數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)分析軟件）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

• 2、什么是數(shù)據(jù)分析?如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?

• 3、數(shù)據(jù)分析的五個步驟

• 4、如何做數(shù)據(jù)分析

一、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預(yù)測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設(shè)性分析法。

1. 對比分析法：對比分析法指通過指標(biāo)的對比來反映事物數(shù)量上的變化，屬于統(tǒng)計分析中常用的方法。常見的對比有橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取?/p>

橫向?qū)Ρ戎傅氖遣煌挛镌诠潭〞r間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向?qū)Ρ戎傅氖峭皇挛镌跁r間維度上的變化，例如，環(huán)比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。

利用對比分析法可以對數(shù)據(jù)規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2. 分組分析法：分組分析法是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)、特征，按照一定的指標(biāo)，將數(shù)據(jù)總體劃分為不同的部分，分析其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系，從而了解事物的發(fā)展規(guī)律。根據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)，分組分析法分為屬性指標(biāo)分組和數(shù)量指標(biāo)分組。所謂屬性指標(biāo)代表的是事物的性質(zhì)、特征等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標(biāo)無法進行運算；而數(shù)據(jù)指標(biāo)代表的數(shù)據(jù)能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結(jié)合使用。

3.預(yù)測分析法：預(yù)測分析法主要基于當(dāng)前的數(shù)據(jù)，對未來的數(shù)據(jù)變化趨勢進行判斷和預(yù)測。預(yù)測分析一般分為兩種：一種是基于時間序列的預(yù)測，例如，依據(jù)以往的銷售業(yè)績，預(yù)測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預(yù)測，即根據(jù)指標(biāo)之間相互影響的因果關(guān)系進行預(yù)測，例如，根據(jù)用戶網(wǎng)頁瀏覽行為，預(yù)測用戶可能購買的商品。

4.漏斗分析法：漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注于某個事件在重要環(huán)節(jié)上的轉(zhuǎn)化率，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用較普遍。比如，對于信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最后用戶激活并使用信用卡，中間有很多重要的環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業(yè)務(wù)方關(guān)注各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，并加以監(jiān)控和管理，當(dāng)某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)換率發(fā)生異常時，可以有針對性地優(yōu)化流程，采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣硖嵘龢I(yè)務(wù)指標(biāo)。

5.AB測試分析法：AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側(cè)重于對比A、B兩組結(jié)構(gòu)相似的樣本，并基于樣本指標(biāo)值來分析各自的差異。例如，對于某個App的同一功能，設(shè)計了不同的樣式風(fēng)格和頁面布局，將兩種風(fēng)格的頁面隨機分配給使用者，最后根據(jù)用戶在該頁面的瀏覽轉(zhuǎn)化率來評估不同樣式的優(yōu)劣，了解用戶的喜好，從而進一步優(yōu)化產(chǎn)品。

除此之外，要想做好數(shù)據(jù)分析，讀者還需掌握一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，例如，基本統(tǒng)計量的概念（均值、方差、眾數(shù)、中位數(shù)等），分散性和變異性的度量指標(biāo)（極差、四分位數(shù)、四分位距、百分位數(shù)等），數(shù)據(jù)分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎(chǔ)、統(tǒng)計抽樣、置信區(qū)間和假設(shè)檢驗等內(nèi)容，通過相關(guān)指標(biāo)和概念的應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具專業(yè)性。

6.象限分析法：X軸從左到右是點擊率的高低，Y軸從下到上是轉(zhuǎn)化率的高低，形成了4個象限，這就是我們要說的象限分析法。

針對每次營銷活動的點擊率和轉(zhuǎn)化率找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注點，然后將這次營銷活動的效果歸到每個象限，4個象限分別代表了不同的效果評估。

7.公式拆解法：所謂公式拆解法就是針對某項指標(biāo)，用公式表現(xiàn)該指標(biāo)的影響因素，例如日銷售額的影響因素是各商品的銷售額，找到影響因素后，需要對影響因素的影響因素進行拆解。

8.可行域分析法：可行域分析實際上是一種自己建立的數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)具體數(shù)據(jù)不斷修正調(diào)整可行域的范圍，對業(yè)務(wù)指標(biāo)進行有效評價。

9.二八分析法：八法則和長尾理論是相對的，二八法則告訴我們說，你要重視頭部用戶，也就是能產(chǎn)生80%收益的那20%的用戶或商品，而長尾理論告訴我們說要重視長尾效應(yīng)，也就是剩余那20%的收益。

10.假設(shè)分析法：簡單理解，假設(shè)法是在已知結(jié)果數(shù)據(jù)，在影響結(jié)果的多個變量中假設(shè)一個定量，對過程反向推導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析方法。

數(shù)據(jù)分析方法是‬數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)‬當(dāng)中‬應(yīng)用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體采用的時候因人而異。

二、什么是數(shù)據(jù)分析?如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?

