数据分析之美

Ⅰ 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。

Ⅱ 豆瓣：在哪儿买发现数据之美：数据分析原理与实践

网上就有卖的啊

Ⅲ 数据分析的意义

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

Ⅳ 数据分析专业怎么样

数据分析在未来一定是人人都需要会的技能，很多岗位尤其是互联网公司，数据分析思维少不了的，单说数据分析只能是必备很基础的技能。
如果是专业的话，就要看你想怎么发展了，比如数据分析师就很吃香。

Ⅳ 什么是数据分析 有什么作用

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，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。

在统计学领域，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，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。

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。

(5)数据分析之美扩展阅读

数据分析的步骤

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。

1、识别需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。

2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。

3）记录表应便于使用。

4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。

2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。

4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。

5）数据分析所需资源是否得到保障。

Ⅵ 如何做好数据分析

搜狐博客 > 凌云 > 日志 2009-10-26 | 如何做好数据分析 数据分析对于零售企业，可以从以下几个方面进行分析：
顾客分析：主要是指对顾客群体的购买行为的分析。如：客户细分（普通客户、会员客户、VIP等），客户忠诚度分析，客户贡献结构分析、客流分析等。

顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）
根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，从而根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销量，合理利用库存。如：顾客采购A商品的同时一般同时相应地要采购B商品，这样我们就将A商品和B商品尽可能的摆放在一起，在安排A商品采购的同时我们同时做好B商品的采购计划。

会员卡分析：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，从而更好的为会员进行服务，提高会员的忠诚度，进而保持、提高会员的消费额。

供应商分析

主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。比如：分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，可以考虑将他们改为购销，从而降低成本。

库存分析模型
库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。

数据挖掘专题－客户关系管理

客户聚类分析：根据客户资料的集中程度由系统进行自动分群，分群后的每一组客户均具备某些共同特征可以据此拟定差异化营销策略。

客户行为分析：

客户贡献度分析

客户忠诚度预测

购物行为分析

关联规则分析

当然还有很多方面.

Ⅶ 如何做一个好的数据分析报告

了解整理数据来源或者采集数据；

理解数据、处理数据；用工具Excel、数据库等对数据进行处理。

掌握数据整理、可视化和报表制作：数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。

Ⅷ 数据分析师谈如何走上数据分析之路的

本人从08年开始接触数据分析行业，之前做过销售、统计和生产计划员。走上数据分析之路，一个是因为专业相关（统计专业），另一个是因为从08年开始，数据分析这个职业开始火了，很多公司都开始招聘数据分析岗位，就这么简单。现在是大数据时代，数据分析这个职业还会继续火个10年，在美国，数据分析也是最吃香的职业之一。大数据时代，互联网改变了人们的生活，现在移动互联网（如微信）更是改变了很多的商业模式，所以数据分析要与时俱进，钻研业务，将海量的数据转为有用的信息，从而真正的实现自己的价值。数据分析可以分为偏技术和偏业务两类，高档的分析师，就要建立一些数学模型来进行预测，用一些关联、回归等分析方法，最高的职位应该是阿里巴巴的数据首席运营官，属于这个职业的金字塔顶的人物。数据分析师年薪范围一般在20W左右，高档的能到30W以上，最牛的当然是100W以上。