3個月數據分析

Ⅰ 如何在3個月內，成為一名合格的數據分析師

對於初學者尤其是編程小白，Linux、Java的學習是必須的。但這並不代表我們非要研究透這些，我們只要學習對我們大數據有利的方面就可以，比如java我們只需要學習javaSE及javaEE的部分知識點。因為大數據里的hadoop、hbase、spark等都是在linux上運行的，所以linux也是我們入門大數據的必修課之一。
學習大數據的主要技能，如：Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark、Python等，前期並不建議看書。
其實很多學習大數據的學員反映，自學往往效率很低，自學大數據需要非常強的學習能力。而且有著眾多的影響因素，所以對於很多的求學者而言，尤其是那些自控能力差的學生，建議還是去加米穀大數據等大數據培訓機構系統的學習一下。加米穀大數據有著專業的講師、國家大數據標准組成員親自授課、面向企業實戰的課程大綱、以及一線互聯網企業的真實項目實訓。大數據這個行業火熱程度還在加劇，學習大數據已經逐漸的成為IT界的新方向。

Ⅱ 數據分析如何做

首先要有數據。通過到處企業網站過去一個周期的數據進行處理。

1.查找異常流量，分析異常原因並及時調整

一般來說，流量以周為單位進行測量，並且有許多周期性分布。延長視角，一次查看數周的數據，以幫助發現問題。將一段時間內的數據與歷史數據進行比較也可以幫助發現問題。除了上圖中對異常流量的簡單監視以外，還可以進一步細分流量。例如通過進一步分析，觀察特定渠道或企業的流量狀況以完成問題的跟蹤和定位。始於某月中旬的流量下降主要發生在PC端，因此，問題的范圍可以進一步縮小。

2.觀察流程結構，分析其合理性並進行調整

流量結構通常可以分為渠道結構，業務結構和區域結構。通過查詢一段時間內每種結構的比例，了解流量組成。在渠道中，PC所佔比例較大，而應用所佔比例不高。App對用戶具有更大的粘度。因此，應分析導致應用程序流量不足的原因，並分析增加應用程序流量流量的方法。以下折線圖可以跟蹤每個通道的流量，並分析不合理的比例是短期出現還是長期的輔助問題分析。

3.跟蹤流量，衡量活動或調整效果

流量跟蹤通常用於監視流量，觀察事件發生之前，之中和之後的變化，並評估事件的效果。一般而言，流量在活動期間將顯著增加，但在活動之後將減少，這是成功的活動。如果事件期間的流量沒有增加太多，或者事件之後流量顯著下降，或者即使流量大大低於事件之前的正常流量，也不能說是成功的事件。

Ⅲ 商品數據分析三個常用指標

(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。

Ⅳ 零基礎轉行數據分析有多難

數據分析行業在國內雖然是朝陽產業，但由於高校人才輸出尚無法完全滿足需求，促使企業更注重數據分析崗從業者的實操能力而非學歷，故而行業整體門檻並不苛刻。

拿數據分析就業市場上兩類主要的分類來說，純數據崗學歷涵蓋從高職到博士，另一類數據賦能崗門檻包容性比純數據崗更大。

CDA數據分析就業班針對時間充裕、零基礎的專科、本科在校生，以及待業、期待從事數據分析的工作人員提供3個月全脫產集訓，畢業推薦相關工作單位。 CDA數據分析就業班每期至少十位以上相關領域專家授課，以CDA數據分析師標准大綱要求，從資料庫管理—統計理論方法—數據分析主要軟體應用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—數據挖掘演算法模型，一整套數據分析流程技術進行系統講解。還將從金融、醫葯、保險、電商、零售等行業需求出發，使用實際案例手把手將數據分析技術傳授給學員，使CDA就業班課程更符合就業要求，達到企業用人標准，快速在大數據時代找准工作定位。學員畢業要求能夠完成商業數據分析項目。

