數據分析之美

Ⅰ 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。

Ⅱ 豆瓣：在哪兒買發現數據之美：數據分析原理與實踐

網上就有賣的啊

Ⅲ 數據分析的意義

通過面向企業業務場景提供一站式大數據分析解決方案，能夠為企業在增收益、降成本、提效率、控成本等四個角度帶來價值貢獻。

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

Ⅳ 數據分析專業怎麼樣

數據分析在未來一定是人人都需要會的技能，很多崗位尤其是互聯網公司，數據分析思維少不了的，單說數據分析只能是必備很基礎的技能。
如果是專業的話，就要看你想怎麼發展了，比如數據分析師就很吃香。

Ⅳ 什麼是數據分析 有什麼作用

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。

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數據分析的步驟

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。

就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。

2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。

3）記錄表應便於使用。

4）採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題。

2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。

4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。

5）數據分析所需資源是否得到保障。

Ⅵ 如何做好數據分析

搜狐博客 > 凌雲 > 日誌 2009-10-26 | 如何做好數據分析 數據分析對於零售企業，可以從以下幾個方面進行分析：
顧客分析：主要是指對顧客群體的購買行為的分析。如：客戶細分（普通客戶、會員客戶、VIP等），客戶忠誠度分析，客戶貢獻結構分析、客流分析等。

顧客采購相關性分析（即商品分組布局分析，又叫購物籃子分析）
根據對同一個單據同時出現兩個商品的頻率進行分析，來分析顧客采購的相關性，從而根據這些相關程度合理安排商品擺放位置和采購、庫存計劃，提高產品銷量，合理利用庫存。如：顧客采購A商品的同時一般同時相應地要采購B商品，這樣我們就將A商品和B商品盡可能的擺放在一起，在安排A商品采購的同時我們同時做好B商品的采購計劃。

會員卡分析：會員卡分析主要是對會員卡消費情況進行分析，從而更好的為會員進行服務，提高會員的忠誠度，進而保持、提高會員的消費額。

供應商分析

主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段里的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。比如：分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，可以考慮將他們改為購銷，從而降低成本。

庫存分析模型
庫存直接反映企業經營狀況和資金周轉效率，所以對庫存進行分析能夠有效控制庫存、降低經營風險、降低經營成本和提高經營效益。包括：庫存結構情況分析，庫存流動與庫存量比較分析，庫存與效益情況分析，合理庫存區間分析，當前庫存健康狀況，庫存損耗分析等。

數據挖掘專題－客戶關系管理

客戶聚類分析：根據客戶資料的集中程度由系統進行自動分群，分群後的每一組客戶均具備某些共同特徵可以據此擬定差異化營銷策略。

客戶行為分析：

客戶貢獻度分析

客戶忠誠度預測

購物行為分析

關聯規則分析

當然還有很多方面.

Ⅶ 如何做一個好的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對數據進行處理。

掌握數據整理、可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

Ⅷ 數據分析師談如何走上數據分析之路的

本人從08年開始接觸數據分析行業，之前做過銷售、統計和生產計劃員。走上數據分析之路，一個是因為專業相關（統計專業），另一個是因為從08年開始，數據分析這個職業開始火了，很多公司都開始招聘數據分析崗位，就這么簡單。現在是大數據時代，數據分析這個職業還會繼續火個10年，在美國，數據分析也是最吃香的職業之一。大數據時代，互聯網改變了人們的生活，現在移動互聯網（如微信）更是改變了很多的商業模式，所以數據分析要與時俱進，鑽研業務，將海量的數據轉為有用的信息，從而真正的實現自己的價值。數據分析可以分為偏技術和偏業務兩類，高檔的分析師，就要建立一些數學模型來進行預測，用一些關聯、回歸等分析方法，最高的職位應該是阿里巴巴的數據首席運營官，屬於這個職業的金字塔頂的人物。數據分析師年薪范圍一般在20W左右，高檔的能到30W以上，最牛的當然是100W以上。