① 如何正確進行數據分析
大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類：標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類：帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
② 用excel怎麼對數據進行分析
以office07版為例；新建並打開excel表格，如圖
首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角「EXCEL選項」按鈕，點擊，如圖
然後點擊「載入項」選項，選中「分析工具庫」，點擊下方"轉到"按鈕，如圖
然後出現excel載入宏界面，在」分析工具庫「前方框內打勾，點擊確定。
經過上一步已經成功添加」數據分析插件「，在」數據「-」數據分析「下可以找到，
然後點擊」數據分析「，可以找到相關的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。
③ 如何對游戲的數據進行分析
游戲後台會自動根據你在游戲中的表現如造成傷害，承受傷害，所佔經濟，參團比例等進行分析，從而給出你的局內表現
④ 怎樣對數據進行分析，主要是物料進出方面的
數據分析一定是問題導向的，不會憑空蹦出思路來的。
所以，要想分析物料進出，就得有想要解決的問題，或者想要了解的業務訴求。
比方說，想知道一個月那幾天是物料進出庫的高峰期，用曲線圖就可以了；
比方說，想知道物料一次入庫合格情況，就可以編制一個指標，一次如何檢驗合格率；然後觀察它在每個月每周、每天的情況；
比方說，想知道物料庫齡的情況，就可以將庫齡分割成好幾個時間段，1-3月，4-6月……，然後統計盤點其不同庫齡的分布。
總之，數據分析一定要問題導向，業務訴求導向，或者說露骨些：領導的需求導向。這樣你就能很快找到分析方法了。
⑤ 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理
【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!
畫像分群
畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。
比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。
趨勢維度
樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。
趨勢維度
漏斗查詢
經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。
悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。
注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。
漏斗查詢
行為軌道
行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。
行為軌道
留存剖析
留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。
除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。
留存剖析
A/B查驗
A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。
產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。
要進行A/B查驗有兩個必備要素：
1)有滿意的時刻進行查驗
2)數據量和數據密度較高
由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。
A/B查驗
優化建模
當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。
優化建模
例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
⑥ 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。
⑦ 如何對excel表格的數據進行分析
1.首先來看一下原始數據：
A列是姓名，有重復的項目。B列是數量。要求求得A列每個人的數量合計。
2.首先，復制A列數據，粘貼到C列。
3.選中C列數據，選擇【數據】-【刪除重復項】。
4.選擇【以當前選定區域排序】，然後點擊【刪除重復項】。
5....
⑧ 如何對一份數據進行分析 論文 知乎
匯調研（專業的第三方市場調研服務提供商）
先說說寫一份好的數據分析報告的重要性，很簡單，因為分析報告的輸出是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。
一份好的分析報告，有以下一些要點：
首先，要有一個好的框架
跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；
第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確
如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；
第三，分析結論不要太多要精
如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者(通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多)的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四，分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程
不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性
這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰？他們最關心什麼？你必須站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告盡量圖表化
這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七，好的分析報告一定要有邏輯性
通常要遵照：1、發現問題–2、總結問題原因–3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也