Ⅰ 如何進行有效的數據分析
首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;
什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。
專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。
那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？
事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。
數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析
工作中我們運用數據分析的作用有哪些？
1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等
2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題
3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。
最重要的一點：
我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？
然後，我們來看數據分析的六部曲
1、明確分析目的和思路：
這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。
2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。
3、數據處理：
主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。
4、數據分析：
首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。
5、數據展現：
數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點
6、撰寫報告：
數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。
Ⅱ 如何做好用戶數據分析
用戶屬性」這部分是針對用戶的更具體的一個畫像：性別、年齡、地域、訪問終端。
以較早之前我們做的關於母嬰類的頭條號「三個媽媽工作室」為例，訪問用戶的女性占據77%，這也與我們發布的母嬰親子內容匹配，年齡分布中，24-30歲的用戶占據總用戶數的80.4%，而其中還有1%的用戶是50歲以上的。
如果說以前我們做母嬰類節目和內容，關注更多的是孕媽准爸新生兒，這些50歲+的人群，更有可能是孕媽准爸的父母輩，這些「婆婆」們對照顧孕婦們的內容需求，未嘗也不是一個與其他同類內容提供者存在差異化的好的內容供應方向。
而地域的分布數據，則更好為內容的准確性等，可以提供一個較好的參考。比如季節的變化餐飲的習慣等等，地域不同就存在較大的差異。你不能指導一個居住在海南島的用戶在十月份如何選購秋衣棉服，你也不能引導西北用戶如何天天做海鮮料理。
興趣探索
通過用戶喜好的文章分類和文章關鍵詞，以及他們喜好的同類頭條號的列舉，來為用戶的閱讀內容和范圍做了一個統計。這些提煉出來的分類和關鍵詞詞，其實描繪的是一個用戶對內容的需求方向。
我們要做什麼樣的內容，這些用戶是不是我們要「爭取」的用戶，他們的匹配度是否良好，與我們預期構想的目標群體是否一致？這些都是在數據中能夠找到答案的。
做好用戶分析和數據分析，對於內容和產品的提升調整，具有重要的參考依據作用
Ⅲ 如何做好數據分析
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
Ⅳ 如何做好數據分析工作
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
Ⅳ 新手如何做好數據分析
比如這次是收集各個省top5的在線旅遊網站，就可以根據在線和旅遊這兩個標准去判斷收集到的網站是否符合條件。 由於搜索的網站范圍比較廣，所以我主要的入口就是用網路搜索，用省名+在線旅遊或省名+旅遊網等關鍵詞先找出一部分網站，然後再根據這些網站的友情鏈接找到其他一些同類型的旅遊網站。然後還有就是通過一些導航網站找到一些旅遊網站，不過這些導航站的地方性旅遊網站不是很多。就這樣，每個省差不多收集到10個網站左右，當然每個省的情況都不一樣，有多也也少的。收集結束以後，差不多有300個網站左右。網站的篩選整理 由於是要找top5，所以網站找出來以後，需要對這些網站大致進行篩選。由於對旅遊網站不是很了解，所以主要還是依靠網站的用戶體驗和SEO相關數據來篩選的。而我主要是通過alexa排名、在線預訂、網站的建站年份、網站內容性質、網站服務項目、網站基本數據以及網站的盈利模式等幾個大的方面去考慮，最後每個省篩選下來，就剩5,6個了。網站的分析 數據篩選完以後，接著就是分析了。由於分析才是整個數據收集的核心，所以相多來說在這上面花的時間則比較多。網站用戶體驗方面可以通過是否有預訂旅遊、預訂酒店、預訂票務、自助游、跟團游、出境游等方面去分析的。SEO數據方面則通過Alexa排名、PageRank、中國網站排名、各大搜索引擎的收錄和反鏈等反面去分析。還有網站的一些基本信息、盈利模式、聯系方式、微博、在線客服等。分析的項目盡量全面，分析得越細，挖得越深，你的這份數據就越有價值。 當然數據收集完過程中，一份美觀清晰的表格不僅使我們可以清楚的看到這份數據的重點，方便查到所想要的數據，而我們在收集數據的過程中，也可以提高我們收集和分析數據的效率。 總之數據收集和分析是很枯燥的，不管是收集還是分析，海量的數據里，經常會讓人摸不著頭緒，數據越多，整理分析起來越麻煩，也越容易讓人煩燥，堅持不了的就會半途而廢。但是做好了，我們就可以得到一份重要而有用的數據，而通過這份數據，則可以在以後的相關工作中更加輕松，而且更加具有目的性和針對性的工作。 好啦!說了這么多，希望能對做數據收集和分析的朋友有所幫助。
Ⅵ 如何做一個好的數據分析報告
了解整理數據來源或者採集數據；
理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對數據進行處理。
掌握數據整理、可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。
Ⅶ 如何進行數據分析
收集數據
數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。
2. 數據清洗
數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。
3. 數據可視化
是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。
4. 數據方向建設和規劃
不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。
5. 數據報告展示
數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。
Ⅷ 如何做數據分析
數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。
Ⅸ 怎麼做好數據分析師
1、你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；
4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言；
6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。
Ⅹ 如何做好數據分析
數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。