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数据分析第一天入门学习

数据分析第一天入门学习

作者: 坚持做自己 | 来源:发表于2017-12-26 13:32 被阅读0次

    阅读数据《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》第一章

    1、数据分析的定义

    2、数据分析的分类

    3、数据分析的作用

    4、数据分析六步曲

    5、数据分析的三大误区

    6、数据分析师的职业要求

    7、数据分析师的基本素质

    1、数据分析的定义

    数据分析是为了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。

    自己的理解:我们是想要得到肉眼看不到的事实,对数据进行研究、处理、分析、总结,找到研究对象的内在规律,帮助管理者进行有效的判断和决策。

    2、数据分析的分类

    它一般分成三大类:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

    描述性数据分析属于初级分析,日常学习和工作中涉及到的就是描述性数据分析。探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,验证性数据分析侧重于验证已有假设的真伪证明,它们两个属于高级数据分析。

    只有当你对数据分析目的及工作有了足够清晰的认识,开展数据分析时才会如鱼得水,游刃有余。

    3、数据分析的作用

    数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用:

    现状分析     告诉你过去发生了什么。具体体现在:第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态,以说明企业整体运营是好了还是坏了,好的程度如何,坏的程度又到哪里。第二,告诉你企业各项业务的构成,让你了解企业各项业务的发展及变动情况,对企业运营状况有更深的了解。一般通过日常通报来完成,如日报、周报、月报等形式。

    原因分析     告诉你某一现状为什么发生。开展原因分析,进一步确定现状发生的具体原因,对运营策略作出调整与优化。一般通过专题分析来完成,根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

    预测分析      告诉你将来会发生什么。制订企业季度、年度计划时进行预测分析。

    4、数据分析六步曲

    1、明确分析目的和思路    以营销、管理理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这样才能确保数据分析维度的完整性,分析结果的有效性及正确性。

    2、数据收集     按照确定的分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。来源于:数据库、公开出版物、互联网、市场调查。

    3、数据处理     对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。一般经过数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

    4、数据分析     用适当的分析方法及工具,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。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法,侧重解决分类、聚类、关联和预测,重点在于寻找模式与规律。

    5、数据展现     通过表格和图形的方式来呈现。记住,在一般情况下,能用图说明问题的就不用表格,能用表格说明问题的就不用文字。

    6、报告撰写     数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,供决策者参考。一份好的数据分析报告必须要有好的分析框架、明确的结论、建议或解决方案。

    5、数据分析的三大误区

    1、分析目的不明确,为分析而分析

    2、缺乏业务知识,分析结果偏离实际   数据分析师缺乏从事管理、营销方面的工作经验,对业务的理解较浅。数据分析师必须懂营销、懂管理、懂策略。

    3、一味追求使用高级分析方法,热衷研究模型   相当一部分人都喜欢用回归分析、因子分析等高级分析方法,高级的分析方法不一定是最好的,能够简单有效解决问题的方法才是最好的。

    6、数据分析师的职业要求

    懂业务     从事数据分析工作的前提就是需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到见解。懂业务也是数据敏感的体现,明白数字代表什么意义,知道数字是大了还是小了,心中有数。

    懂管理    一方面是搭建分析框架的要求,另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议,如果没有管理理论的支撑,就难以确保分析建议的有效性。

    懂分析   掌握数据分析的基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效地开展数据分析。

    懂工具   掌握数据分析相关的常用工具。先用好Excel。

    懂设计   运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等,都需要掌握一定的设计原则。

    7、数据分析师的基本素质

    态度严谨负责    企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及潜在问题。

    好奇心强烈     应该把自己当成数据福尔摩斯,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”:为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等,只有这样才有突破点。刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。当然,你也会从中获取成就感。

    逻辑思维清晰    通常,从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要思考错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在问题的若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

    擅长模仿学习   模仿学习是快速提高学习成果的有效方法。成功的模仿需要领会他人方法的精髓,理解其分析原理,透过表 面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识。

    勇于创新   通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿的时间不宜太长,并且建议每次模仿后都要进行总结,提出可以改进的地方,甚至要有所创新,不断总结分析方法、方西四路、分析流程,在总结中前行。只有不断的创新,才能提高自己的分析水平,使自己站在更高的角度来分析问题。

    数据分析三字经:

    学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新。

    方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手;

    分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议。

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