1、图表的五要素：标题、图例、单位、脚注、资料来源
2、需要注意的条条框框：
首先，避免生出无意义的图表：能否帮助你有效表达信息；
不要把图表撑破，不要在一张图塞太多的信息
只选对的，不选复杂的
一句话标题（没有切中图的大意，没有吸引力）
3、饼图
对于饼图要按照时钟表盘的刻度，让数据从12点钟的位置开始排列，最重要的成分紧靠12点中的位置（因为人的眼睛都习惯从左至右、从上到下的顺序观察事物） 数据项不要太多，保持在5项以内（定位理论，人脑比较容易记住前五位）
不要使用爆炸式“饼图分离”
饼图不要使用图例
尽量不要使用标签连线，如果用的话切忌凌乱
当扇区使用颜色填充时，推荐使用白色边框线，具有较好的切割感
尽量不要使用3D效果，如果要用的话厚度要尽量薄一点
4、复合饼图
5、柱形图
同一数据序列使用相同的颜色
不要使用倾斜的标签，别然读者歪着脑袋看
纵坐标轴一般刻度从0开始
使用一句话标题
一般来说，柱形图最好添加数据标签，这让读者一眼就能看到具体数值
如何柱形图已经有了数据标签，纵坐标刻度线和网格线则显得多余了，最好删除6、条形图
同一数据序列使用相同的颜色
尽量让数据从大到小排序，方便阅读
不要使用倾斜的标签
最好添加数据标签
7、折线图
折线选用的线型要相对粗点，最好比网格线、坐标轴等更突出
线条一般不超过5条，否则显得非常乱
不要使用倾斜的标签
纵坐标轴一般刻度从0开始
8、图表美化的三原则
简约
整洁：整整齐齐、干干净净、和谐自然
对比：主要体现字体（
大小、粗细），颜色（明暗、深浅）或则构图（分散、前后）
9、美化的技巧
去掉不必要的背景填充色
去掉无意义的颜色分类
去掉装饰性的渐变色
去掉网格线、边框
删除不必要的图例
去掉不必要的坐标轴
去掉装饰性图片
以上不能去掉的元素就尽量淡化
对需强调的数据元素进行突出标识
10、数据格式整成Arial字体
如何突出对比？
1、数据分析报告：是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析某项事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决问题办法的一种分析应用文体。
2、分析报告的写作原则
规范性原则
重要性原则
谨慎性原则
创新性原则
3、数据分析报告的作用
展示分析结果
验证分析质量
提供决策依据
4、数据分析报告的种类
专题分析报告：内容单一、分析深入性
综合分析报告：进度性、联系性（内部和外部）
日常数据通报：进度性、规范性（反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议）
5、数据分析报告结构
总分总结构常见
标题页
常用标题类型
?解释基本观点
?概括主要内容
?交代分析主题
?提出问题
标题的制作要求
?直接
?确切
?简洁
前言
分析背景、目的及思路三方面
为何要开展此次分析？有何意义？
通过此次分析解决什么问题？达到何种目的
如何开展此次分析？主要通过哪几方面开展
正文
是报告最长的主体部分
包含所有数据分析事实和观点
通过数据图表和相关的文字结合分析
正文各部分具有逻辑关系
结论和建议
结论是依据数据分析结果，通过综述性文字来说明，是结合公司实际业务，经过分析、逻辑推理，形成总体论点。
附录
6、书写报告注意事项
结构合理，逻辑清晰
实事求是，反映真相
用词准确，避免含糊
篇幅适宜，简洁有效
结合业务，分析合理
给数据量体裁衣---数据表现
1、图表的作用
●表达形象化
●突出重点
●体现专业化
2、根据关系选择图表
●成分：也叫构成，是整体的一部分，成分关系一般情况下用饼图表示和柱形堆积柱形
图
3、排序：根据需要比较的项目的数值大小进行排列，可以按数值从大到小降序排列，或从小到大的升序排列
4、时间序列：用于表示某事按一定的时间顺序发展的走势、趋势；
5、频数分别
6、相关性
7、多重数据比较：当进行分析的比较数据类型多余2个
二、图表制作五步法
1、确定所要表达的主题或目的
2、确定哪种图表最适合你的目的
3、选择数据制作图表
4、检查是否真实有效地展示数据
5、检查是否表达了你的观点
三、表格也疯狂（样式---条件格式）
1、突出显示单元格：开始—样式----条件格式
2、项目选取：
3、数据条
四、给图表换装
1、平均线图：
2、双坐标图：图表中有两个系列及以上的数据，并且它们的量纲不同或数据差别很大时在同一纵坐标下就无法很好地展现出数据原本的面貌，这时我们就可以采用双坐标图
先做成柱形图，选择要作为次坐标的数据，选择“设置数据系列格式”—“系列选项”，单击次坐标轴，然后单击“关闭”按钮。
3、竖形折线图：主要用在市场研究、咨询等公司使用较多，用它来展示消费产品功能、品牌形象等的评价，可用于对比分析多个不同产品、项目在每个指标方面的表现，得出不同产品、项目在没给指标中的属性偏向。
4、瀑布图
5、帕累托图：是按照发生频率的高低顺序绘制的直方图，表示有多少结果是有已确定的原因造成
●它是一个特殊的线柱图，柱形图的数据按数值的降序排列，折线图上帝数据有累计百
分比数据，并在次坐标轴显示；
●折线图的起点数值为0，并且位于柱形图第一个柱子的最左下角
