数据分析预测（数据分析师）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析预测的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、大数据预测分析方法有哪些

• 2、五分钟了解什么是预测数据分析

• 3、如何做数据分析

• 4、数据分析包括哪些内容?

一、大数据预测分析方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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二、五分钟了解什么是预测数据分析

数据分析比较常用到vlookup函数.当然也有其它的

一、用于求平均值的统计函数AVERAGE、TRIMMEAN

1、求参数的算术平均值函数AVERAGE

语法形式为AVERAGE(number1,number2, ...)

其中Number1, number2, ...为要计算平均值的 1～30 个参数。这些参数可以是数字，或者是涉及数字的名称、数组或引用。如果数组或单元格引用参数中有文字、逻辑值或空单元格，则忽略其值。但是，如果单元格包含零值则计算在内。

2、求数据集的内部平均值TRIMMEAN

函数TRIMMEAN先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。比如，我们在计算选手平均分数中常用去掉一个最高分，去掉一个最低分，XX号选手的最后得分，就可以使用该函数来计算。

语法形式为TRIMMEAN(array,percent)

其中Array为需要进行筛选并求平均值的数组或数据区域。Percent为计算时所要除去的数据点的比例，例如，如果 percent = 0.2，在 20 个数据点的集合中，就要除去 4 个数据点（20 x 0.2），头部除去 2 个，尾部除去 2 个。函数 TRIMMEAN 将除去的数据点数目向下舍为最接近的 2 的倍数。

3、举例说明：示例中也列举了带A的函数AVERAGEA的求解方法。

求选手Annie的参赛分数。在这里，我们先假定已经将该选手的分数进行了从高到底的排序，在后面的介绍中我们将详细了解排序的方法。

二、用于求单元格个数的统计函数COUNT

语法形式为COUNT(value1,value2, ...)

其中Value1, value2, ...为包含或引用各种类型数据的参数（1～30个），但只有数字类型的数据才被计数。函数 COUNT 在计数时，将把数字、空值、逻辑值、日期或以文字代表的数计算进去；但是错误值或其他无法转化成数字的文字则被忽略。

如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，应当使用函数 COUNTA。

举例说明COUNT函数的用途，示例中也列举了带A的函数COUNTA的用途。仍以上例为例，要计算一共有多少评委参与评分（用函数COUNTA），以及有几个评委给出了有效分数（用函数COUNT）。

三、求区域中数据的频率分布FREQUENCY

由于函数 FREQUENCY 返回一个数组，必须以数组公式的形式输入。

语法形式为FREQUENCY(data_array,bins_array)

其中Data_array为一数组或对一组数值的引用，用来计算频率。如果 data_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回零数组。Bins_array为一数组或对数组区域的引用，设定对 data_array 进行频率计算的分段点。如果 bins_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回 data_array 元素的数目。

看起来FREQUENCY的用法蛮复杂的，但其用处很大。比如可以计算不同工资段的人员分布，公司员工的年龄分布，学生成绩的分布情况等。这里以具体示例说明其基本的用法。

以计算某公司的员工年龄分布情况为例说明。在工作表里列出了员工的年龄。这些年龄为 28、25、31、21、44、33、22 和 35，并分别输入到单元格 C4:C11。这一列年龄就是 data_array。Bins_array 是另一列用来对年龄分组的区间值。在本例中，bins_array 是指 C13:C16 单元格，分别含有值 25、30、35、和 40。以数组形式输入函数 FREQUENCY，就可以计算出年龄在 25岁以下、26~30岁、31~35岁、36~40岁和40岁以上各区间中的数目。本例中选择了5个垂直相邻的单元格后，即以数组公式输入下面的公式。返回的数组中的元素个数比 bins_array（数组）中的元素个数多 1。第五个数字1表示大于最高间隔 (40) 的数值（44）的个数。函数 FREQUENCY 忽略空白单元格和文本值。

{=FREQUENCY(C4:C11,C13:C16)}等于 {2;2;2;1;1}

四、一组用于求数据集的满足不同要求的数值的函数

1、求数据集的最大值MAX与最小值MIN

这两个函数MAX、MIN就是用来求解数据集的极值（即最大值、最小值）。函数的用法非常简单。语法形式为 函数（number1,number2,...），其中Number1,number2,... 为需要找出最大数值的 1 到 30 个数值。如果要计算数组或引用中的空白单元格、逻辑值或文本将被忽略。因此如果逻辑值和文本不能忽略，请使用带A的函数MAXA或者MINA 来代替。

2、求数据集中第K个最大值LARGE与第k个最小值SMALL

这两个函数LARGE、SMALL与MAX、MIN非常想像，区别在于它们返回的不是极值，而是第K个值。语法形式为：函数(array,k)，其中Array为需要找到第 k 个最小值的数组或数字型数据区域。K为返回的数据在数组或数据区域里的位置（如果是LARGE为从大到小排，若为SMALL函数则从小到大排）。

