数据分析入门
数据分析概念
使用适当的统计统计方法对数据进行总汇和理解,在数据中提炼有价值的信息,并加以利用
数据分析包含
- 描述性数据分析
- 探索性数据分析
- 验证性数据分析
企业数据分析的目标
- 进行市场分析和研究
- 把握市场的动向
- 制定研发和销售计划
数据分析的三大作用
现状分析
- 对企业的整体运营情况进行分析,用各项指标衡量企业的运营情况
- 告诉你企业的各项业务构成,了解各项业务发展和变动情况
- 通过日常报告进行展示,如日报,周报,年报
原因分析
- 有了现状分析,了解到那里好,那里差,就要展开原因分析,做优化调整
- 原因分析通过专题分析完成
预测分析
- 需要对企业的未来发展趋势进行预测,为企业提供参考和决策依据,为企业的健康发展保驾护航
- 预测分析通过专题分析完成,指定企业年度和季度计划时进行
数据分析六大步骤
明确分析目的和思路
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数据收集
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数据处理
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数据分析
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数据展示
- 数据报告
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明确分析目的和思路
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明确分析目的
- 数据变化背后的真相是什么?
- 从哪些角度分析才能系统?
- 用什么分析才最有效?
- 图标是否能表达出有效的观点?
- 数据分析的目的是否达到?
- 数据分析报告是否有说服能力?
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明确分析思路
- 熟悉分析方法论
- 搭建分析框架
- 再把分析框架体系化
数据收集
按照分析框架确定相关数据,成为数据分析提供的素材和依据
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主要来源
数据库:属于公司自己的
互联网
市场调研
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埋点
- 前端
- 后端
- 自己埋点和第三方埋点,自己埋点比较复杂,数据质量高
数据处理
是指对收集到的数据进行加工处理,形成适合的数据分析的形式.
目的:从大量杂乱、无规则的数据中，抽取有价值、有意义的数据。
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数据清洗
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数据转化
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数据提取
- 数据计算
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数据分析与数据挖掘
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数据分析
- 是指用适当的分析方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
- 数据处理时数据分析的基础
- 一般数据分析：EXCEL
- 高级数据分析：SPSS，python
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数据挖掘
- 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，它侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测
- 特征工程
- sklearn
- Tensorflw
数据展示
- 通过表格和图形的方式来呈现数据
- 能用图像说明问题的就不要用表格，能用表格的就不要用文字
- matplotlib
- seaborn
- tableau
撰写报告
- 需要有一个好的框架，图文并茂，层次清晰
- 需要有一个明确的结论
- 一定要有解决或建议方法
常见数据方法论
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