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簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析（簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析程序）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-22 05:03:24 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 339 問大家

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

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析怎么做?
2、數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容?
3、零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析應(yīng)該怎么入門
4、數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析（簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析程序）

一、數(shù)據(jù)分析怎么做?

一、具備基本的數(shù)據(jù)素養(yǎng)

1. 具備基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念

先來(lái)說(shuō)一下最基礎(chǔ)的概念：平均值，中位數(shù)，百分位數(shù)，眾數(shù)，離散程度，方差，標(biāo)準(zhǔn)差。這里不一一贅述，只簡(jiǎn)單說(shuō)一下均值和中位數(shù)的差異。均值：即平均數(shù)，優(yōu)勢(shì)是，均值跟所有數(shù)據(jù)都相關(guān)，劣勢(shì)是容易受到極端值影響。

比如，你和你的3個(gè)好友，跟比爾蓋茨組成一個(gè)團(tuán)隊(duì)，然后這個(gè)團(tuán)隊(duì)的人均身價(jià)是200億美金，你會(huì)覺得自己是有錢人嗎？中位數(shù)：只跟排在中間的數(shù)據(jù)相關(guān)，優(yōu)點(diǎn)是不受極端值影響，缺點(diǎn)是缺乏敏感性。

2. 避免數(shù)據(jù)邏輯錯(cuò)誤常見數(shù)據(jù)邏輯謬誤1：相關(guān)當(dāng)因果

“有研究結(jié)果表明：顏值高的人收入也更高。” 聽到這個(gè)結(jié)論，你會(huì)不會(huì)覺得應(yīng)該去整容？但有可能是因?yàn)?，顏值高的人相?duì)比較自信，而自信的人容易在職場(chǎng)上獲得成功，所以收入高。也有可能，是收入高的人有能力裝扮自己，所以看起來(lái)顏值更高。所以說(shuō)，上面這個(gè)表達(dá)，只是在說(shuō)顏值和收入相關(guān)，但沒有說(shuō)兩者是因果關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)溝通和表達(dá)：如何用數(shù)據(jù)講故事

如果你能夠具備足夠的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，知道如何呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠把數(shù)據(jù)表達(dá)出來(lái)，那么就能在故事當(dāng)中融入足夠有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)，故事自然變得很有說(shuō)服力。

1. 理解溝通目的和對(duì)象

如果你說(shuō)服一個(gè)客戶購(gòu)買你的理財(cái)產(chǎn)品，你會(huì)怎么跟他說(shuō)？

第一種：這個(gè)理財(cái)產(chǎn)品有10%的概率會(huì)虧；

第二種：這個(gè)理財(cái)產(chǎn)品有90%的概率能賺。

當(dāng)然是后者，他聽完大概率愿意買，但如果是前一種說(shuō)法，他可能會(huì)很恐懼。所以，當(dāng)你在公司里面跟不同的對(duì)象溝通時(shí)，也應(yīng)該呈現(xiàn)不一樣的數(shù)據(jù)。

比如，高層可能關(guān)心公司整體營(yíng)收、盈利等等相關(guān)數(shù)據(jù)，中層可能關(guān)心他們部門的KPI數(shù)據(jù)，而主管更關(guān)注某個(gè)活動(dòng)、某個(gè)舉措的成功失敗情況。

2. 選擇合適的數(shù)據(jù)表達(dá)類型

怎么樣用更加合適的數(shù)據(jù)圖表類型？這里有些經(jīng)驗(yàn)干貨分享給大家，常用表格適用范圍如下：

o 散點(diǎn)圖（適合相關(guān)）

o 折線圖（適合趨勢(shì)）

o 橫的和豎的條形圖（適合對(duì)比）

o 瀑布圖（適合演變）

o 熱力圖（適合聚焦）

o 雷達(dá)圖（適合多指標(biāo)）

o 詞云圖（適合看分布）等等

3. 符合數(shù)據(jù)可視化原則

數(shù)據(jù)的可視化也非常重要，因?yàn)槿绻麤]有可視化，就是一些數(shù)字羅列，那就跟文字信息沒什么差異了。

數(shù)據(jù)可視化的幾個(gè)原則：閱讀門檻別太高，不要過(guò)多顏色，突出關(guān)鍵信息，文本與數(shù)據(jù)呼應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容?

1.數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取看似簡(jiǎn)單，但是需要把握對(duì)問題的商業(yè)理解，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題來(lái)解決，直白點(diǎn)講就是需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來(lái)分析，界定問題后，再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。

2.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業(yè)大數(shù)據(jù)分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，也要掌握。

3.分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)往往需要各類統(tǒng)計(jì)分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測(cè)模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業(yè)BI軟件，根據(jù)實(shí)際情況掌握即可。

三、零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析應(yīng)該怎么入門

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門應(yīng)用學(xué)科，需要系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)的水平。下面就簡(jiǎn)單提供一個(gè)數(shù)據(jù)分析入門的路徑：

第一階段：Excel數(shù)據(jù)分析

每一位數(shù)據(jù)分析師都脫離不開Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，可以應(yīng)付絕大部分分析工作。雖然現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)滿地走，Excel依舊是無(wú)可爭(zhēng)議的第一工具。

第二階段：SQL數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言

作為數(shù)據(jù)分析人員，首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù)，其中最常見的就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)，因此可以不會(huì)R，不會(huì)python，但是不能不會(huì)SQL。DT時(shí)代，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。Excel對(duì)十萬(wàn)條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來(lái)沒有問題，但是往小處說(shuō)，但凡產(chǎn)品有一點(diǎn)規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬(wàn)起。這時(shí)候就需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

第三階段：數(shù)據(jù)可視化&商業(yè)智能

數(shù)據(jù)可視化能力已經(jīng)越來(lái)越成為各崗位的基礎(chǔ)技能。領(lǐng)英的數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，數(shù)據(jù)可視化技能在歷年年中國(guó)最熱門技能中排名第一。

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四、數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

細(xì)分分析法

細(xì)分分析法是最常用的數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)一個(gè)指標(biāo)按不同的維度進(jìn)行細(xì)分查看，往往就能找到影響數(shù)據(jù)指標(biāo)漲幅的原因。

以上就是關(guān)于簡(jiǎn)單的數(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(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。