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如何做数据分析(表格怎么做数据分析图)

作者:大河SEO(www.seobank.cn) 时间:2022年09月20日 阅读:11 评论:0

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如何进行有效的数据分析

首先,我们要明确数据分析的概念和含义,清楚地理解什么是数据分析;

什么是数据分析呢,浅层面讲就是通过数据,查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

专业一点讲:数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总、理解和消化,以求最大化的开发数据的功能,发挥数据的作用。

那么,我们做数据 分析的目的是什么呢?

事实上,数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

数据分析可以分为:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

工作中我们运用数据分析的作用有哪些?

1、现状分析:就是企业运营状况的分析,主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

2、原因分析:需求分析,多数是针对运营中出现的问题进行剖析,找出出现问题的因素以便于解决问题

3、预测分析:针对以后的运营情况做出分析报告,对公司以后的发展趋势做出有效的预测,对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

最重要的一点:

我们如何做数据分析呢,换一句话说就是如何进行数据分析,是怎样的流程?

然后,我们来看数据分析的六部曲

1、明确分析目的和思路:

这一定很重要,你想通过数据分析得到什么,你想通过数据分析告诉别人什么,这是你做数据分析的首要问题,分析不能是漫无目的的,一定要明确思路,有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

2、数据收集,这里不做过多的说明,一般情况下,数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

3、数据处理:

主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法,数据分析的前提是要保证数据质量,如果数据质量无法保证,分析出来的结果也没法得到有效的利用,甚至会对决策者造成误导的行为。

4、数据分析:

首先要明确数据处理和数据分析的区别:数据处理只是数据分析的基础,我们做数据处理就是为了保证数据形式合适,保证数据的一致性和有效性。

5、数据展现:

数据展现就是把数据分析的结果,用可视化的图标形式展现出来,用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

6、撰写报告:

数据分析报告其实就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、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。

怎样对数据进行分析

数据分析方法:

1、对比分析法

对比分析法是通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。

所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。

预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。

比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。

使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

怎么进行数据分析

进行数据分析:

1、要求明确:准确

明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容,并清晰准确地理解和表达相关内容。

在需求沟通中,通过掌握需求的核心内容,可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外,在沟通的过程中,可以适当提出自己的想法,让需求更加清晰立体。

2、确定思路:全面、深入

分析思想是分析的灵魂,是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑,能有效避免反复分析问题。从分析目的出发,全面、深入地拆解分析维度,确定分析方法,最终形成完整的分析框架。

3、处理数据:高效

当我们进行数据分析时,我们可能会得到混乱的数据,这就要求我们清洁、整理、快速、准确地加工成适合数据分析的风格。

此时需要使用数据分析软件以工作流的形式提取数据模型的语义,通过易于操作的可视化工具将数据加工成具有语义一致性和完整性的数据模型。系统支持的数据预处理方法包括:采样、拆分、过滤和映射、列选择、空值处理、并行、合并行、元数据编辑、JOIN、行选择、重复值去除等。

4、数据分析:合适的数据

分析数据在分析过程中的地位是首要任务。从分析的目的出发,运用适当的分析方法或模型,使用分析工具分析处理过的数据,提取有价值的信息。

5、显示数据:直观

展示数据又称数据可视化,是以简单直观的方式传达数据中包含的信息,增强数据的可读性,让读者轻松看到数据表达的内容。

6、写报告:建议落地,逻辑清晰

撰写报告是指以文件的形式输出分析结果,其内容是通过全面科学的数据分析来显示操作,可以为决策者提供强有力的决策依据,从而降低操作风险,提高利润。

在撰写报告时,为了使报告更容易阅读和有价值,需要注意在报告中注明分析目标、口径和数据来源;报告应图文并茂,组织清晰,逻辑性强,单一推理;报告应反映有价值的结论和建议。

7、效果反馈:及时

所谓效果反馈,就是选择合适有代表性的指标,及时监控报告中提出的战略执行进度和执行效果。只有输入和输出才能知道自己的操作问题点和闪点,所以效果反馈是非常必要的。反馈时要特别注意两点,一是指标要合适,二是反馈要及时。

请问EXCEL表格怎么做数据分析?

1、新建并打开excel表格,

2、首先添加数据分析插件,点击左上角按钮,出现菜单页面,选中右下角“EXCEL选项”按钮,点击,

3、然后点击“加载项”选项,选中“分析工具库”,点击下方"转到"按钮,

4、然后出现excel加载宏界面,在”分析工具库“前方框内打勾,点击确定。

5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“,在”数据“-”数据分析“下可以找到,

6、然后点击”数据分析“,可以找到相关的分析方法,如 回归分析,方差分析,相关分析等。

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文章来源:大河SEO

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