3个月数据分析

Ⅰ 如何在3个月内，成为一名合格的数据分析师

对于初学者尤其是编程小白，Linux、Java的学习是必须的。但这并不代表我们非要研究透这些，我们只要学习对我们大数据有利的方面就可以，比如java我们只需要学习javaSE及javaEE的部分知识点。因为大数据里的hadoop、hbase、spark等都是在linux上运行的，所以linux也是我们入门大数据的必修课之一。
学习大数据的主要技能，如：Hadoop、HBase、Hive、Scala、Spark、Python等，前期并不建议看书。
其实很多学习大数据的学员反映，自学往往效率很低，自学大数据需要非常强的学习能力。而且有着众多的影响因素，所以对于很多的求学者而言，尤其是那些自控能力差的学生，建议还是去加米谷大数据等大数据培训机构系统的学习一下。加米谷大数据有着专业的讲师、国家大数据标准组成员亲自授课、面向企业实战的课程大纲、以及一线互联网企业的真实项目实训。大数据这个行业火热程度还在加剧，学习大数据已经逐渐的成为IT界的新方向。

Ⅱ 数据分析如何做

首先要有数据。通过到处企业网站过去一个周期的数据进行处理。

1.查找异常流量，分析异常原因并及时调整

一般来说，流量以周为单位进行测量，并且有许多周期性分布。延长视角，一次查看数周的数据，以帮助发现问题。将一段时间内的数据与历史数据进行比较也可以帮助发现问题。除了上图中对异常流量的简单监视以外，还可以进一步细分流量。例如通过进一步分析，观察特定渠道或企业的流量状况以完成问题的跟踪和定位。始于某月中旬的流量下降主要发生在PC端，因此，问题的范围可以进一步缩小。

2.观察流程结构，分析其合理性并进行调整

流量结构通常可以分为渠道结构，业务结构和区域结构。通过查询一段时间内每种结构的比例，了解流量组成。在渠道中，PC所占比例较大，而应用所占比例不高。App对用户具有更大的粘度。因此，应分析导致应用程序流量不足的原因，并分析增加应用程序流量流量的方法。以下折线图可以跟踪每个通道的流量，并分析不合理的比例是短期出现还是长期的辅助问题分析。

3.跟踪流量，衡量活动或调整效果

流量跟踪通常用于监视流量，观察事件发生之前，之中和之后的变化，并评估事件的效果。一般而言，流量在活动期间将显着增加，但在活动之后将减少，这是成功的活动。如果事件期间的流量没有增加太多，或者事件之后流量显着下降，或者即使流量大大低于事件之前的正常流量，也不能说是成功的事件。

Ⅲ 商品数据分析三个常用指标

(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。

Ⅳ 零基础转行数据分析有多难

数据分析行业在国内虽然是朝阳产业，但由于高校人才输出尚无法完全满足需求，促使企业更注重数据分析岗从业者的实操能力而非学历，故而行业整体门槛并不苛刻。

拿数据分析就业市场上两类主要的分类来说，纯数据岗学历涵盖从高职到博士，另一类数据赋能岗门槛包容性比纯数据岗更大。

CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生，以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训，毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课，以CDA数据分析师标准大纲要求，从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用（如：Excel、SQL、SPSS、Python等）—数据挖掘算法模型，一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发，使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员，使CDA就业班课程更符合就业要求，达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。

