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数据分析入门

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

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