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數(shù)據(jù)分析都分析什么（數(shù)據(jù)分析都分析什么問(wèn)題）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-17 00:19:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 569 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析都分析什么的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析什么
2、數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么?
3、數(shù)據(jù)分析是什么？
4、數(shù)據(jù)分析包含哪幾個(gè)步驟，主要內(nèi)容是什么?

數(shù)據(jù)分析都分析什么（數(shù)據(jù)分析都分析什么問(wèn)題）

一、數(shù)據(jù)分析什么

數(shù)據(jù)分析，是一個(gè)檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)的過(guò)程，目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、提出結(jié)論和支持決策。數(shù)據(jù)分析是“你可以分解數(shù)據(jù)、評(píng)估一段時(shí)間內(nèi)的趨勢(shì)，并將一個(gè)部門或衡量指標(biāo)與另一個(gè)進(jìn)行比較的所有方式

二、數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么?

1、分析什么數(shù)據(jù)

分析什么數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析的目的有關(guān)，通常確定問(wèn)題后，然后根據(jù)問(wèn)題收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)框架體系中形成對(duì)應(yīng)的決策輔助策略。

2、什么時(shí)候數(shù)據(jù)分析

業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程全程數(shù)據(jù)跟蹤。

3、數(shù)據(jù)獲取

內(nèi)部數(shù)據(jù)主要是網(wǎng)絡(luò)日志相關(guān)數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)等，外部數(shù)據(jù)是第三方監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、企業(yè)市調(diào)數(shù)據(jù)、行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)等。

4、數(shù)據(jù)分析、處理

使用的工具取決于公司的需求。

5、如何做數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)跟著業(yè)務(wù)走，數(shù)據(jù)分析的過(guò)程就是將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題，然后再還原到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中去的過(guò)程。

三、數(shù)據(jù)分析是什么？

簡(jiǎn)言之，數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法，提取出有用信息的過(guò)程。

數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里通常稱為BI，即商業(yè)智能business intelligence，是指將企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，形成有規(guī)律的信息，來(lái)輔助用戶做出決策。

實(shí)現(xiàn)BI的過(guò)程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、獲取數(shù)據(jù)extract

2、轉(zhuǎn)換、清洗數(shù)據(jù)transform

3、加載調(diào)取數(shù)據(jù)load

4、圖表統(tǒng)計(jì)展現(xiàn)BI

數(shù)據(jù)分析怎么做？

做數(shù)據(jù)分析的過(guò)程也類似下飯館，可分為五個(gè)步驟：

1. 明確需求——點(diǎn)菜

明確需求是核心，要知道用戶的目的是什么，需求分析人員要全面了解、理解業(yè)務(wù)，并得到關(guān)鍵用戶對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的認(rèn)可和確認(rèn)，而不能自己猜測(cè)用戶的需求邏輯，避免徒勞無(wú)益，之后的所有步驟也都要以業(yè)務(wù)需求為核心來(lái)進(jìn)行。

2. 數(shù)據(jù)采集、清洗——洗菜

采集：加法，盡可能收集數(shù)據(jù)，越全面越好，減少數(shù)據(jù)盲點(diǎn)。

清洗：減法，清洗、修復(fù)無(wú)效數(shù)據(jù)（如：錯(cuò)誤、重復(fù)、殘缺記錄，缺失值處理等），確保數(shù)據(jù)分析完整性、準(zhǔn)確性。

3. 數(shù)據(jù)處理——配菜

根據(jù)業(yè)務(wù)需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理（如按條件篩選提取，聚合、分類、匯總等），建立數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)集。

4. 數(shù)據(jù)分析——做菜

(1) 描述性分析：

數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)——眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)數(shù)據(jù)的離散趨勢(shì)——最大最小值、極差、四分位差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差幾個(gè)統(tǒng)計(jì)名詞

(2) 趨勢(shì)性分析：

對(duì)同一指標(biāo)、比率在不同時(shí)期的值，進(jìn)行比較，觀察增加變動(dòng)情況，獲得趨勢(shì)。

——定比、環(huán)比、同比

(3) 相關(guān)性分析：分析現(xiàn)象間是否存在依存關(guān)系，及依存的相關(guān)程度和相關(guān)方向?！幌嚓P(guān)、線性相關(guān)、非線性相關(guān)、相關(guān)但非線性相關(guān)。

相關(guān)性分析舉例

相關(guān)系數(shù)圖

相關(guān)系數(shù)：是描述線性相關(guān)程度的量。

5. 結(jié)果展現(xiàn)——上菜

將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以報(bào)告、報(bào)表、圖表、監(jiān)控儀表盤等形式展現(xiàn)給用戶，為決策判斷提供支持依據(jù)。

三、Bi實(shí)施過(guò)程中各個(gè)對(duì)象（角色）之間的關(guān)系：

甲方用戶是客人，乙方廠商是飯館，信息圖表像菜肴，需求分析像服務(wù)員，BI工程師像大廚，ETL工程師像后廚小工。

四、etl概念和大數(shù)據(jù)概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽取（extract）、交互轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過(guò)程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，但其對(duì)象并不限于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

四、數(shù)據(jù)分析包含哪幾個(gè)步驟，主要內(nèi)容是什么?

【導(dǎo)讀】隨著大數(shù)據(jù)，人工智能化的普及，a幫助我們解決了很多問(wèn)題，其主要表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析上，那么數(shù)據(jù)分析包含哪幾個(gè)步驟，主要內(nèi)容是什么呢?為了幫助大家更好的了解數(shù)據(jù)分析過(guò)程，下面是小編整理的數(shù)據(jù)分析過(guò)程主要有下面6個(gè)步驟，一起來(lái)看看吧!

1、明確目的：確定分析需要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題，最好能將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)問(wèn)題。

2、數(shù)據(jù)收集：基于對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題的理解，通過(guò)各種方法和渠道收集能支撐業(yè)務(wù)分析的數(shù)據(jù)源，不僅限于數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以考慮一些各種部門的公開數(shù)據(jù)，比如統(tǒng)計(jì)局、大數(shù)據(jù)局等部門。

3、數(shù)據(jù)處理：通過(guò)技術(shù)手段，對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清洗、轉(zhuǎn)化和計(jì)算，異常值處理、衍生字段、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等具體步驟。

4、數(shù)據(jù)分析：這里主要有兩個(gè)技術(shù)手段，統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘，找到相關(guān)的數(shù)據(jù)關(guān)系和規(guī)則，然后利用業(yè)務(wù)知識(shí)來(lái)解讀分析結(jié)果。在這里有一點(diǎn)需要說(shuō)明，分析技術(shù)是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，如果你的結(jié)果不能有助于業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決，統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)再好再高明，也沒有意義，這點(diǎn)是我們做數(shù)據(jù)分析的人要謹(jǐn)記的。

5、數(shù)據(jù)展示：分析數(shù)據(jù)的可視化，在整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中也比較重要，這個(gè)步驟是將你前面做的工作量盡可能的展示給大家，具體的可視化技術(shù)，可以百度看下，是一個(gè)非常專業(yè)的學(xué)科。

6、報(bào)告撰寫：展示你整個(gè)分析過(guò)程中的價(jià)值部分，在這里需要結(jié)構(gòu)清晰地展示你整個(gè)分析過(guò)程，包括你的分析結(jié)果和依據(jù)，以及你結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)提出的解決方案，最終解決你第一步的業(yè)務(wù)問(wèn)題。然后基于報(bào)告將分析過(guò)程進(jìn)行落地，為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。

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