如何做数据分析 如何做数据分析

如何做数据分析

主要关注2点：

1是数据分析基础能力（取数&分析工具/分析理论）

能够熟练使用数据分析相关工具使用如excel，sql，spss，BI系统等工具

能够掌握分析理论，例如结构化分析，流程化分析，漏斗分析，统计学概念

2是数据分析应用能力(指标体系/业务知识/业务判断）

能够建立完整的指标体系评估一项或多项业务

能够掌握业务知识，深入理解行业和企业运营操作

能够基于数据建立科学化的业务判断，赋能业务运营

excel如何弄数据分析

Excel提供了多种数据分析工具，可以帮助您分析并理解数据。以下是实施数据分析的方法：

1. 根据需求选择适当的数据分析工具

Excel中有多种数据分析工具，如透视表、筛选、分类汇总、图表分析等。需要根据实际需求和数据类型选择适当的工具。例如，透视表适用于分析大量数据的总和、平均值、数量和百分比；分类汇总适用于对数据进行分类和汇总；图表分析则可以直观地呈现数据和趋势。

2. 插入数据分析工具

打开Excel数据表并确保您已经拥有要分析的数据。然后在Excel工具栏中找到相应的数据分析工具，例如透视表，单击“插入”选项卡，点击“透视表”按钮。根据提示设置透视表中的字段和条件，然后单击“OK”。

3. 分析数据

设置完数据分析工具后，Excel将会根据您的设置分析和汇总数据。例如，在透视表中，您可以将多个字段添加到透视表中，并将它们组合在一起创建相应的行和列。您可以使用透视表切片器将透视表中的数据动态显示。

4. 游览结论

数据分析完毕后，需要对数据结果进行观察和分析。在Excel中，阅读透视表或筛选器等数据分析工具是一个常见的方法，还可以使用图表等视觉化工具使数据更有代表性和易于理解。将分析结果与先前的假设或业务事实进行比较即可得出结论。

需要注意的是，Excel中的数据分析需要对数据有一定的了解和数据处理能力。同时，需要注意将数据分析结果与数据源进行比较和验证，并确保数据准确性和可靠性。

excel表格如何数据分析并得出结论

方法如下：

1、打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

2、进入到底部的“选项”。

3、接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

4、然后点击底部的“转到”。

5、在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

6、接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

7、单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可

数据统计分析方法,如何做好数据统计

数据分析是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并提供决策支持的一系列分析过程。数据统计分析方法已经应用到各行各业，在互联网电商的运用也非常广泛。在做网络推广时，一定要用数据分析作为基础。没有数据做支撑的推广是没有意义的。在这里介绍一些方法和工具。

1.比较分析法

是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

2.分组分析法

统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

3.回归分析法

回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。

4.因素分析法

因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。

数据分析是什么怎么做数据分析

数据分析还是不错的职业发展方向的

1)简单点评：

数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，被视为我国21世纪的黄金职业。目前，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，处于极度紧缺状态，是最热门职业之一。

数据分析师是全科型破题人才，具备数据认知能力、数据处理能力、数据化思维能力、数据呈现能力、数据决策能力、计算机及数据分析信息技术、企业实战能力，通过大数据思维从宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等诸多方面为企业带来价值。而AI、BI仅是全过程中的某一部分技能。

2） 数据分析师亮点：

1. 人才缺口非常大

大数据/AI时代，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析。

猎聘2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万，其中绝大部分是数据分析岗。数据化强国战略促使数据分析职位需求量井喷，据IDC与数联寻英等机构统计2018年比2014年增加4倍，未来三至五年人才缺口将达150万。而目前的中国大数据人才仅有30万左右！至2025年中国大数据人才缺口达到200万。

2. 简单易学发展好

相比大数据工程师、AI工程师而言，数据分析学习难度要低，从数据分析入行未来向大数据、AI发展也比较容易。

3. 就业不愁薪资高

51job等主流招聘网站数据分析岗位是Java三到五倍左右，就业不愁。以大数据思维为企业提供数据化解决方案的人才紧缺。2018年行业起薪突破20万/年，高出行业平均薪酬水平30%以上！因为稀缺，所以高薪，初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资占比已超过50%。

4. 行业适应普遍强

据分析是绝大部分岗位都需要的职场必备技能。所有行业都需要数据分析技能，金融、电商类数据分析人员是需求最大的行业。

5. 职业寿命非常长

数据分析师是不会失业、越老越香的少数职业之一。

马云曾表示：“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源。”目前近50%的岗位需要具备数据分析能力，像互联网公司的产品经理、新媒体运营、活动策划、用户研究等岗位也给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。掌握数据分析能力=多50%岗位机会！

6.高校专业适应广

计算机、信息、数学、统计、电商、经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等专业的在校学生以及应届毕业生都可以从事数据分析职业。

2） 行业定位与应用：

1.政府、事业机构：

负责项目审核、审批和招商引资、项目评估决策等工作的政府机构领导者及相关从业者。

2.金融机构： 金融机构、管理咨询公司中风险投资、金融产品研发、信贷等相关项目管理的工作人员。

3.企业单位： 招商引资、扩大再生产、财务审计、市场分析、数据挖掘等相关岗位的工作人员

4.事务所： 数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所人员

5.高校、职业技术学院： 计算机、数学统计、经济学、财务、统计、投资、金融和管理等专业的学生。

6.其他： 创业以及希望在投资金融、资本运营、房地产和企业管理行业发展的有志之士。

3） 数据分析师工作内容

1. 通过数据分析支持产品改进及新模式的探索；

2. 构建数据评估体系,构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标；

3. 负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整；

4 .负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持；

5. 构建产品/运营/活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品/运营/市场提出建议；

6. 通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。

4） 数据分析职业发展方向

6）薪酬分析：