3、 求数据集中的中位数MEDIAN

MEDIAN函数返回给定数值集合的中位数。所谓中位数是指在一组数据中居于中间的数，换句话说，在这组数据中，有一半的数据比它大，有一半的数据比它小。

语法形式为MEDIAN(number1,number2, ...)其中Number1, number2,...是需要找出中位数的 1 到 30 个数字参数。如果数组或引用参数中包含有文字、逻辑值或空白单元格，则忽略这些值，但是其值为零的单元格会计算在内。

4、 求数据集中出现频率最多的数MODE

MODE函数用来返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。跟 MEDIAN 一样，MODE 也是一个位置测量函数。

语法形式为MODE(number1,number2, ...)其中Number1, number2, ... 是用于众数（众数指在一组数值中出现频率最高的数值）计算的 1 到 30 个参数，也可以使用单一数组（即对数组区域的引用）来代替由逗号分隔的参数。

5、 以上函数的示例

以某单位年终奖金分配表为例说明。在示例中，我们将利用这些函数求解该单位年终奖金分配中的最高金额、最低金额、平均金额、中间金额、众数金额以及第二高金额等。

详细的公式写法可从图中清楚的看出，在此不再赘述。

五、用来排位的函数RANK、PERCENTRANK

1、一个数值在一组数值中的排位的函数RANK

数值的排位是与数据清单中其他数值的相对大小，当然如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置。数据清单的排序可以使用Excel提供的排序功能完成。

语法形式为RANK(number,ref,order) 其中Number为需要找到排位的数字；Ref 为包含一组数字的数组或引用。Order为一数字用来指明排位的方式。

如果 order 为 0 或省略，则Excel 将 ref 当作按降序排列的数据清单进行排位。

如果 order 不为零，Microsoft Excel 将 ref 当作按升序排列的数据清单进行排位。

需要说明的是，函数 RANK 对重复数的排位相同。但重复数的存在将影响后续数值的排位。

2、求特定数值在一个数据集中的百分比排位的函数PERCENTRANK

此PERCENTRANK函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。例如，可以使用函数 PERCENTRANK 计算某个特定的能力测试得分在所有的能力测试得分中的位置。

语法形式为PERCENTRANK(array,x,significance) 其中Array为彼此间相对位置确定的数字数组或数字区域。X为数组中需要得到其排位的值。Significance为可选项，表示返回的百分数值的有效位数。如果省略，函数 PERCENTRANK 保留 3 位小数。

3、与排名有关的示例

仍以某单位的年终奖金分配为例说明，这里以员工Annie的排名为例说明公式的写法。

奖金排名的公式写法为：

=RANK(C3,$C$3:$C$12)

百分比排名的公式写法为：

=PERCENTRANK($C$3:$C$12,C3)

以上我们介绍了Excel统计函数中比较常用的几种函数，更多的涉及专业领域的统计函数可以参看附表以及各种相关的统计学书籍。

附表：

函数名称 函数说明 语法形式

AVEDEV 返回一组数据与其均值的绝对偏差的平均值，即离散度。 AVEDEV(number1,number2, ...)

AVERAGE 返回参数算术平均值。 AVERAGE(number1,number2, ...)

AVERAGEA 计算参数清单中数值的平均值（算数平均值）。不仅数字，而且文本和逻辑值（如TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 AVERAGEA(value1,value2,...)

BETADIST 返回 Beta 分布累积函数的函数值。Beta 分布累积函数通常用于研究样本集合中某些事物的发生和变化情况。 BETADIST(x,alpha,beta,A,B)

BETAINV 返回 beta 分布累积函数的逆函数值。即，如果 probability = BETADIST(x,...)，则 BETAINV(probability,...) = x。beta 分布累积函数可用于项目设计，在给定期望的完成时间和变化参数后，模拟可能的完成时间。 BETAINV(probability,alpha,beta,A,B)

BINOMDIST 返回一元二项式分布的概率值。 BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)

CHIDIST 返回 γ2 分布的单尾概率。γ2 分布与 γ2 检验相关。使用 γ2 检验可以比较观察值和期望值。 CHIDIST(x,degrees_freedom)

CHIINV 返回 γ2 分布单尾概率的逆函数。 CHIINV(probability,degrees_freedom)

CHITEST 返回独立性检验值。函数 CHITEST 返回 γ2 分布的统计值及相应的自由度。 CHITEST(actual_range,expected_range)

CONFIDENCE 返回总体平均值的置信区间。置信区间是样本平均值任意一侧的区域。 CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)

CORREL 返回单元格区域 array1 和 array2 之间的相关系数。使用相关系数可以确定两种属性之间的关系。 CORREL(array1,array2)

COUNT 返回参数的个数。利用函数 COUNT 可以计算数组或单元格区域中数字项的个数。 COUNT(value1,value2, ...)

