关于的数据分析

关于的数据分析，我们在工作中经常要分析数据的真实性，分析数据的来源等等，分析的东西不一样，数据也是完全不同，今天小编收集了关于关于的数据分析的文章，欢迎大家一起来阅读。

关于的数据分析1

数据分析工作是一个比较繁琐的工作。一般来说，繁琐的工作容易出错，这些导致我们的数据分析工作效率降低。如果我们掌握了一些技巧的话，我们就能够大大地提高数据分析的工作效率。在这篇文章中我们就重点为大家介绍数据分析需要掌握的几个技巧。

在做数据分析工作的时候，我们需要掌握很多的工具以及模型，模型是数据分析中一个十分重要的工具。通常来说，数据分析大多涉及的都是营销方面。而在营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。这些都是经典的营销、管理方面的理论，需要在工作中不断实践应用，我们才能体会其强大的作用。

那么数据收集过程中，我们的数据来源从哪里获取呢？一般来说数据来源主要有4种方式，第一就是从数据库调取。每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。第二就是从公开出版物获取，可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。第三就是从互联网中获取。随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，在很多的网站中都可能有我们需要的数据。第四种方式就是通过市场调查获取数据，进行数据分析时，需要了解用户的想法与需求，但是通过以上三种方式获得此类数据会比较困难，因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。

在撰写数据分析报告的时候需要做到什么呢？通常来说，一份好的数据分析报告需要有两点要求。第一就是有一个好的分析框架，一份数据分析报告有一个好的分析框架，并且图文并茂、层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。当然，还需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

通过上述的内容相信大家已经掌握了数据分析工作中的技巧，我们在做数据分析工作的时候需要了解上面的技巧并加以运用，这样就有助于我们提高数据分析能力。

关于的数据分析2

1、描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2、诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3、预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4、指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

关于的数据分析3

一、掌握哪些知识能够满足工作需要

刚开始学习的同学，一般会问，学习个数据分析怎么需要那么多知识呢？能不能掌握一些必要的知识，先入行，在公司中进行学习。是有的，咱们数据工作按照工作内容可以划分为两种，第一个是偏业务型、第二个是偏技术型

1、偏业务型

这样的职位，公司里一般称为数据分析师、业务分析师、运营分析等，工作内容方面主要是、从某个数据库或者公司某个平台下载一份数据，使用Excel进行数据的清洗、数据的汇总、以及绘图写PPT等；所需要的知识、excel熟练、mysql查询熟练、熟悉公司相应的业务。

2、偏技术型

这样的职位，公司中一般称为数据工程师、ETL、BI等。工作内容，数据的清洗、数据汇总、绘图写PPT，猛然一听这不和上面业务型的一样吗？其实不一样的，举几个例子。

如果领导提出一个需求，而你所需要的数据分布在10个库、100个表中，这怎么办呢？这肯定写一个sql语句下载1000次不能解决的。这里就要来写代码来进行，python、shell等脚本来处理。大家可以看下使用shell脚本把1000个表中的数据同步到hive库

平常大家学习中，都是使用的windows系统，数据在自己某个盘的文件夹中，自己excel打开，或者用pandas 直接读取就可以直接处理数据和分析了。但是在公司中数据都在自家的服务器上(多半是linux系统)，所以简单的linux命令需要掌握了，不然怎么在linux系统中运行代码，然后写代码的话一般在自己的电脑上写好，然后通过版本管理工具管理，再在linux中拉取代码。大家可以看下版本工具git使用

在工作中一些日常的数据指标，如何来给领导呈现呢，如果是每天取数据、处理数据，进行呈现，这样就一直做重复工作，这时应该写写代码，进行数据的自动处理，然后通过可视化工具或者自动发送邮件进行呈现。

对于偏技术型数据工作，重点需要掌握的技能python、hive、sql，以及业务知识等

总结、大家基本能够看出偏业务型数据工作相比技能方面要求的比较低，如果着急的话，可以先满足需要的技能去找偏业务的数据工作，但是大家需要留意的是，这方面的工作，公司中的运营、产品经理等业务职位都可以顺带给做了;所以能够找到是好的事情，找不到的'话，增强硬技能，然后去找偏技术的就好，工资还会高了不少哈,关于偏技术的工作也不要怕，都是有套路和模板的

二、数据工作中需要避免的一些坑

刚开始工作的数据同学，常常会碰到一些坑，有些是自己挖的，有些是别人挖的，这里给大家分享下

第一个坑、需求不明确

数据工作者平常和业务同学打交道是比较多的，做的最多的也是业务同学提出的需求，有几个要留意的

a、对于业务同学提出的需求，一定要让他们出需求文档，并且对于计算指标一定要写好逻辑

b、自己对于需求评估之后，和业务同学确定下来需要的时间，告诉他们哪天交给他们结果

一开始工作的同学没有和业务同学确定需求指标逻辑、需求完成时间的习惯，很容易就出现扯皮的事情，比如说活跃用户的定义，你按照行业内标准来定义，但是业务同学可能不是这样来想的。

第二个坑、没有及时反馈

关于反馈这个大家一定要重视起来，遇到不少刚工作的同学，在工作中不喜欢问别人，担心别人怀疑自己的能力，比如说、当你任务一半的时候，发现数据表中少了几个月的数据，影响到了任务，这时候一定要反馈给需求方一起评估造成的影响以及申请新的资源来进行协助。

还有很多有意思的坑，比如你自己在A部门，但是你用B部门创建维护的表，然后那个表中的字段没有加注释，自己私下去找B部门相应同学问的话，如果迟迟不给你及时回复，那就不要等了，一定要反馈。这时候采用办法可以建立一个小群，拉上B部门维护这个表的同学、B部门的领导，自己A部门领导，需求方，在群里说明自己需要哪些协助。

三、公司给不到成长如何解决

公司中给不到成长，基本上很多同学都会碰到的，原因主要是大家都普遍自学转行，一开始掌握的都不太够的。如果是这样，分享个能够提高的地方、

1、把工作中简单的任务按照正规数据项目给实现下

很多同学一开始工作，普遍做的比较杂一些，技术方面比较弱些，很可能是excel数据处理、sql取数之类的，这时候，大家可以去额外的学习新的技能或者项目来用到自己的工作中。

举个例子、比如说自己在公司中每次都是使用sql取数据，有时候会用sql写复杂的逻辑，但是运行速度慢或者说代码可读性不好，这时可以考虑使用pandas连接数据库 然后取出数据成dataframe，最后进行复杂的数据计算。这里给大家提一下，对于mysql 这样的数据库工具，做简单的查询是比较够用的，但是要求每日的留存率这样指标的话就不如pandas 这样的科学计算工具方便。大家可以了解下python和mysql的结合使用

在公司中，本身业务知识是能够逐步积累的，只要学习些新的技能或者项目，然后融合到自己的工作中，下次找工作的时候肯定会上涨不少幅度的。