程能力學(xué)會一門編程語言，會讓你處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果你只會在excel上復(fù)制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦python，上手比較快，寫起來比較優(yōu)雅。3、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫的使用可不行。學(xué)會如何建表和使用sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。4、數(shù)據(jù)倉庫許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差異，簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設(shè)計(jì)為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。5、數(shù)據(jù)分析方法對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要具備這樣一些素質(zhì)：有扎實(shí)的 sql 基礎(chǔ)，熟練使用 excel，有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，至少掌握一門數(shù)據(jù)挖掘語言（r、sas、python、spss），有良好的溝通和表達(dá)能力，做好不斷學(xué)習(xí)的準(zhǔn)備，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度和邏輯思維能力，深入了解業(yè)務(wù)，有管理者思維，能站在管理者的角度考慮問題。
3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理 1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。3. 預(yù)測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。6大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
4，數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識 1）具有業(yè)務(wù)敏感度，反應(yīng)迅速，能夠良好溝通；2）具有數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉庫建模的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；3）3年及以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運(yùn)營分析經(jīng)驗(yàn)；4）熟悉r、sas、spss等統(tǒng)計(jì)分析軟件，熟練運(yùn)用python，熟練使用 sql、hive等；5）本科或以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、運(yùn)籌學(xué)等相關(guān)專業(yè)；那么對于正在入門階段的同學(xué)們應(yīng)該如何正確把握自己的學(xué)習(xí)方向呢？從學(xué)科知識來看，數(shù)據(jù)分析涉及到一下的知識要點(diǎn)：（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)：參數(shù)檢驗(yàn)、非參檢驗(yàn)、回歸分析等（2）數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等（3）社會學(xué)：主要是一些社會學(xué)量化統(tǒng)計(jì)的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析；還有就是一些社會學(xué)的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助（4）經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識是必須的，這里就不多說了1）數(shù)據(jù)分析報(bào)告類：microsoft office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連ppt報(bào)告都不會做，那我只好說離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果，因?yàn)閿?shù)據(jù)可視化軟件就不能少，bdp個(gè)人版、tabluea、echart等這些必備的（2）專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：常見的有諸如spss、sas、matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析，還有高級的python、r等。（3）數(shù)據(jù)庫：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識可以學(xué)習(xí)；（3）輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。希望同學(xué)們謹(jǐn)記：理論知識+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運(yùn)用到實(shí)際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動網(wǎng)站運(yùn)營、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。 5，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析 首先，我們要明確數(shù)據(jù)分析的概念和含義，清楚地理解什么是數(shù)據(jù)分析;什么是數(shù)據(jù)分析呢，淺層面講就是通過數(shù)據(jù)，查找其中蘊(yùn)含的能夠反映現(xiàn)實(shí)狀況的規(guī)律。專業(yè)一點(diǎn)講：數(shù)據(jù)分析就是適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。那么，我們做數(shù)據(jù) 分析的目的是什么呢？事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析就是為了提取有用的信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)的研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析可以分為：描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析工作中我們運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的作用有哪些？