COUNTA 返回参数组中非空值的数目。利用函数COUNTA 可以计算数组或单元格区域中数据项的个数。 COUNTA(value1,value2, ...)

COVAR 返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数，利用协方差可以决定两个数据集之间的关系。 COVAR(array1,array2)

CRITBINOM 返回使累积二项式分布大于等于临界值的最小值。此函数可以用于质量检验。 CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)

DEVSQ 返回数据点与各自样本均值偏差的平方和。 DEVSQ(number1,number2,...)

EXPONDIST 返回指数分布。使用函数 EXPONDIST 可以建立事件之间的时间间隔模型。 EXPONDIST(x,lambda,cumulative)

FDIST 返回 F 概率分布。使用此函数可以确定两个数据系列是否存在变化程度上的不同。 FDIST(x,degrees_freedom1,degrees_freedom2)

FINV 返回 F 概率分布的逆函数值。 FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)

FISHER 返回点 x 的 Fisher 变换。该变换生成一个近似正态分布而非偏斜的函数。 FISHER(x)

FISHERINV 返回 Fisher 变换的逆函数值。使用此变换可以分析数据区域或数组之间的相关性。 FISHERINV(y)

FORECAST 根据给定的数据计算或预测未来值。 FORECAST(x,known_y's,known_x's)

FREQUENCY 以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。 FREQUENCY(data_array,bins_array)

FTEST 返回 F 检验的结果。F 检验返回的是当数组 1 和数组 2 的方差无明显差异时的单尾概率。可以使用此函数来判断两个样本的方差是否不同。 FTEST(array1,array2)

GAMMADIST 返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。 GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)

GAMMAINV 返回伽玛分布的累积函数的逆函数。 GAMMAINV(probability,alpha,beta)

GAMMALN 返回伽玛函数的自然对数，Γ(x)。 GAMMALN(x)

GEOMEAN 返回正数数组或数据区域的几何平均值。 GEOMEAN(number1,number2, ...)

GROWTH 根据给定的数据预测指数增长值。 GROWTH(known_y's,known_x's,new_x's,const)

HARMEAN 返回数据集合的调和平均值。调和平均值与倒数的算术平均值互为倒数。 HARMEAN(number1,number2, ...)

HYPGEOMDIST 返回超几何分布。 HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,

population_s,number_population)

INTERCEPT 利用已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。 INTERCEPT(known_y's,known_x's)

KURT 返回数据集的峰值。 KURT(number1,number2, ...)

LARGE 返回数据集里第 k 个最大值。使用此函数可以根据相对标准来选择数值。 LARGE(array,k)

LINEST 使用最小二乘法计算对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组。 LINEST(known_y's,known_x's,const,stats)

LOGEST 在回归分析中，计算最符合观测数据组的指数回归拟合曲线，并返回描述该曲线的数组。 LOGEST(known_y's,known_x's,const,stats)

LOGINV 返回 x 的对数正态分布累积函数的逆函数。 LOGINV(probability,mean,standard_dev)

LOGNORMDIST 返回 x 的对数正态分布的累积函数。 LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)

MAX 返回数据集中的最大数值。 MAX(number1,number2,...)

MAXA 返回参数清单中的最大数值。 MAXA(value1,value2,...)

MEDIAN 返回给定数值集合的中位数。中位数是在一组数据中居于中间的数。 MEDIAN(number1,number2, ...)

MIN 返回给定参数表中的最小值。 MIN(number1,number2, ...)

MINA 返回参数清单中的最小数值。 MINA(value1,value2,...)

MODE 返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值。 MODE(number1,number2, ...)

NEGBINOMDIST 返回负二项式分布。 NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)

NORMDIST 返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数。 NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)

NORMINV 返回给定平均值和标准偏差的正态分布的累积函数的逆函数。 NORMINV(probability,mean,standard_dev)

NORMSDIST 返回标准正态分布的累积函数，该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 NORMSDIST(z)

NORMSINV 返回标准正态分布累积函数的逆函数。该分布的平均值为 0，标准偏差为 1。 NORMSINV(probability)

PEARSON 返回 Pearson（皮尔生）乘积矩相关系数，r，这是一个范围在 -1.0 到 1.0 之间（包括 -1.0 和 1.0 在内）的无量纲指数，反映了两个数据集合之间的线性相关程度。 PEARSON(array1,array2)

PERCENTILE 返回数值区域的 K 百分比数值点。可以使用此函数来建立接受阀值。例如，可以确定得分排名在 90 个百分点以上的检测侯选人。 PERCENTILE(array,k)

