《一本书玩转数据分析》

1.数据分析注意事项

（1）分析数据是否完整，有效，真实

（2）数据分析目的是否明确

（3）是否能有效实行数据分析结论

2.数据分析思维

（1）假设：利用假设获得数据结论

（2）对比：利用对比发现数据异常

（3）解刨：利用解刨摄入分析因素

（4）平衡：利用平衡寻找合适数据

3.数据挖掘：又称资料勘探

（1）从数据中外巨额出隐藏信息

（2）步骤为，数据准备，寻找规律，展现规律3大步骤

细化步骤为：理解数据-整合数据-检测数据-剔除错误-选择方法-进行分析-建立模型-提出假设-进行挖掘-验证结果-应用结果

以关联分析，聚类分析，特异群组分析等方法来实现数据挖掘

4输出数据分析报告

应有的要素：

（1）关于分析：分析内容与分析目的有关联，分析所用的数据源需可靠，需要有解决和建议方案

（2）关于结论：每个分析下都需要结论，应围绕分析内容产生结论，只展现有用的结论

（3）关于阅读：需要可视化图表，不要出现太多专业术语，

5数据排序

以数值，字母，逻辑值，负数值，空格等

6数据分析方法

（1）5W2H

（2）问题分层 - 演绎树分析法：概括当前问题，列出给出建议，等

（3）pest分析法：政治，经济，社会，技术

（4）金字塔原理：明确数据分析的核心目的，将目的分解，分别寻找相关的依据

（5）4p营销理论：产品，价格，渠道，促销，从公司全面运营来分析

（6）竞争战略 -swot分析法：了解资深的竞争优势，可以将企业的战略，内部资源，外部环境有机的结合起来：从优势，劣势，机会，威胁来分析，以坐标方式展现，分为企业内部与企业外部环境

7.如何应用数据分析：

（1）比较分析：横向和纵向

（2）平均分析法

（3）分组分析法：数量分组，关系分组，质量分组

（4）立体分析法：可以数据透视表

预测：使用回归+历史引申

回归分析中只包含一个自变量和一个因变量

一元回归又称一元线性回归

自变量X和因变量y关系

y =a+bx+$,(0,&^2);函数计算：LINEST函数：综合回归函数

RQS：检验类函数   SLOPE函数：回归参数函数

y-随机变量   x-普通变量   a-回归线在纵坐标上的截距，即常数项

b-回归线上的斜率，即回归系数

$-风险系数，即随机误差 $=y-(a+bx)

运用一元回归的步骤：

确定变量，且变量之间需要有相关关系-在excel中绘制相关表格和拟合散点图-计算回归系数及其相关内容-检验分析结果-将分析结果应用到分析目的中

6如果要预计未来数据发展，需要通过过个统计指标进行检验

检验方法（1）R^2-回归模型的拟合优度检验

（2）F检验 回归模型的显著性检验

（3）t检验 回归系数的显著性检验

还可以通过3种函数方法来进行回归分析操作

函数方法：

回归参数函数 - slope函数和intercept函数

检验类函数  rsq函数和steys函数

综合回归函数  linest 函数

以上数据分析需要excel 添加数据分析工具库，貌似mac上的有点麻烦，今天就到这里啦