数据分析,数据分析师

什么是数据分析?

数=数学、数字(来源、架构);据=凭据、依据(标准、报表);分=划分、区分(筛选、处理);析=解析、剖析(结果).我们了解数据分析的意义之后,更需懂得数据对做好数据分析,除了具备专业的数据分析知识或技巧,学会使用好数据分析软件也是非常重要的,做起事来更能事半功倍,如大家所熟悉的TopBox(智投分析)这类软件,具有非常强的数据监测实力,以前很多需要人工提取、再计算的转化数据,现在软件能直接监测得到.

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,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.这一过程也是质量管理体系的支持过程.在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动.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.分析工具 Excel作为常用的分析工具,可以实现基本的分析工作,在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如免费使用的大数据魔镜等.

数据分析的含义是什么?

“数据分析”一词在其广义的含义下,是一个普通用语.对本世纪后半叶的数理统计学家来说,它是统计学中的一种新思想、新方向,甚至是可能对未来的统计学发展有重大影响的、革命性的新思想和新方向.书主要讲述了序言、导言、茎叶图、字母值:一组当选的次序统计量、箱线图和批比较、变换数据、y对x的耐抗线、用中位数分析双向表、考查残差、变换的数学方面、更精密的估计量的入门、比较位置估计量:切尾均值、中位数和三均值、位置M估计量:理论概要、稳健尺度估计量与位置的置信区间附:英汉术语名词对照索引.

懂数据分析是什么意思?

数据分析有极广泛的应用范围.典型的数据分析可能包含以下三个步: 1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性. 2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型. 3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断.

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。

数据分析需要掌握哪些知识?

学习数据分析,一是要打下坚实的基础,才能屹立于专业之上,不被人看轻;二是根据企业的招聘技能要求情况,有的放矢.为此,小编给出以下建议,希望能帮到你.(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R(4)有获取外部数据的能力,如爬虫(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等.