如何进行有效的数据分析 怎样对数据进行分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;

什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。

那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？

事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

工作中我们运用数据分析的作用有哪些？

1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题

3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

最重要的一点：

我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？

然后，我们来看数据分析的六部曲

1、明确分析目的和思路：

这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

3、数据处理：

主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。

4、数据分析：

首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。

5、数据展现：

数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

6、撰写报告：

数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

如何做好数据分析？~

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数据分析方法：
1、对比分析法

对比分析法是通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。
所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。


3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。
预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。
比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。
使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。
例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

数据分析的基本步骤有哪些?
答：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。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：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；明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；记录表应便于...

常用的数据分析思路是什么?
答：【导读】现在，数据的重要性日益凸显。在使用数据的同时，数据的使用和挖掘也决定着企业的竞争价值。数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。那么，常用的数据分析思路是什么呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!1、明确思路 明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。...

让大数据分析更有效的5种技术措施
答：(1)优化数据收集 数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，...

数据分析的基本步骤有哪些?
答：2.数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。3.数据处理 数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的...

如何做数据分析才是正确的
答：怎么做数据分析才是有效的呢？这里，我们为大家总结了5种常用的数据分析的方法，供大家参考。1、对比分析 对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法，一般分为纵向对比和横向对比。纵向对比，是时间上的对比，如我们经常提到的同比或环比。横向对比是指与其他同类之间的对比，如与竞品之间的对比。

怎么进行数据精准分析?
答：2.将收集到的数据进行分析。通常是将客户分为有效客户和无效客户，有效客户通常指的是活跃和不活跃的客户，然后再将不活跃的客户进行下一步的细分，因为这一类的客户是最有可能再转化回活跃客户的。3.通过分析获得了客户的分类，然后就需要对客户进行管理，建立有效的客户管理制度，定期进行检测，通过客户...

如何做好数据分析?
答：4、控风险 预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，...

淘宝店铺要分析哪些数据?
答：在电商世界里，数据就如同导航，揭示着店铺的前进方向。只有那些能够深度解读数据的店铺，才能在激烈的竞争中找到正确的道路。那么，如何进行有效的数据分析呢？让我们一起探索五个关键的数据分析维度，为你的淘宝店铺指明前进的方向。一、店铺数据的基础指标首先，我们要从生意参谋入手，关注支付金额、转化率...

怎样进行数据分析
答：2、确定思路：全面、深入 分析思想是分析的灵魂，是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑，能有效避免反复分析问题。从分析目的出发，全面、深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。3、处理数据：高效 当我们进行数据分析时，我们可能会得到混乱的数据，这就要求我们清洁、整理、快速、...

数据分析的方法有哪些
答：一、数据分析方法及步骤数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。数据可视化：通过数据可视化，可以将复杂的数据变得更加直观和易于理解，可视化数据分析技术包括柱状图、折线图、饼图、散点图、平行坐标图等。数据挖掘：数据...