PERCENTRANK 返回特定数值在一个数据集中的百分比排位。此函数可用于查看特定数据在数据集中所处的位置。例如，可以使用函数 PERCENTRANK 计算某个特定的能力测试得分在所有的能力测试得分中的位置。 PERCENTRANK(array,x,significance)

PERMUT 返回从给定数目的对象集合中选取的若干对象的排列数。排列可以为有内部顺序的对象或为事件的任意集合或子集。排列与组合不同，组合的内部顺序无意义。此函数可用于彩票计算中的概率。 PERMUT(number,number_chosen)

POISSON 返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生的次数，比如一分钟内通过收费站的轿车的数量。 POISSON(x,mean,cumulative)

PROB 返回一概率事件组中落在指定区域内的事件所对应的概率之和。如果没有给出 upper_limit，则返回 x _range 内值等于 lower_limit 的概率。 PROB(x_range,prob_range,lower_limit,upper_limit)

QUARTILE 返回数据集的四分位数。四分位数通常用于在销售额和测量值数据集中对总体进行分组。例如，可以使用函数 QUARTILE 求得总体中前 25% 的收入值。 QUARTILE(array,quart)

RANK 返回一个数值在一组数值中的排位。数值的排位是与数据清单中其他数值的相对大小（如果数据清单已经排过序了，则数值的排位就是它当前的位置）。 RANK(number,ref,order)

RSQ 返回根据 known_y's 和 known_x's 中数据点计算得出的 Pearson 乘积矩相关系数的平方。有关详细信息，请参阅函数 REARSON。R 平方值可以解释为 y 方差与 x 方差的比例。 RSQ(known_y's,known_x's)

SKEW 返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值。负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值。 SKEW(number1,number2,...)

SLOPE 返回根据 known_y's 和 known_x's 中的数据点拟合的线性回归直线的斜率。斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值，也就是回归直线的变化率。 SLOPE(known_y's,known_x's)

SMALL 返回数据集中第 k 个最小值。使用此函数可以返回数据集中特定位置上的数值。 SMALL(array,k)

STANDARDIZE 返回以 mean 为平均值，以 standard-dev 为标准偏差的分布的正态化数值。 STANDARDIZE(x,mean,standard_dev)

STDEV 估算样本的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEV(number1,number2,...)

STDEVA 估算基于给定样本的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。文本值和逻辑值（如 TRUE 或 FALSE）也将计算在内。 STDEVA(value1,value2,...)

STDEVP 返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差。标准偏差反映相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEVP(number1,number2,...)

STDEVPA 计算样本总体的标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。 STDEVPA(value1,value2,...)

STEYX 返回通过线性回归法计算 y 预测值时所产生的标准误差。标准误差用来度量根据单个 x 变量计算出的 y 预测值的误差量。 STEYX(known_y's,known_x's)

TDIST 返回学生 t- 分布的百分点（概率），t 分布中数值 (x) 是 t 的计算值（将计算其百分点）。t 分布用于小样本数据集合的假设检验。使用此函数可以代替 t 分布的临界值表。 TDIST(x,degrees_freedom,tails)

TINV 返回作为概率和自由度函数的学生 t 分布的 t 值。 TINV(probability,degrees_freedom)

TREND 返回一条线性回归拟合线的一组纵坐标值（y 值）。即找到适合给定的数组 known_y's 和 known_x's 的直线（用最小二乘法），并返回指定数组 new_x's 值在直线上对应的 y 值。 TREND(known_y's,known_x's,new_x's,const)

TRIMMEAN 返回数据集的内部平均值。函数 TRIMMEAN 先从数据集的头部和尾部除去一定百分比的数据点，然后再求平均值。当希望在分析中剔除一部分数据的计算时，可以使用此函数。 TRIMMEAN(array,percent)

TTEST 返回与学生氏- t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同均值的总体。 TTEST(array1,array2,tails,type)

VAR 估算样本方差。 VAR(number1,number2,...)

VARA 估算基于给定样本的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 VARA(value1,value2,...)

VARP 计算样本总体的方差。 VARP(number1,number2,...)

VARPA 计算样本总体的方差。不仅数字，文本值和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）也将计算在内。 VARPA(value1,value2,...)

WEIBULL 返回韦伯分布。使用此函数可以进行可靠性分析，比如计算设备的平均故障时间。 WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)

ZTEST 返回 z 检验的双尾 P 值。Z 检验根据数据集或数组生成 x 的标准得分，并返回正态分布的双尾概率。可以使用此函数返回从某总体中抽取特定观测值的似然估计。

三、如何做数据分析

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。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

四、数据分析包括哪些内容?

1.数据获取

数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2.数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。

3.分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.数据呈现

可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

以上就是关于数据分析预测相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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