1、現(xiàn)狀分析：就是企業(yè)運(yùn)營狀況的分析，主要是各項(xiàng)指標(biāo)的監(jiān)控以及日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)等2、原因分析：需求分析，多數(shù)是針對運(yùn)營中出現(xiàn)的問題進(jìn)行剖析，找出出現(xiàn)問題的因素以便于解決問題3、預(yù)測分析：針對以后的運(yùn)營情況做出分析報(bào)告，對公司以后的發(fā)展趨勢做出有效的預(yù)測，對公司的發(fā)展目標(biāo)和策略制定做出有力的支撐。最重要的一點(diǎn)：我們?nèi)绾巫鰯?shù)據(jù)分析呢，換一句話說就是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是怎樣的流程？然后，我們來看數(shù)據(jù)分析的六部曲1、明確分析目的和思路：這一定很重要，你想通過數(shù)據(jù)分析得到什么，你想通過數(shù)據(jù)分析告訴別人什么，這是你做數(shù)據(jù)分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計(jì)劃性的去做數(shù)據(jù)分析。找好角度、指標(biāo)、以及分析邏輯尤為重要。2、數(shù)據(jù)收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數(shù)據(jù)來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數(shù)據(jù)get即可。3、數(shù)據(jù)處理：主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等方法，數(shù)據(jù)分析的前提是要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證，分析出來的結(jié)果也沒法得到有效的利用，甚至?xí)Q策者造成誤導(dǎo)的行為。4、數(shù)據(jù)分析：首先要明確數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別：數(shù)據(jù)處理只是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，我們做數(shù)據(jù)處理就是為了保證數(shù)據(jù)形式合適，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。5、數(shù)據(jù)展現(xiàn)：數(shù)據(jù)展現(xiàn)就是把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，用可視化的圖標(biāo)形式展現(xiàn)出來，用一種簡單易懂的方式表達(dá)出你分析的觀點(diǎn)6、撰寫報(bào)告：數(shù)據(jù)分析報(bào)告其實(shí)就是對整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程的一個(gè)總結(jié)與呈現(xiàn)，通過報(bào)告把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整的呈現(xiàn)出來，供決策者參考。付費(fèi)內(nèi)容限時(shí)免費(fèi)查看回答你好，一探討需求在開始分析數(shù)據(jù)或深入研究分析技術(shù)之前，與團(tuán)隊(duì)里的所有小伙伴一起坐下來，確定主要活動或戰(zhàn)略目標(biāo)是很關(guān)鍵的，需要從根本上了解哪些類型最有利于發(fā)展，或哪些數(shù)據(jù)對發(fā)展的前景最有幫助。提問有效的數(shù)據(jù)分析回答2確定問題一旦確定了核心目標(biāo)，你應(yīng)該考慮哪些問題需要被回答來幫助你完成你的目標(biāo)。為了幫助提出正確的問題并確保數(shù)據(jù)有用，提出問題、尋解答案是必不可少的。3收集數(shù)據(jù)在為數(shù)據(jù)分析方法提供了真正的指導(dǎo)，并知道了需要回答哪些問題來獲取可用信息中的最佳價(jià)值后，應(yīng)該決定最有價(jià)值的數(shù)據(jù)源并開始收集，這是所有數(shù)據(jù)分析技術(shù)中最基礎(chǔ)的一步。4設(shè)置kpi設(shè)置一系列關(guān)鍵績效指標(biāo)（kpi），這些指標(biāo)可以在許多關(guān)鍵領(lǐng)域中跟蹤，衡量和塑造您的進(jìn)度。kpi對于定性研究中的數(shù)據(jù)分析方法和定量研究中的數(shù)據(jù)分析方法都是至關(guān)重要的，它對于督促自己及時(shí)完成數(shù)據(jù)分析目標(biāo)有著重要作用。五忽略無用數(shù)據(jù)六統(tǒng)計(jì)分析更多3條要學(xué)習(xí)python、r、sas等編程工具；對數(shù)據(jù)倉庫需要了解可以去九道門做些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目；如果你覺得還是難，那就采用最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)路徑，直接買mysql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的書看，隨便到網(wǎng)上去找個(gè)免費(fèi)的mysql課程聽；；分布式存儲hdoop需要簡單了解；云計(jì)算的技術(shù)作為了解就可以了；數(shù)據(jù)可視化不是很難，如果不要求特別美工的話，大家先理解圖表，再研究研究儀表板，阿里云的quich bi及datav,百度的echarts都不錯(cuò)，主要是展示的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)需要規(guī)劃；大數(shù)據(jù)技術(shù):這個(gè)相對來說有些難度，
