数据分析概述？数据分析是什么

本文目录

• 数据分析概述
• 数据分析是什么
• 常见的数据分析方法有哪些
• 数据分析是什么
• 数据分析指的是什么
• 数据分析什么
• 数据分析是什么
• 淘宝查号用哪种软件比较好，适合做数据分析的
• 怎么进行数据分析
• 常用的网站数据分析工具有哪些

数据分析概述

        数据分析是指通过某种方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律等分析结果，为特定的研究或商业目的提供参考。         从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种，不同的分析方法所使用的情景和功能都是不一样的，这需要在做数据分析时结合具体的情况选择使用；三是结果，数据分析最终要得出分析的结果，结果对目标解释的强弱，结果的应用效果如何。          明确分析的目的和内容： 数据分析的对象是谁？数据分析的商业目的是什么？最后的结果要解决什么样的业务问题？对数据分析目的的把握，是数据分析项目成败的关键。         数据收集： 按照确定的数据分析和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的过程，它数据分析的基础。         数据预处理： 对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。处理的过程可概括起来包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四个步骤。         第一步：数据审查         该步骤检查数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求，变量值的内容是否与研究的要求一致，是否全面，包括利用描述性统计分析，检查各个变量的数据类型，变量值的最大值、最小值、平均数、中位数等，数据个数、缺失值或空值个数等。         第二步：数据清理         该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当的方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，保证后续的数据分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除。         第三步：数据转换         数据分析强调分析对象的可比性，但不同变量值由于计量单位等不同，往往造成数据不可比。对一些统计指标进行综合评价时，如果统计指标的性质、计量单位不同，则容易引起分析结果出现较大的误差，再加上分析过程中其他的一些要求，需要在分析前对数据进行变换，包括无量纲化处理、线性变换、汇总和聚集、适度概化、规范化、以及属性构造等。         第四步：数据验证         该步骤的目的是初步评估和判断数据是否满足统计分析的需要，从而决定是否需要增加或减少数据量。可以利用简单的线性模型及散点图、直方图、折线图等图形进行探索性分析，利用相关分析、一致性检验等方法对数据的准确性进行验证，确保不把错误和有偏差的数据带入到数据分析模型中。         数据分析： 需要选用特定的数据分析方法，熟练操作数据分析工具，实现从数据到知识的分析过程。常用的数据分析方法，最基本的是要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释，熟悉“1+1”种数据分析工具，一种是Excel，一种是专业分析软件SPSS、SAS、MATLAB、R等。         数据展现： 数据分析的结果都是通过图、表的方式呈现的，能更直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图形包括饼形图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。         报告撰写： 是对整个数据分析成果的一个呈现。首先要有一个分析框架，并且结构清晰、主次分明、图文病猫；其次，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，更重要的是解决问题，否则称不上是好的数据分析。         单纯的数据加工方法： 侧重于数据的加工和预处理，使用的工具一般是SQL和Excel，描述性统计分析和相关分析         基于梳理统计的数据分析方法： 利用一元函数积分，根据概率论和微积分引出数据的分布，从数据的分布出发，进行数据的抽烟推断和假设检验，由此引出方差分析、回归分析、因子分析等基于数理统计的数据分析方法。         基于数据挖掘的数据分析： 根据历史数据得出某种规则，根据规则进行判断，例如分类。明白算法原理，计算过程一般使用计算工具完成。常用分析方法：聚类分析、分类分析（决策树、人工神经网络、贝叶斯分类方法、支持向量机、随机森林）、关联规则、回归分析。         基于大数据的数据分析方法： 理论基础是数据挖掘和分布式计算原理。大数据具有海量、快速、多样化和有价值四个方面的重要特征。         联系： 他们都来源于统计基础理论，因此它们的很多方法在很多情况下都是同根同源的。         区别： 数理统计常需要分析人员先作假设或判断，然后利用数据分析技术来验证该假设是否成立。在数据挖掘中，分析人员并不需要对数据的内在关系做任何假设或判断，而是会让数据挖掘工具中的算法自动去寻找数据中隐藏的关系或规律。         正确运用的思路和方法：针对具体的业务分析需求，先确定分析思路，然后根据这个分析思路去挑选和匹配合适的分析算法、分析技术，而且一个具体的分析需求一般都会有两种以上不同的思路和算法可以去探索，最后可以根据验证的效果和资源匹配等一系列因素进行综合权衡，从而决定最终的思路、算法和解决方案。         哪些商品该不该买、哪些客户是优质客户、哪种成分的原料更利于生产、哪个班组的生产质量更稳定