Ⅳ 初級數據分析師一個月能學好嗎

數據分析師是現在比較熱的一個方向，那麼作為一個從來沒接觸過的小白，要准備什麼才能具備數據分析的能力呢，我就在這里簡單的介紹一一下，以下內容純屬個人愚見，如果有不對的歡迎批評指正。
一、數理統計基礎
作為一名數據分析師，一定要掌握一些基礎的、成熟的數學模型演算法。例如：回歸分析、因子分析、聚類分析、決策樹、關聯規則、神經網路等。同時建議多看一些博文，看別人對於這個方法的理解，怎麼在實際業務中應用，以及如何優化等等。在演算法上可以不做到用軟體編寫演算法，但是一定要知道原理，知道怎麼應用，怎麼調整參數，參數的含義等等。
二、工具
對於一個初級的數據分析師要掌握的基礎工具，Excel，SPSS，資料庫（如mysql等），隨著大數據的來臨，傳統的一些軟體已經不足以支撐數據分析、數據挖掘了，隨著工作年限的增長，工作內容的加深，R和Python一定要會一個，目前流行的很多機器學習演算法要這些軟體才能實現。現在機器學習很火，建議多研究一下這方面的內容，不論是對於自身的提升還是對職業發展都是非常有利的。
三、行業背景（業務知識）
如果數據只是數據，不結合具體的業務，具體的行業，那麼沒有任何意義。數據分析、數據挖掘的意義是以數據為驅動營銷，挖掘商業價值，快速且有目標的提高科學決策，，沒有結合實際，模型再完美也是空談，是冷冰冰的。
一名合格的數據分析師，一定要對業務和行業知識有非常深入的了解。所謂的數據敏感性，就是當你看到某個數據時，你要知道這個數據的統計口徑是什麼？是怎麼獲取到的？是在實際業務的哪個環節產生的？數據的具體數值具體代表的業務是什麼？數據的變化會導致業務的什麼變化等等。當掌握好了基礎的統計知識，並軟體使用熟練之後，應該在業務上多多學習與累積。有人把數據與具體業務知識的關系，比作池塘中魚與水的關系，我覺得說的非常對，我在這里給大家解釋一下他的看法，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是「活」。而沒有「魚」的水，更像是「死」水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
作為一個沒有任何經驗的小白需要有哪些技能才可以進入到數據分析師這個行列呢，那麼就是我前文提到的二條，一是要掌握目前基礎且成熟的數學模型的原理，二是要學會應該軟體處理數據、分析數據、建立模型。只要可以做到這二點，那麼初級的數據分析師是沒有問題的，具體的業務要在企業中培養。
那麼作為一個技術大牛來說，業務沒那麼了解也是可以的，他們把演算法研究的非常透徹，對於編程語言很熟練，這樣也是可以作為一個機器學習的專家來進行業務的一些挖掘。所以我認為，一個數據分析師走到後面是分二條主線的，1是業務大牛，2是技術大牛，當然如果兩樣都很牛，那麼就是行業大牛了。所以我們可以朝著自己擅長並且適合自己的方向走下去。
希望各位從事數據分析師並且以後打算從事數據分析的各位，不要整天把大數據、機器學習掛到嘴邊，貌似討論很高大上的東西，但是我覺得不接地氣，能對數據玩的6，能有助於業務發展，有助於工作的才是最好的。我個人認為機器學習的實現是數學與計算機的結合，雖然這個方向現在很熱，但是真正能玩明白的沒有幾個人，還是腳踏實地的一步一步的比較好。數據分析師還是需要踏實肯研究的性格，而不是像個專家一樣每天到處跟人說一些概念上的東西，要做出來才是好好樣的。
希望採納！！

Ⅵ 求高手！！！！多個工作表的數據分析

明天沒太明白
你的表是在三個表格文件里， 還是在一個表格里的三個頁簽上呢？
還有你的這個人員有多少啊， 是不是吧姓名放到行標簽更好？
如果是在一個表格里想通過函數可以吧下面的頁簽名統一成一種格式，然後根據頁簽月份距當前月的時間差小於4來統計指定單元格的算術值；
如果不在一個表格內，可以匯總過來（有程序，需要可以給我郵箱我發你，但這個一般是比較多文件匯總時使用），然後使用透視分析更方便
你先明確下問題

Ⅶ 成為數據分析師的感受是什麼呢

我不是數據分析師，但是我舍友現在是高級數據分析師，最近整天聽她訴說工作情況，那我就說一說她的感受吧。

我舍友是學數學專業的，不過她的第一份工作是老師，第二份工作是進口操作，這兩份工作都與數據分析沒有關系，但是經過前兩份工作，她慢慢的找到了自己的方向，還是想做老本行、與自己專業相關的數據方面的。

最終舍友裸辭了，開始攻讀數據方面的各種專業書籍、購買網路課程，光列印的基本的EXCEL知識就有好幾百頁，還有她花500塊買的二手的學習資料，一共500多個課時，其實都是錄下來的，聽都聽不清楚，看著就很枯燥，但是她卻堅持每天學習。星期天我基本見不上她，她總是一個人去泡圖書館，每次見面都給我說好難啊，要學的東西好多啊，最近准備做一個案例啊。最終她通過自己三個月的閉關修煉，功夫不負有心人，她經過初試、復試、再復試成功砍掉與她競爭的兩個研究生和兩個本科畢業生，從此踏入了央企的大門成為了一名高級數據分析師，工資都是按年薪計算的，已入職就已經知道自己今年的年終獎了。

目前舍友基本是穩定下來了，但是她工作很忙碌，每天都加班很晚，回到家晚上還要繼續學習，她說別人也很忙，沒有人帶她一切都靠她自學，而且她之前也沒有這方面的工作經驗，所以現在做的也很吃力，每天都要趕報告。另外，舍友還經常出差，前幾天剛從深圳出差5天回來，就又跑到濮陽去了。出差對她來說很累很累，很不適應，臉上現在起了很多痘。還好舍友單身，出差對她來說也挺好的，多學習多看看。

要戴皇冠，必受其重，每份工作都不容易吧，想要收獲更多，就要付出雙倍的努力。

Ⅷ 大數據學習三個月即可入門，那為什麼工資卻還那麼高

我們正處於一個大數據飛速發展的時代，我們所做的一切事，不論是在互聯網中或者是互聯網之外，都會留下數字的痕跡。比如刷卡購物，網路搜索，手機上網，乃至在網上每一個小小的點擊都會被一一記錄下來。各行各業，大數據技術應用也越來越廣泛，對於大數據人才的需求也越來越大。

如果你學的是大數據，那麼恭喜你，你的發展良機來了。你將有可能成為數據分析師，走向人生巔峰。

數據分析是一個快速增長和利潤豐厚的行業，BLS預測到這個行業職位將在2024年前增長11％。數據分析師目前正是一個熱門的職業。在Glassdoor的美國50年最佳職位報告中，數據分析師的職位空缺，薪水和總體滿意度評級，在各行業中均名列前茅，在我國亦是如此！

Ⅸ 如何做數據分析

從一些工具中查，分析。CDA數據分析師官網是專門學習數據分析師的，你可以去看看。

Ⅹ 項目數據分析師考下來需要多長時間啊

一般全國每年舉行四次考試，成績兩年內有效，最快3個月通過，最長兩年。

具體的得看個人基礎和每天學習的時間了。

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