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4、如何做数据分析
数据分析（数据分析软件）
发布时间：2023-04-17 18:19:46
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的问题，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:
一、数据分析的方法有哪些
数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。
1. 对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。
横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。
纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。
利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
2. 分组分析法：分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。
3.预测分析法：预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。
4.漏斗分析法：漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。
5.AB测试分析法：AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。
除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。
6.象限分析法：X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。
针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。
7.公式拆解法：所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。
8.可行域分析法：可行域分析实际上是一种自己建立的数据分析模型，根据具体数据不断修正调整可行域的范围，对业务指标进行有效评价。
9.二八分析法：八法则和长尾理论是相对的，二八法则告诉我们说，你要重视头部用户，也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品，而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应，也就是剩余那20%的收益。
10.假设分析法：简单理解，假设法是在已知结果数据，在影响结果的多个变量中假设一个定量，对过程反向推导的数据分析方法。
数据分析方法是数据统计学当中应用非常广泛的方法，具体方法有很多种，具体采用的时候因人而异。
二、什么是数据分析?如何学习数据分析?
【导读】无论是从薪资待遇还是未来的发展前景，数据分析师都是屈指可数的稀缺人才，那么什么是数据分析?如何学习数据分析呢?下面跟着小编一起来分析一下吧!
什么是数据分析?
对于数据分析的概念，我们需要有一个深刻的理解。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
如何学习数据分析?
的确，兴趣能作为你学习下去的动力，但是后续不断地学习并掌握技能才是根本。小编以前特别喜欢吉他，于是就报了吉他班。弹吉他确实是一件很酷的事，但是学习过程却非常艰辛。我的手指尖经常因为弹吉他生成黄黄的老茧。有时候我甚至想要放弃，但是在老师和父母的监督下，我还是坚持了下来。
学习数据分析的过程何尝不是如此呢?想要实现梦想，就一定要付诸汗水。以下便是小编为小白们提的几点学习数据分析的建议~
1.浏览各大平台有关数据分析的论坛。
很多技术大牛在百度贴吧、知乎、B站、CSDN等平台都发布过自己的经验贴，积少成多的知识可以帮助我们少走很多弯路，从而更快地掌握知识。
2.运用数据集开启项目。
感兴趣的小伙伴可以点击下方链接康康小编推荐过的数据集~
3.掌握数据分析师的必备技能。
(1)Excel。很多人的电脑里都安装了Excel这款软件。在办公时，我们经常会用Excel制作表格。除此之外，Excel还是一款数据管理工具，可以用于数据的清理、分析和可视化。
(2)SQL。SQL是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
(3)Tableau等可视化软件。Tableau这一款可视化工具广泛运用于商业领域。并且，Tableau是一款自带教程的软件，省去了我们去别的平台找学习视频的时间。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“什么是数据分析?如何学习数据分析?”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
三、数据分析的五个步骤
我们将数据分析过程组织为五个步骤：提问、整理、探索、得出结论和传达结果。以下是关键要点的概述，但你可以选择跳过。我们将在后面的部分中演练每一步，所以你将很快熟悉整个过程。
第 1 步：提问
你要么获取一批数据，然后根据它提问，要么先提问，然后根据问题收集数据。在这两种情况下，好的问题可以帮助你将精力集中在数据的相关部分，并帮助你得出有洞察力的分析。
第 2 步：整理数据
你通过三步来获得所需的数据：收集，评估，清理。你收集所需的数据来回答你的问题，评估你的数据来识别数据质量或结构中的任何问题，并通过修改、替换或删除数据来清理数据，以确保你的数据集具有最高质量和尽可能结构化。
第 3 步：执行 EDA（探索性数据分析）
你可以探索并扩充数据，以最大限度地发挥你的数据分析、可视化和模型构建的潜力。探索数据涉及在数据中查找模式，可视化数据中的关系，并对你正在使用的数据建立直觉。经过探索后，你可以删除异常值，并从数据中创建更好的特征，这称为特征工程。
第 4 步：得出结论（或甚至是做出预测）
这一步通常使用机器学习或推理性统计来完成，不在本课程范围内，本课的重点是使用描述性统计得出结论。
第 5 步：传达结果
你通常需要证明你发现的见解及传达意义。或者，如果你的最终目标是构建系统，则通常需要分享构建的结果，解释你得出设计结论的方式，并报告该系统的性能。传达结果的方法有多种：报告、幻灯片、博客帖子、电子邮件、演示文稿，甚至对话。数据可视化总会给你呈现很大的价值。
四、如何做数据分析
做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：
1、数据培养
数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。
举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。
数据仓库-派可数据商业智能BI
想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。
当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。
2、分析方法
分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。
举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。
分析方法-派可数据商业智能BI
一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。
总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
以上就是关于数据分析相关问题的回答。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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