数据分析入门

2021-09-14

数据分析入门数据分析概念使用适当的统计统计方法对数据进行总汇和理解,在数据中提炼有价值的信息,并加以利用
数据分析包含

描述性数据分析
探索性数据分析
验证性数据分析

企业数据分析的目标

进行市场分析和研究
把握市场的动向
制定研发和销售计划

数据分析的三大作用现状分析

对企业的整体运营情况进行分析,用各项指标衡量企业的运营情况
告诉你企业的各项业务构成,了解各项业务发展和变动情况
通过日常报告进行展示,如日报,周报,年报

原因分析

有了现状分析,了解到那里好,那里差,就要展开原因分析,做优化调整
原因分析通过专题分析完成

预测分析

需要对企业的未来发展趋势进行预测,为企业提供参考和决策依据,为企业的健康发展保驾护航
预测分析通过专题分析完成,指定企业年度和季度计划时进行

数据分析六大步骤明确分析目的和思路

数据收集
- 数据处理
  - 数据分析
    - 数据展示
      - 数据报告

明确分析目的和思路

明确分析目的
- 数据变化背后的真相是什么?
- 从哪些角度分析才能系统?
- 用什么分析才最有效?
- 图标是否能表达出有效的观点?
- 数据分析的目的是否达到?
- 数据分析报告是否有说服能力?
明确分析思路
- 熟悉分析方法论
- 搭建分析框架
- 再把分析框架体系化

数据收集

按照分析框架确定相关数据,成为数据分析提供的素材和依据
主要来源
- 数据库:属于公司自己的
- 互联网
- 市场调研
- 埋点
  - 前端
  - 后端
  - 自己埋点和第三方埋点,自己埋点比较复杂,数据质量高

数据处理

是指对收集到的数据进行加工处理,形成适合的数据分析的形式.
目的:从大量杂乱、无规则的数据中，抽取有价值、有意义的数据。
数据清洗
- 数据转化
  - 数据提取
    - 数据计算

数据分析与数据挖掘

数据分析
- 是指用适当的分析方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
- 数据处理时数据分析的基础
- 一般数据分析：EXCEL
- 高级数据分析：SPSS，python
数据挖掘
- 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，它侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测
- 特征工程
- sklearn
- Tensorflw

数据展示

通过表格和图形的方式来呈现数据
能用图像说明问题的就不要用表格，能用表格的就不要用文字
matplotlib
seaborn
tableau

撰写报告

需要有一个好的框架，图文并茂，层次清晰
需要有一个明确的结论
一定要有解决或建议方法

常见数据方法论 【数据分析入门】XMind: ZEN - Trial Version

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