1. 如何做数据分析
数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。
2. 怎样进行数据存储
数据存储是数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。
常用的存储介质为磁盘和磁带。数据存储组织方式因存储介质而异。在磁带上数据仅按顺序文件方式存取；在磁盘上则可按使用要求采用顺序存取或直接存取方式。数据存储方式与数据文件组织密切相关，其关键在于建立记录的逻辑与物理顺序间对应关系，确定存储地址，以提高数据存取速度。
3. 怎么进行数据基本处理
首先数据量很小的称不上数据的分析，智能算是统计整理，真正的数据处理和分析工作肯定是对数量大的而言的，这一般借助相关的工具，
比如企业在数据处理和分析上的需求就比较多，他们会一般应用一些业务系统，但现在一般部署FineBI之类的商业智能来深度处理啦，数据的处理方面肯定依靠软件，分析工作一部分靠工具，一部分靠人员的经验和专业素养。
4. 怎样进行如下EXCEL数据操作
表2的数据姓名,编号,开户时间分别在A:C列
表1的C2输入公式
=if(B2="","",vlookup(B2,表2!B:C,2,0))
将B2公式向下复制,就行了
说明:因为客户编号不会重复,因此,以客户编号来查询数据
5. 如何进行数据采集以及数据分析
如何进行数据采集以及数据分析?可以从免费舆情监测系统 舆情调查软件就从舆情监测系统的架构说起是，因为他们的技术手段都是一样的呢
1、舆情采集系统：
一、只要是互联网上发生的与“我”相关的舆情信息，都可以第一时间监测到，并且以最直观的方式显示出来，“一网打尽，一目了然”。监测网站类型包括：新闻、论坛、博客、贴吧、微博、电子报、搜索引擎等。
二、对于重点舆情以及负面信息通过手机短信等方式及时预警，不需要有专人值守就可以随时掌握舆情。
三、自动分析舆情信息的发展变化趋势、舆情信息的首发网站、作者、转载情况、热度变化、评估干预处理之后的效果等。
四、自动生成各种统计分析报表和舆情报告，助力舆情工作。配合相应的工作机制，可以有效提升舆情监管的质量和效率，提升舆情应对水平。
五、除了提供系统级7*24小时的运维服务，还配备专门的舆情分析师协助监测，人工预警。 系统建设目标是整合互联网信息渠道，形成系统、有效的舆情监测机制。实现系统运行，监控互联网信息、新浪、腾讯等主要微博微博，对其进行实时数据采集、全网监控、分析、检索，对敏感信息进行预警，防止负面信息传播，对重大事件做出最及时的反应和相应处理建议。并对近一段时期的热点问题、敏感词句进行搜索，从而掌握网络舆情，辅助领导决策服务。 主要的门户网站，主要的报纸、主要的大型网络论坛、社区、贴吧、博客、微博。例如新浪新闻、各大报纸的电子报、天涯论坛、新浪微博、网络贴吧等。 各类与我相关的以及区域内有影响力的网站。 网络、谷歌、360搜索等搜索引擎。 论坛搜索，博客搜索、微博搜索等专业搜索引擎。 重点网站提供的站内搜索等。
2、舆情分析系统：
分析引擎是本系统的关键组成部分。其主要作用是对采集系统采集的数据，自动进行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析舆情级别、自动生成热点、负面舆情研判、自动分类、自动生成专题、转载计算、自动抽取舆情要素和关键词、自动摘要、自动预警、自动生成统计图表等功能。例如：多瑞科舆情数据分析站系统引擎内置了政府舆情模型、企业舆情模型和垂直监控模型，这些分析模型，是在多年舆情行业中按照客户的实际需求，不断重构和完善起来的，具有良好的实际应用效果。在实际项目中，不用通过二次开发就可以全面满足政府、企业单独应用。或者通过SAAS平台完成从上到下的垂直监测需求。对于特殊的应用需要，分析引擎还支持扩展插件，用于快速完成二次开发，支持各种需求定制。
3、舆情服务平台：
主要是用户进行日常舆情管理的平台，能够及时接受舆情信息，进行一些常规的舆情管理工作。
6. 如何进行数据分析
数据分析是以现有网站的内容为基础，展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性，具体步骤如下：
1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
通常情况下uv要大于ip，pv是uv的倍数关系，而pv：uv多少合适呢?要看同行业的平均数据，比如一个知识性网站，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1。
跳出率越高说明网站内容质量越差，平均访问时长也体现网站的内容质量。时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好。
2、分析来源、地域和搜索引擎
从来源分析可以评测外链和推广效果，可以选择效果更好的推广和外链方式，节省时间。地域分析可以帮我我们做地域关键词，搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。
3、受访页面、着陆页和搜索词
分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。
受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。
着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。
可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。
4、分析页面点击图和页面上下游
页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。
页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
注意：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。
7. 怎样进行数据统计分析
可以向我咨询，或上淘宝网店铺（tjfxdl），绝对权威！
8. 怎么进行数据精准分析
1.首先需要收集客户的各种数据。比如客户的交易时间、交易次数、消费金额、主要购买产品等等，数据一定要真实并且准确，否则就没有任何意义。
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，通过客户分析会、例会等讨论出客户活动的方案，有的放矢针对客户的情况进行下一步的营销。
4.除了用有效无效来分析客户，还需要通过客户所带来的价值来分析客户。也就是说那些能够为公司带来大利润的客户就是高价值客户，数量占少数，但是重要程度高，这部分客户通过分析应该是公司重点提供支持去维护的客户。
5.需要注意的是客户分析不是一成不变的，需要定期进行分析维护。因为随着生意的变化和外界环境的变化，客户本身就存在着变化，很有可能今天这个重点客户由于公司业务调整变得不再重要，那么这种情况就需要重新划分客户的等级。
9. 如何正确进行数据分析
大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类：标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类：帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。