Ⅳ 初级数据分析师一个月能学好吗

数据分析师是现在比较热的一个方向，那么作为一个从来没接触过的小白，要准备什么才能具备数据分析的能力呢，我就在这里简单的介绍一一下，以下内容纯属个人愚见，如果有不对的欢迎批评指正。
一、数理统计基础
作为一名数据分析师，一定要掌握一些基础的、成熟的数学模型算法。例如：回归分析、因子分析、聚类分析、决策树、关联规则、神经网络等。同时建议多看一些博文，看别人对于这个方法的理解，怎么在实际业务中应用，以及如何优化等等。在算法上可以不做到用软件编写算法，但是一定要知道原理，知道怎么应用，怎么调整参数，参数的含义等等。
二、工具
对于一个初级的数据分析师要掌握的基础工具，Excel，SPSS，数据库（如mysql等），随着大数据的来临，传统的一些软件已经不足以支撑数据分析、数据挖掘了，随着工作年限的增长，工作内容的加深，R和Python一定要会一个，目前流行的很多机器学习算法要这些软件才能实现。现在机器学习很火，建议多研究一下这方面的内容，不论是对于自身的提升还是对职业发展都是非常有利的。
三、行业背景（业务知识）
如果数据只是数据，不结合具体的业务，具体的行业，那么没有任何意义。数据分析、数据挖掘的意义是以数据为驱动营销，挖掘商业价值，快速且有目标的提高科学决策，，没有结合实际，模型再完美也是空谈，是冷冰冰的。
一名合格的数据分析师，一定要对业务和行业知识有非常深入的了解。所谓的数据敏感性，就是当你看到某个数据时，你要知道这个数据的统计口径是什么？是怎么获取到的？是在实际业务的哪个环节产生的？数据的具体数值具体代表的业务是什么？数据的变化会导致业务的什么变化等等。当掌握好了基础的统计知识，并软件使用熟练之后，应该在业务上多多学习与累积。有人把数据与具体业务知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系，我觉得说的非常对，我在这里给大家解释一下他的看法，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
作为一个没有任何经验的小白需要有哪些技能才可以进入到数据分析师这个行列呢，那么就是我前文提到的二条，一是要掌握目前基础且成熟的数学模型的原理，二是要学会应该软件处理数据、分析数据、建立模型。只要可以做到这二点，那么初级的数据分析师是没有问题的，具体的业务要在企业中培养。
那么作为一个技术大牛来说，业务没那么了解也是可以的，他们把算法研究的非常透彻，对于编程语言很熟练，这样也是可以作为一个机器学习的专家来进行业务的一些挖掘。所以我认为，一个数据分析师走到后面是分二条主线的，1是业务大牛，2是技术大牛，当然如果两样都很牛，那么就是行业大牛了。所以我们可以朝着自己擅长并且适合自己的方向走下去。
希望各位从事数据分析师并且以后打算从事数据分析的各位，不要整天把大数据、机器学习挂到嘴边，貌似讨论很高大上的东西，但是我觉得不接地气，能对数据玩的6，能有助于业务发展，有助于工作的才是最好的。我个人认为机器学习的实现是数学与计算机的结合，虽然这个方向现在很热，但是真正能玩明白的没有几个人，还是脚踏实地的一步一步的比较好。数据分析师还是需要踏实肯研究的性格，而不是像个专家一样每天到处跟人说一些概念上的东西，要做出来才是好好样的。
希望采纳！！

Ⅵ 求高手！！！！多个工作表的数据分析

明天没太明白
你的表是在三个表格文件里， 还是在一个表格里的三个页签上呢？
还有你的这个人员有多少啊， 是不是吧姓名放到行标签更好？
如果是在一个表格里想通过函数可以吧下面的页签名统一成一种格式，然后根据页签月份距当前月的时间差小于4来统计指定单元格的算术值；
如果不在一个表格内，可以汇总过来（有程序，需要可以给我邮箱我发你，但这个一般是比较多文件汇总时使用），然后使用透视分析更方便
你先明确下问题

Ⅶ 成为数据分析师的感受是什么呢

我不是数据分析师，但是我舍友现在是高级数据分析师，最近整天听她诉说工作情况，那我就说一说她的感受吧。

我舍友是学数学专业的，不过她的第一份工作是老师，第二份工作是进口操作，这两份工作都与数据分析没有关系，但是经过前两份工作，她慢慢的找到了自己的方向，还是想做老本行、与自己专业相关的数据方面的。

最终舍友裸辞了，开始攻读数据方面的各种专业书籍、购买网络课程，光打印的基本的EXCEL知识就有好几百页，还有她花500块买的二手的学习资料，一共500多个课时，其实都是录下来的，听都听不清楚，看着就很枯燥，但是她却坚持每天学习。星期天我基本见不上她，她总是一个人去泡图书馆，每次见面都给我说好难啊，要学的东西好多啊，最近准备做一个案例啊。最终她通过自己三个月的闭关修炼，功夫不负有心人，她经过初试、复试、再复试成功砍掉与她竞争的两个研究生和两个本科毕业生，从此踏入了央企的大门成为了一名高级数据分析师，工资都是按年薪计算的，已入职就已经知道自己今年的年终奖了。

目前舍友基本是稳定下来了，但是她工作很忙碌，每天都加班很晚，回到家晚上还要继续学习，她说别人也很忙，没有人带她一切都靠她自学，而且她之前也没有这方面的工作经验，所以现在做的也很吃力，每天都要赶报告。另外，舍友还经常出差，前几天刚从深圳出差5天回来，就又跑到濮阳去了。出差对她来说很累很累，很不适应，脸上现在起了很多痘。还好舍友单身，出差对她来说也挺好的，多学习多看看。

要戴皇冠，必受其重，每份工作都不容易吧，想要收获更多，就要付出双倍的努力。

Ⅷ 大数据学习三个月即可入门，那为什么工资却还那么高

我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。

如果你学的是大数据，那么恭喜你，你的发展良机来了。你将有可能成为数据分析师，走向人生巅峰。

数据分析是一个快速增长和利润丰厚的行业，BLS预测到这个行业职位将在2024年前增长11％。数据分析师目前正是一个热门的职业。在Glassdoor的美国50年最佳职位报告中，数据分析师的职位空缺，薪水和总体满意度评级，在各行业中均名列前茅，在我国亦是如此！

Ⅸ 如何做数据分析

从一些工具中查，分析。CDA数据分析师官网是专门学习数据分析师的，你可以去看看。

Ⅹ 项目数据分析师考下来需要多长时间啊

一般全国每年举行四次考试，成绩两年内有效，最快3个月通过，最长两年。

具体的得看个人基础和每天学习的时间了。

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