【導(dǎo)讀】無論是從薪資待遇還是未來的發(fā)展前景，數(shù)據(jù)分析師都是屈指可數(shù)的稀缺人才，那么什么是數(shù)據(jù)分析?如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析呢?下面跟著小編一起來分析一下吧!

什么是數(shù)據(jù)分析?

對于數(shù)據(jù)分析的概念，我們需要有一個深刻的理解。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?

的確，興趣能作為你學(xué)習(xí)下去的動力，但是后續(xù)不斷地學(xué)習(xí)并掌握技能才是根本。小編以前特別喜歡吉他，于是就報了吉他班。彈吉他確實是一件很酷的事，但是學(xué)習(xí)過程卻非常艱辛。我的手指尖經(jīng)常因為彈吉他生成黃黃的老繭。有時候我甚至想要放棄，但是在老師和父母的監(jiān)督下，我還是堅持了下來。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的過程何嘗不是如此呢?想要實現(xiàn)夢想，就一定要付諸汗水。以下便是小編為小白們提的幾點學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的建議~

1.瀏覽各大平臺有關(guān)數(shù)據(jù)分析的論壇。

很多技術(shù)大牛在百度貼吧、知乎、B站、CSDN等平臺都發(fā)布過自己的經(jīng)驗貼，積少成多的知識可以幫助我們少走很多彎路，從而更快地掌握知識。

2.運用數(shù)據(jù)集開啟項目。

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3.掌握數(shù)據(jù)分析師的必備技能。

(1)Excel。很多人的電腦里都安裝了Excel這款軟件。在辦公時，我們經(jīng)常會用Excel制作表格。除此之外，Excel還是一款數(shù)據(jù)管理工具，可以用于數(shù)據(jù)的清理、分析和可視化。

(2)SQL。SQL是一種數(shù)據(jù)庫查詢和程序設(shè)計語言，用于存取數(shù)據(jù)以及查詢、更新和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

(3)Tableau等可視化軟件。Tableau這一款可視化工具廣泛運用于商業(yè)領(lǐng)域。并且，Tableau是一款自帶教程的軟件，省去了我們?nèi)e的平臺找學(xué)習(xí)視頻的時間。

以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關(guān)于“什么是數(shù)據(jù)分析?如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析?”的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數(shù)據(jù)行業(yè)有所建樹，需要考取部分含金量高的數(shù)據(jù)分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

三、數(shù)據(jù)分析的五個步驟

我們將數(shù)據(jù)分析過程組織為五個步驟：提問、整理、探索、得出結(jié)論和傳達結(jié)果。以下是關(guān)鍵要點的概述，但你可以選擇跳過。我們將在后面的部分中演練每一步，所以你將很快熟悉整個過程。

第 1 步：提問

你要么獲取一批數(shù)據(jù)，然后根據(jù)它提問，要么先提問，然后根據(jù)問題收集數(shù)據(jù)。在這兩種情況下，好的問題可以幫助你將精力集中在數(shù)據(jù)的相關(guān)部分，并幫助你得出有洞察力的分析。

第 2 步：整理數(shù)據(jù)

你通過三步來獲得所需的數(shù)據(jù)：收集，評估，清理。你收集所需的數(shù)據(jù)來回答你的問題，評估你的數(shù)據(jù)來識別數(shù)據(jù)質(zhì)量或結(jié)構(gòu)中的任何問題，并通過修改、替換或刪除數(shù)據(jù)來清理數(shù)據(jù)，以確保你的數(shù)據(jù)集具有最高質(zhì)量和盡可能結(jié)構(gòu)化。

第 3 步：執(zhí)行 EDA（探索性數(shù)據(jù)分析）

你可以探索并擴充數(shù)據(jù)，以最大限度地發(fā)揮你的數(shù)據(jù)分析、可視化和模型構(gòu)建的潛力。探索數(shù)據(jù)涉及在數(shù)據(jù)中查找模式，可視化數(shù)據(jù)中的關(guān)系，并對你正在使用的數(shù)據(jù)建立直覺。經(jīng)過探索后，你可以刪除異常值，并從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建更好的特征，這稱為特征工程。

