⑴ 怎麼做圖表數據分析圖
方法/步驟
1、首先打開excel，電腦在安裝操作系統的時候都會默認安裝上三大辦公軟體，但是一般默認的版本都是2003版的，如果想使用高版本的excel先要卸載掉低版本的，然後再下載安裝高版本的。
注意事項
1、更換office的時候需要卸載掉原先的，然後在安裝新版本的office,避免不同版本軟體之間的沖突導致無法使用的現象。
2、雖然圖表的類型有很多種，但是並不是每種類型都適合自己當前的數據，需要結合自己的數據選擇最適合的圖表類型進行製作。
⑵ 如何轉行做數據分析
第一步：統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
第二步：軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
第三步：數據挖掘或者數據分析方向性選擇
其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
第四步：數據分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要，而這個能力是需要在工作之中一點一滴的積累，也許目前是做零售，會用到一些相關回歸方法，但轉行做電商，又會用到其他的挖掘等方法。業務雖千變萬化，但是分析方法卻萬變不離其宗，所以掌握好技術用到任何一個環境靠的只有是業務經驗的積累。
⑶ 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。
⑷ 數據錄入怎麼做
其實做數據的錄入呢還是很簡單的，首先你要了解一下相關方面的知識，在一個就是可以更多的再多的平台上去熟練的操作一下你的知識，這樣的情況下那你就可以很好地完全掌握這樣的數據錄入。
⑸ 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。
⑹ excel怎麼做數據統計
一天做一個文件，一個月的每一天都做同樣格式的文件，然後最後一個做統計匯總文件，在統計匯總文件里對之前的文件數據做引用。一個月做一個文件夾，一個季度做文件夾，一年做一個文件夾
⑺ 數據報表怎麼做
製作數據報表首先需要明確自己需要分析的數據，然後對數據進行處理，雖然看起來很基礎，但是這些卻需要一些基本功。有了數據，下一步就是進行數據呈現，也就是製作我們的數據報表啦。
隨著數據量的增多，數據報表分析的內容也是越來越多，而且好的數據報表除了可視化呈現之外還需要加入一些標題、多行文本、圖片鏈接、視頻等元素，從而製作出更具視覺效果的儀表盤效果，秒變數據達人，還好，最近BDP個人版推出的高級儀表盤就有這些效果，試著製作了一份報表，如下圖：
還可以通過「分享」功能將鏈接分享給老闆查看，酷炫效果不僅讓老闆贊不絕口，還能讓老闆實時掌握最新數據，從此老闆面前的紅人就是你啦~
⑻ 怎麼做數據採集
分析頁面源代碼，結構化其中的數據（主要是字元串的處理和匹配，推薦正則表達式）
另外說一句，你這樣是不厚道的
⑼ 如何正確的去做數據分析
你需要看一個例子，比比鯨就是一個很不錯的例子，大數據行業分析。
⑽ 如何做數據分析
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。