Ⅰ 如何进行有效的数据分析
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。
Ⅱ 如何做好用户数据分析
用户属性”这部分是针对用户的更具体的一个画像：性别、年龄、地域、访问终端。
以较早之前我们做的关于母婴类的头条号“三个妈妈工作室”为例，访问用户的女性占据77%，这也与我们发布的母婴亲子内容匹配，年龄分布中，24-30岁的用户占据总用户数的80.4%，而其中还有1%的用户是50岁以上的。
如果说以前我们做母婴类节目和内容，关注更多的是孕妈准爸新生儿，这些50岁+的人群，更有可能是孕妈准爸的父母辈，这些“婆婆”们对照顾孕妇们的内容需求，未尝也不是一个与其他同类内容提供者存在差异化的好的内容供应方向。
而地域的分布数据，则更好为内容的准确性等，可以提供一个较好的参考。比如季节的变化餐饮的习惯等等，地域不同就存在较大的差异。你不能指导一个居住在海南岛的用户在十月份如何选购秋衣棉服，你也不能引导西北用户如何天天做海鲜料理。
兴趣探索
通过用户喜好的文章分类和文章关键词，以及他们喜好的同类头条号的列举，来为用户的阅读内容和范围做了一个统计。这些提炼出来的分类和关键词词，其实描绘的是一个用户对内容的需求方向。
我们要做什么样的内容，这些用户是不是我们要“争取”的用户，他们的匹配度是否良好，与我们预期构想的目标群体是否一致？这些都是在数据中能够找到答案的。
做好用户分析和数据分析，对于内容和产品的提升调整，具有重要的参考依据作用
Ⅲ 如何做好数据分析
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
Ⅳ 如何做好数据分析工作
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
Ⅳ 新手如何做好数据分析
比如这次是收集各个省top5的在线旅游网站，就可以根据在线和旅游这两个标准去判断收集到的网站是否符合条件。 由于搜索的网站范围比较广，所以我主要的入口就是用网络搜索，用省名+在线旅游或省名+旅游网等关键词先找出一部分网站，然后再根据这些网站的友情链接找到其他一些同类型的旅游网站。然后还有就是通过一些导航网站找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。就这样，每个省差不多收集到10个网站左右，当然每个省的情况都不一样，有多也也少的。收集结束以后，差不多有300个网站左右。网站的筛选整理 由于是要找top5，所以网站找出来以后，需要对这些网站大致进行筛选。由于对旅游网站不是很了解，所以主要还是依靠网站的用户体验和SEO相关数据来筛选的。而我主要是通过alexa排名、在线预订、网站的建站年份、网站内容性质、网站服务项目、网站基本数据以及网站的盈利模式等几个大的方面去考虑，最后每个省筛选下来，就剩5,6个了。网站的分析 数据筛选完以后，接着就是分析了。由于分析才是整个数据收集的核心，所以相多来说在这上面花的时间则比较多。网站用户体验方面可以通过是否有预订旅游、预订酒店、预订票务、自助游、跟团游、出境游等方面去分析的。SEO数据方面则通过Alexa排名、PageRank、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。还有网站的一些基本信息、盈利模式、联系方式、微博、在线客服等。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。 当然数据收集完过程中，一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。 总之数据收集和分析是很枯燥的，不管是收集还是分析，海量的数据里，经常会让人摸不着头绪，数据越多，整理分析起来越麻烦，也越容易让人烦燥，坚持不了的就会半途而废。但是做好了，我们就可以得到一份重要而有用的数据，而通过这份数据，则可以在以后的相关工作中更加轻松，而且更加具有目的性和针对性的工作。 好啦!说了这么多，希望能对做数据收集和分析的朋友有所帮助。
Ⅵ 如何做一个好的数据分析报告
了解整理数据来源或者采集数据；
理解数据、处理数据；用工具Excel、数据库等对数据进行处理。
掌握数据整理、可视化和报表制作：数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。
Ⅶ 如何进行数据分析
收集数据
数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。
2. 数据清洗
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。
3. 数据可视化
是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。
4. 数据方向建设和规划
不同行业和领域的侧重点是不同的，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。
5. 数据报告展示
数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。
Ⅷ 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。
Ⅸ 怎么做好数据分析师
1、你需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。
2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。
3、至少能够用Acess等进行数据库开发；
4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。
5、至少掌握一门编程语言；
6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。
Ⅹ 如何做好数据分析
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。