第 4 步：得出結(jié)論（或甚至是做出預(yù)測）

這一步通常使用機器學(xué)習(xí)或推理性統(tǒng)計來完成，不在本課程范圍內(nèi)，本課的重點是使用描述性統(tǒng)計得出結(jié)論。

第 5 步：傳達結(jié)果

你通常需要證明你發(fā)現(xiàn)的見解及傳達意義。或者，如果你的最終目標(biāo)是構(gòu)建系統(tǒng)，則通常需要分享構(gòu)建的結(jié)果，解釋你得出設(shè)計結(jié)論的方式，并報告該系統(tǒng)的性能。傳達結(jié)果的方法有多種：報告、幻燈片、博客帖子、電子郵件、演示文稿，甚至對話。數(shù)據(jù)可視化總會給你呈現(xiàn)很大的價值。

四、如何做數(shù)據(jù)分析

做數(shù)據(jù)分析，需要從數(shù)據(jù)和分析兩個方向共同入手：

1、數(shù)據(jù)培養(yǎng)

數(shù)據(jù)培養(yǎng)是進行有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)建設(shè)，不是什么數(shù)據(jù)都可以用來進行數(shù)據(jù)分析的，企業(yè)在注重數(shù)據(jù)量的積累的同時，還要注重數(shù)據(jù)積累的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)培養(yǎng)的意識和任務(wù)要求相結(jié)合，自上而下推行數(shù)據(jù)培養(yǎng)的機制。

舉個例子，很多企業(yè)意識到了信息化、數(shù)字化建設(shè)的重要性，將部署商業(yè)智能BI進行信息化建設(shè)提上了日程。但在商業(yè)智能BI項目規(guī)劃時，很容易發(fā)現(xiàn)企業(yè)根本沒有部署商業(yè)智能BI進行數(shù)據(jù)分析可視化的條件，原因就是數(shù)據(jù)缺漏、錯誤頻出，相關(guān)的業(yè)務(wù)部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫也沒有建設(shè)，缺少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這就是沒有把數(shù)據(jù)培養(yǎng)做起來的后果。

數(shù)據(jù)倉庫-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

想要培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須提前做好數(shù)據(jù)培養(yǎng)規(guī)劃，動員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)的管理機制。這不是什么短期內(nèi)就能完成的工作，而是需要員工在日常業(yè)務(wù)活動中，按照統(tǒng)一的流程、規(guī)范來生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)，長期堅持下來，在業(yè)務(wù)活動中沉淀數(shù)據(jù)，按照規(guī)范化、流程化、標(biāo)準(zhǔn)化逐步填補企業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)然，讓員工執(zhí)行數(shù)據(jù)培養(yǎng)任務(wù)不能只靠規(guī)定來強制執(zhí)行，要建立完善的獎懲制度，將數(shù)據(jù)作為日常的考核指標(biāo)。同時，企業(yè)還應(yīng)該部署業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，讓企業(yè)的財務(wù)、銷售、生產(chǎn)、運營等不同部門員工有數(shù)據(jù)培養(yǎng)的工具，在完成業(yè)務(wù)活動后自動傳輸數(shù)據(jù)，將日常業(yè)務(wù)過程、流程中的數(shù)據(jù)沉淀到系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中。

2、分析方法

分析方法是有效利用數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的重要手段。如果沒有數(shù)據(jù)分析方面的人才和熟練的分析方法運用，即使有再好的數(shù)據(jù)，也無法轉(zhuǎn)化為富有價值的信息。進行數(shù)據(jù)分析前，數(shù)據(jù)分析人員必須熟練掌握主流的分析方法，比如對比分析、象限分析、趨勢分析、描述性分析、預(yù)測分析等。

舉個簡單的例子，人類天生就對數(shù)字的大小有很強的敏感性，拿一組沒有任何標(biāo)識的數(shù)據(jù)展示，人們一眼看過去就會分析出它們的大小差異，如果這些數(shù)據(jù)之間相互有關(guān)聯(lián)，那這就是有效的對比分析。

分析方法-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區(qū)域內(nèi)，對比業(yè)務(wù)在不同情況下的差異，分析出業(yè)務(wù)是進行了增長還是發(fā)生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什么環(huán)比銷量會減少，可以考慮調(diào)取今年3月和去年3月的產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量，看看是不是生產(chǎn)環(huán)比下降，導(dǎo)致銷量較少。同理，還可以把供應(yīng)鏈、經(jīng)銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什么影響了銷量。

總之，對比分析的優(yōu)勢就是能夠很清晰地分析不同數(shù)值之間的差異，從而得到這些差異背后形成的原因。

派可數(shù)據(jù) 商業(yè)智能BI可視化分析平臺

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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