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2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識 數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容1、統(tǒng)計(jì)學(xué)我看一些人推薦了不少統(tǒng)計(jì)學(xué)的專業(yè)書籍，很多人讀《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》，其他統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容也沒怎么看過。對于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析來說，并不需要掌握太復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)理論。所以只要按照本科教材，學(xué)一下統(tǒng)計(jì)學(xué)就夠了。2、編程能力學(xué)會一門編程語言，會讓你處理數(shù)據(jù)的效率大大提升。如果你只會在excel上復(fù)制粘貼，動手能力是不可能快的。我比較推薦python，上手比較快，寫起來比較優(yōu)雅。3、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常和數(shù)據(jù)庫打交道，不掌握數(shù)據(jù)庫的使用可不行。學(xué)會如何建表和使用sql語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以說是必不可少的技能。4、數(shù)據(jù)倉庫許多人分不清楚數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的差異，簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫記錄了所有歷史數(shù)據(jù)，專門設(shè)計(jì)為方便數(shù)據(jù)分析人員高效使用的。5、數(shù)據(jù)分析方法對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析人員來說，可以看一下《精益創(chuàng)業(yè)》和《精益數(shù)據(jù)分析》，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法，然后再根據(jù)自己公司的產(chǎn)品調(diào)整，靈活組合。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要具備這樣一些素質(zhì)：有扎實(shí)的 sql 基礎(chǔ)，熟練使用 excel，有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，至少掌握一門數(shù)據(jù)挖掘語言（r、sas、python、spss），有良好的溝通和表達(dá)能力，做好不斷學(xué)習(xí)的準(zhǔn)備，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度和邏輯思維能力，深入了解業(yè)務(wù)，有管理者思維，能站在管理者的角度考慮問題。
3，如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理 1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。3. 預(yù)測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。6大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
4，數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識 1）具有業(yè)務(wù)敏感度，反應(yīng)迅速，能夠良好溝通；2）具有數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉庫建模的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；3）3年及以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、運(yùn)營分析經(jīng)驗(yàn)；4）熟悉r、sas、spss等統(tǒng)計(jì)分析軟件，熟練運(yùn)用python，熟練使用 sql、hive等；5）本科或以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、運(yùn)籌學(xué)等相關(guān)專業(yè)；那么對于正在入門階段的同學(xué)們應(yīng)該如何正確把握自己的學(xué)習(xí)方向呢？從學(xué)科知識來看，數(shù)據(jù)分析涉及到一下的知識要點(diǎn)：（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)：參數(shù)檢驗(yàn)、非參檢驗(yàn)、回歸分析等（2）數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等（3）社會學(xué)：主要是一些社會學(xué)量化統(tǒng)計(jì)的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析；還有就是一些社會學(xué)的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助（4）經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識是必須的，這里就不多說了1）數(shù)據(jù)分析報(bào)告類：microsoft office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連ppt報(bào)告都不會做，那我只好說離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果，因?yàn)閿?shù)據(jù)可視化軟件就不能少，bdp個(gè)人版、tabluea、echart等這些必備的（2）專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：常見的有諸如spss、sas、matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析，還有高級的python、r等。（3）數(shù)據(jù)庫：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識可以學(xué)習(xí)；（3）輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。希望同學(xué)們謹(jǐn)記：理論知識+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運(yùn)用到實(shí)際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動網(wǎng)站運(yùn)營、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。 5，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析 首先，我們要明確數(shù)據(jù)分析的概念和含義，清楚地理解什么是數(shù)據(jù)分析;什么是數(shù)據(jù)分析呢，淺層面講就是通過數(shù)據(jù)，查找其中蘊(yùn)含的能夠反映現(xiàn)實(shí)狀況的規(guī)律。