数据分析（数据分析表怎么做）

本篇文章给大家谈谈数据分析，以及数据分析表怎么做对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据分析是什么
• 2、数据分析应该怎么做?
• 3、数据分析概述
• 4、数据分析是什么？
• 5、什么是数据分析？

数据分析是什么

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并春锋使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

目的。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为袜森判信息的过程。

这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设告改计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析应该怎么做?

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度丛纤进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分渗帆仿析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，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。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方轿弯式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。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。

数据分析概述

        数据分析是指通过某种方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律等分析结果，为特定的研究或商业目的提昌樱蠢供参考。

        从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种，不同的分析方法所使用的情景和功能都是不一样的，这需要在做数据分析时结合具体的情况选择使用；三是结果，数据分析最终要得出分析的结果，结果对目标解释的强弱，结果的应用效果如何。

         明确分析的目的和内容： 数据分析的对象是谁？数据分析的商业目的是什么？最后的结果要解决什么样的业务问题？对数据分析目的的把握，是数据分析项目成败的关键。

        数据收集： 按照确定的数据分析和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的过程，它数据分析的基础。

        数据预处理： 对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。处理的过程可概括起来包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四个步骤。

        第一步：数据审查

        该步骤检查数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求，变量值的内容是否与研究的要求一致，是否全面，包括利用描述性统计分析，检查各个变量的数据类型，变量值的最大值、最小值、平均数、中位数等，数据个数、缺失值或空值个数等。

        第二步：数据清理

        该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当的方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，保证后续的数据分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除。

        第三步：数据转换

        数据分析强调分析对象的可比性，但不同变量值由于计量单位等不同，往往造成数据不可比。对一些统计指标进行综合评价时，如果统计指标的性质、计量单位不同，则容易引起分析结果出现较大的误差，再加上分析过程中其他的一些要求，需要在分析前对数据进行变换，包括无量纲化处理、线性变换、汇总和聚集、适度概化、规范化、以及属性构造等。

        第四步：数据验证

        该步骤的目的是耐陪初步评估和判断数据是否满足统计分析的需要，从而决定是否需要增加或减少数据量。可以利用简单的线性模型及散点图、直方图、折线图等图形进行探索性分析，利用相关分析、一致性检验等方法对数据的准确性进行验证，确保不把错误和有偏差的数据带入到数据分析模型中。

        数据分析： 需要选用特定的数据分析方法，熟练操作数据分析工具，实现从数据到知识的分析过程。常用的数据分析方法，最基本的是要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释，熟悉“1+1”种数据分析工具，一种是Excel，一种是专业分析软件SPSS、SAS、MATLAB、R等。

        数据展现： 数据分析的结果都是通过图、表的方式呈现的，能更直观地让数据分析师表述想要呈现颂判的信息、观点和建议。常用的图形包括饼形图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

        报告撰写： 是对整个数据分析成果的一个呈现。首先要有一个分析框架，并且结构清晰、主次分明、图文病猫；其次，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，更重要的是解决问题，否则称不上是好的数据分析。

        单纯的数据加工方法： 侧重于数据的加工和预处理，使用的工具一般是SQL和Excel，描述性统计分析和相关分析

        基于梳理统计的数据分析方法： 利用一元函数积分，根据概率论和微积分引出数据的分布，从数据的分布出发，进行数据的抽烟推断和假设检验，由此引出方差分析、回归分析、因子分析等基于数理统计的数据分析方法。

        基于数据挖掘的数据分析： 根据历史数据得出某种规则，根据规则进行判断，例如分类。明白算法原理，计算过程一般使用计算工具完成。常用分析方法：聚类分析、分类分析（决策树、人工神经网络、贝叶斯分类方法、支持向量机、随机森林）、关联规则、回归分析。

        基于大数据的数据分析方法： 理论基础是数据挖掘和分布式计算原理。大数据具有海量、快速、多样化和有价值四个方面的重要特征。

        联系： 他们都来源于统计基础理论，因此它们的很多方法在很多情况下都是同根同源的。

        区别： 数理统计常需要分析人员先作假设或判断，然后利用数据分析技术来验证该假设是否成立。在数据挖掘中，分析人员并不需要对数据的内在关系做任何假设或判断，而是会让数据挖掘工具中的算法自动去寻找数据中隐藏的关系或规律。

        正确运用的思路和方法：针对具体的业务分析需求，先确定分析思路，然后根据这个分析思路去挑选和匹配合适的分析算法、分析技术，而且一个具体的分析需求一般都会有两种以上不同的思路和算法可以去探索，最后可以根据验证的效果和资源匹配等一系列因素进行综合权衡，从而决定最终的思路、算法和解决方案。

        哪些商品该不该买、哪些客户是优质客户、哪种成分的原料更利于生产、哪个班组的生产质量更稳定

数据分析是什么？

简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。

数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。

实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、获取数据extract 

2、转换、清洗数据transform

3、加载调取数据load

4、图表统计展现BI

数据分析怎么做？

做数据分析的过程也类似下饭馆，可分为五个步骤：

1. 明确需求——点菜

明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。

2. 数据采集、清洗——洗菜

采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。

清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。

3. 数据处理——配菜

根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。

4. 数据分析——做菜

(1) 描述性分析：

数据的集中趋势——众数、中位数、平均数数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差几个统搜悔计名词

(2) 趋势性分析：

对同一指标、比率在不同时期的值，进行比数毁较，观察增加变动情况，获得趋势。

——定比、环比、同比

(3) 相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。

相关性分析举例

相关系数图

相关系数：是描述线性相关程度的量。

5. 结果展现——上菜

将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。

三、Bi实施过程中各个对象（角色）之间的关系：

甲方用户是客人，乙方厂商是饭馆，信息图表像菜肴，需求分析像服务员，BI工程师像大厨，ETL工程师像后厨小工。

四、etl概念和大数据概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在 数据薯漏备仓库 ，但其对象并不限于数据仓库。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

什么是数据分析？

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析

比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析

比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成困基功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析

比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析

比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析

比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析

比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以辩尺绝最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提携姿需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

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关于数据分析和数据分析表怎么做的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。