‘壹’ 数据分析如何入行
想要入行数据分析需要学习以下三种技能告庆颂
1，SQL（数据库）处理海量的数据，数据来源于数据库，从数据库取数据，何建立两表、三表之间的关系，想要的特定的数据等，而这些是需要SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
(1)数据库数据怎么分析扩展阅读
一、数据分析方向
数据挖掘方向：想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师很难，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少。利用数据挖掘进行数据分析常用的3个方法：分类、回归分析、聚类等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
回归分析：回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
业务方向：需要对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。
二、入门数据分析的参考书籍推荐
《增长黑客》、《网站分析实战》、《袜郑精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》。
‘贰’ 如何分析数据库
1、首先你要研究那个网站是干啥的，涉及的行业，毕竟隔行如隔山嘛。
2、自己模拟他的数据库，分析所有用到的数据，然后分类，然后根据1-4范式写成库。
3、对照自己的库，看看那部分比较薄弱，从最弱的环节侵入。
4、你有空研究这些，不如研究破开网站，找到他的库的用户名和密码，囧！
‘叁’ 怎么用spss进行数据分析
1、数据获取。外部数据主握瞎要有三种获取方式：散皮丛获取国内一些网站上公开的数据资料。通过爬虫等工具获取网站上的数据。通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口便捷地从数据库中读取数据。
2、数据存冲樱储。对数据量不大的项目使用excel来处理数据。对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。用户可将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，方便将sav文件转换为其他数据格式文件。
3、数据预处理。数据预处理也称数据清洗。数据是格式不一致：存在异常值、缺失值等问题的。
4、建模与分析。要清楚数据的结构，结合项目需求选取模型。
‘肆’ 数据分析的方法有哪些
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图液桥谈表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预闹碰测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖消旦掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。
‘伍’ 如何做数据分析
做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：
1、数据培养
数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。
举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。
分析方法-派可数据商业智能BI
一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。
总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
‘陆’ 数据分析应该怎么学
1、首先，Excel数据分析，每一位数据分析师都脱离不开Excel。
2、其次，SQL数据库消唤语言。
3、最后，数据可视化&商业智能，数据辩锋可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。携桥晌
‘柒’ 如何做数据分析
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。
‘捌’ 如何深入学习数据分析
1. SQL(数据库)，我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据，如何建立两表、三表之间的关系，怎么取到自己想要的特定的数据等等，这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基纤举态础的技能。
2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集，数据整体分布是怎样的，如果有时间维度的话毁源随着时间的变化是怎样的，数据的平均值是什么，数据的最大值最小值指什么，数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也答者是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
‘玖’ 如何进行数据分析及处理
1.数据集成：构建聚合的数据仓库
将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时行脊的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。
2.数据管理：建立一个强大的数据湖
将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提档者渗供有价值的见解。
3.数据应用：将数据产品化
将数据湖中的数据，根嫌梁据客户所处的行业背景、需求、用户体验等角度将数据真正的应用化起来生成有价值的应用服务客户的商务办公中。将数据真正做到资产化的运作。
‘拾’ 数据分析怎么讲
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。[1]
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。[2]
中文名
数据分析
外文名
Data Analysis
别名
数据挖掘
目的
最大化地开发数据的功能
数据也称
观梁段枣测值，实验、测量、观察结果
相关视频
5378播放|20:26
地理信息_地理空间数据分析_遥感异常信息发现_科普视频
地海探心
5064播放|01:25
怎么培养数据分析的能力？
福瑞宜数智
5020播放|26:18
地理信息_地理空间数据分析_地理空间关系描述_科普视频
地海探心
7200播放|03:39
数据分析—数据清洗—高级公式XLookup【近似比对】
分分钟学院
5010播放|16:51
地理信息_地理空间数据分析_轨迹挖掘应用分析_科普视频
地海探心
1.2万播放|06:35
森海克斯软天线数据分析，使用矢量分析仪查看天线谐振披
科技小汪
5001播放|15:38
地理信息_地理空间数据分析_栅格分析的基本方法_科普视频
地海探心
5354播放|05:51
敲黑板！数据分析处理前的必备动作：数据清洗的6个步骤
六分办公
5051播放|20:28
地理信息_地理空间数据分析_空间分析不确定性理论_科普视频
地海探心
14.7万播放|07:25
数据分析模型&PEST分析
娱小柒同学
查看更多
数据目的类型分析方法分析工具分析步骤数据分析过程案例分析TA说参考资料
数据
数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是定类数据，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。[1]
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，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系橡拆的支持过程。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。[3]
类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。[1]
探索性数据分析
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名燃顷。[1]
定性数据分析
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。[1]
离线数据分析
离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapRece运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。[1]
在线数据分析
在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为核心的数据仓库之上，而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果没有大数据的在线分析和处理，则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效搜索引擎，也不会有构建在大数据处理基础上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。[4]
分析方法
1、列表法
将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。[3]
2、作图法
作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。[3]
图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。[3]
分析工具
使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。[5]
分析步骤
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步骤：[6]
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。[6]
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。[6]
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。[6]
数据分析过程
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。[6]
识别需求
编辑
传视频
TA说
4
目录
在