数据分析是什么

数据分析是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。1、数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。2、数据分析有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来包括明确分析目的与框架，数据收集，数据处理，数据分析，数据展现和撰写报告，也包括对比分析法，分组分析，交叉分析，平均分析法等。3、数据分析能进行较高级的数据统计分析，录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对。而数据分析员是具有数理统计，经济学以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。工作能力严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力，工作态度积极主动、工作认真、工作严谨。

常见的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？1.趋势分析当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。2.对比分析水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。3.象限分析根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。4.交叉分析比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

数据分析是什么

简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。 数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。 实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是： 1、获取数据extract  2、转换、清洗数据transform 3、加载调取数据load 4、图表统计展现BI 数据分析怎么做？ 做数据分析的过程也类似下饭馆，可分为五个步骤： 1. 明确需求——点菜 明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。 2. 数据采集、清洗——洗菜 采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。 清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。 3. 数据处理——配菜 根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。 4. 数据分析——做菜 (1) 描述性分析： 数据的集中趋势——众数、中位数、平均数数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差几个统计名词 (2) 趋势性分析： 对同一指标、比率在不同时期的值，进行比较，观察增加变动情况，获得趋势。 ——定比、环比、同比 (3) 相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。 相关性分析举例 相关系数图 相关系数：是描述线性相关程度的量。 5. 结果展现——上菜 将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。 三、Bi实施过程中各个对象（角色）之间的关系： 甲方用户是客人，乙方厂商是饭馆，信息图表像菜肴，需求分析像服务员，BI工程师像大厨，ETL工程师像后厨小工。 四、etl概念和大数据概念 ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在 数据仓库 ，但其对象并不限于数据仓库。 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据分析指的是什么

数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。

数据分析要达到帮助管理者有效决策提供有价值信息，比如日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择的。

数据分析的六种基本分析方法有：

1、构成分析法；2、同类比较分析法；3、漏斗法；4、相关分析法；5、聚类分析法；6、分组分析法。

构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

数据分析什么

数据分析，是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、提出结论和支持决策。数据分析是“你可以分解数据、评估一段时间内的趋势，并将一个部门或衡量指标与另一个进行比较的所有方式

数据分析是什么

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。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

目的。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

淘宝查号用哪种软件比较好，适合做数据分析的

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怎么进行数据分析

进行数据分析步骤：

1、数据收集

当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。

2、数据清理

清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。

3、数据对比

对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。

4、数据细分

数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。

5、数据溯源

通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。

依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。

常用的网站数据分析工具有哪些

常用的网站数据分析工具或者软件有很多，可以分为很多不同的类型。

比如网站流量分析类，目前国内外比较好用的工具主要是Adobe Analytics。它是通过高级可视化显示您的网站流量，进而揭示用户是如何导航、互动和转化的。

Adobe Analytics 功能有以下：

多渠道数据收集

通过多种方式来捕获几乎任何来源的数据，如网络、电子邮件、营销活动、基于 Web 的自助终端、移动设备、客户端服务器应用程序和大部分可访问互联网的应用程序。

自定义变量

捕获对于数据驱动型决策制定来说最为重要的以及与业务目标对应的网络和移动应用数据。

独特的处理规则

通过服务器端方法处理和填充报告变量并定义访客细分规则，从而使您能够创建所有线上数据的实时细分，而无需在站点上创建复杂的规则。

线下数据整合

将来自 CRM 系统或任何其他线上或线下企业数据源（如忠诚度计划级别）的数据整合成为额外的分析维度。

标签管理

Adobe Experience Platform Launch 可以简化标签管理并提供创新工具，以便跨数字营销系统收集和分配数据。

数据仓库和数据源

AdobeAnalytics可以为数据仓库中的客户数据提供延期存储、数据再处理和报告功能。并且数据源可以按照每日或每小时交付计划提供批量原始数据。