專業(yè)一點(diǎn)講：數(shù)據(jù)分析就是適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。那么，我們做數(shù)據(jù) 分析的目的是什么呢？事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析就是為了提取有用的信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)的研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析可以分為：描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析工作中我們運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的作用有哪些？1、現(xiàn)狀分析：就是企業(yè)運(yùn)營狀況的分析，主要是各項(xiàng)指標(biāo)的監(jiān)控以及日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)等2、原因分析：需求分析，多數(shù)是針對運(yùn)營中出現(xiàn)的問題進(jìn)行剖析，找出出現(xiàn)問題的因素以便于解決問題3、預(yù)測分析：針對以后的運(yùn)營情況做出分析報(bào)告，對公司以后的發(fā)展趨勢做出有效的預(yù)測，對公司的發(fā)展目標(biāo)和策略制定做出有力的支撐。最重要的一點(diǎn)：我們?nèi)绾巫鰯?shù)據(jù)分析呢，換一句話說就是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是怎樣的流程？然后，我們來看數(shù)據(jù)分析的六部曲1、明確分析目的和思路：這一定很重要，你想通過數(shù)據(jù)分析得到什么，你想通過數(shù)據(jù)分析告訴別人什么，這是你做數(shù)據(jù)分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計(jì)劃性的去做數(shù)據(jù)分析。找好角度、指標(biāo)、以及分析邏輯尤為重要。2、數(shù)據(jù)收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數(shù)據(jù)來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數(shù)據(jù)get即可。3、數(shù)據(jù)處理：主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等方法，數(shù)據(jù)分析的前提是要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保證，分析出來的結(jié)果也沒法得到有效的利用，甚至?xí)Q策者造成誤導(dǎo)的行為。4、數(shù)據(jù)分析：首先要明確數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別：數(shù)據(jù)處理只是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，我們做數(shù)據(jù)處理就是為了保證數(shù)據(jù)形式合適，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。5、數(shù)據(jù)展現(xiàn)：數(shù)據(jù)展現(xiàn)就是把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，用可視化的圖標(biāo)形式展現(xiàn)出來，用一種簡單易懂的方式表達(dá)出你分析的觀點(diǎn)6、撰寫報(bào)告：數(shù)據(jù)分析報(bào)告其實(shí)就是對整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程的一個(gè)總結(jié)與呈現(xiàn)，通過報(bào)告把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整的呈現(xiàn)出來，供決策者參考。付費(fèi)內(nèi)容限時(shí)免費(fèi)查看回答你好，一探討需求在開始分析數(shù)據(jù)或深入研究分析技術(shù)之前，與團(tuán)隊(duì)里的所有小伙伴一起坐下來，確定主要活動或戰(zhàn)略目標(biāo)是很關(guān)鍵的，需要從根本上了解哪些類型最有利于發(fā)展，或哪些數(shù)據(jù)對發(fā)展的前景最有幫助。提問有效的數(shù)據(jù)分析回答2確定問題一旦確定了核心目標(biāo)，你應(yīng)該考慮哪些問題需要被回答來幫助你完成你的目標(biāo)。為了幫助提出正確的問題并確保數(shù)據(jù)有用，提出問題、尋解答案是必不可少的。3收集數(shù)據(jù)在為數(shù)據(jù)分析方法提供了真正的指導(dǎo)，并知道了需要回答哪些問題來獲取可用信息中的最佳價(jià)值后，應(yīng)該決定最有價(jià)值的數(shù)據(jù)源并開始收集，這是所有數(shù)據(jù)分析技術(shù)中最基礎(chǔ)的一步。4設(shè)置kpi設(shè)置一系列關(guān)鍵績效指標(biāo)（kpi），這些指標(biāo)可以在許多關(guān)鍵領(lǐng)域中跟蹤，衡量和塑造您的進(jìn)度。kpi對于定性研究中的數(shù)據(jù)分析方法和定量研究中的數(shù)據(jù)分析方法都是至關(guān)重要的，它對于督促自己及時(shí)完成數(shù)據(jù)分析目標(biāo)有著重要作用。五忽略無用數(shù)據(jù)六統(tǒng)計(jì)分析更多3條要學(xué)習(xí)python、r、sas等編程工具；對數(shù)據(jù)倉庫需要了解可以去九道門做些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目；如果你覺得還是難，那就采用最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)路徑，直接買mysql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的書看，隨便到網(wǎng)上去找個(gè)免費(fèi)的mysql課程聽；；分布式存儲hdoop需要簡單了解；云計(jì)算的技術(shù)作為了解就可以了；數(shù)據(jù)可視化不是很難，如果不要求特別美工的話，大家先理解圖表，再研究研究儀表板，阿里云的quich bi及datav,百度的echarts都不錯(cuò)，主要是展示的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)需要規(guī)劃；大數(shù)據(jù)技術(shù):這個(gè)相對來說有些難度，
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