●折线图的第二个点位于柱形图第一个柱子的最右上角
●折线图最后一个点数值为100%，位于整张图的最左上角。
案例研究：全球创新网络和分析（GINA） EMC 全球创新网络和分析（GINA）团队由一群在EMC 全球各地卓越中心（COE）工作的高级技术专家构成。这个团队的宗旨是吸引全球卓越中心（COE）员工来从事创新、研究和大学的合作伙伴关系。在2012 年，新任职的团队总监想加强这些活动，并建立一个机制来追踪和分析相关信息。此外，GINA 团队想要创建更加健壮的机制来记录他们与EMC 内部、学术界或者其他组织机构的思想领袖的非正式对话，用来在日后发掘洞见 GINA 团队想要提供一种在全球范围内分享想法，以及在地理上相互远离的GINA 成员之间分享知识的手段。它们计划创建一个包含结构化和非结构化数据的存储库，用于实现下面三个主要目标。 ●存储正式和非正式的数据。 ●追踪全球技术专家的研究。 ●挖掘数据模式和洞察力，以提高团队的运营和战略。 GINA 的案例研究展示了一个团队如何应用数据分析生命周期在EMC 内分析创新数据。创新通常难以评估，该团队想要使用高级分析方法在公司内部识别关键创新者。 第1 阶段：发现 在GINA 项目的发现阶段，团队开始确定数据源。虽然GINA 由一群掌握许多不同技能的技术专家组成，他们对想要探索的领域有一些相关数据和想法，但缺少一个正式的团队来执行这些分析。在咨询了包括巴布森学院（Babson College）的知名分析专家Tom Davenport、麻省理工学院集体智慧专家兼协同创新网络（CoIN，Collaborative Innovation Networks）创始人PeterGloor 等专家后，团队决定在EMC 内部寻找志愿者来众包工作。 团队中的各种角色如下所示。 ●业务人员、项目发起人、项目经理：来自于首席技术官办公室的副总裁。 ●商业智能分析师：来自于IT 部门的代表。 ●数据工程师和数据库管理员（DBA））：来自于IT 部门的代表。 ●数据科学家：EMC 杰出工程师，他还开发了GINA 案例研究中的社交图谱。 项目发起人想要利用社交媒体和博客[26]来加速全球创新和研究数据的收集，并激励世界范围内的数据科学家“志愿者”团队。鉴于项目发起人缺少一个正式的团队，他需要想办法找到既有能力有愿意花时间来解决问题的人。数据科学家们往往热衷于数据，项目发起人依靠这些人才的激情富有创新地完成了工作挑战。 该项目的数据主要分为两大类。第一类是近 5 年EMC 内部创新竞赛，被称为创新线路图（以前称为创新展示），提交的创新想法。创新线路图是一个正式的、有机的创新过程，来自世界各地的员工提交创新想法，然后被审查和评判。最好的想法被选择出来进行孵化。因此，创新线路图的数据是结构化数据和非结构化数据的混合，结构化数据包括创新想法的数量、提交日期和提交者，非结构化数据包括该创新想法的文本描述。 该项目的数据主要分为两大类。第一类是近 5 年EMC 内部创新竞赛，被称为创新线路图（以前称为创新展示），提交的创新想法。创新线路图是一个正式的、有机的创新过程，来自世界各地的员工提交创新想法，然后被审查和评判。最好的想法被选择出来进行孵化。因此，创新线路图的数据是结构化数据和非结构化数据的混合，结构化数据包括创新想法的数量、提交日期和提交者，非结构化数据包括该创新想法的文本描述。 第二类数据包括来自世界各地创新和研究活动的备忘录和笔记。这些数据也包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括日期、名称、地理位置等属性。非结构化数据包括“谁、
怎么写好一份数据分析报告？ 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！ 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》； 有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。
淘宝数据分析怎么做 除了以上的数据点外，电子商务网站上的日常运营数据还包括网站相关数据、商品相关数据、订单相关数据、客户相关数据和品牌相关数据等等。 不得不做的数据分析 电子商务运营的各个环节都需要以数据为依据，而对于数据我们也需要进行处理。当然，不需要等到所有的数据都准备好了再来做数据分析，可以根据手中有限的数据开始，等有了更多的数据之后，再启用新的方式和算法对新的数据做分析。 1.流量分析 分析流量来源最主要的原因是让我们能够更好地了解自己的潜在客户。要做好用户体验，我们首先就需要了解潜在客户的人群属性、时空属性和兴趣属性，相当于对他们做了背景调查。只有详细了解了访客，我们才能有的放矢。 分析流量的来源特点：流量的来源包括搜索引擎、关键词购买、外部链接和直接访问等。不同的流量都有各自的特点，而因为这些特点，各自的作用也是不尽相同的。 分析访客的时空属性：如果访客时空属性可以和我们网站的商品属性相匹配，那么流量变现的效果会有提升。 分析访客的人群属性：关于访客的信息(包括访客的年龄、性别、学历、收入信息等)可以从大量的网页浏览记录和网络行为中识别出来。关于访客的信息越多，访客网页浏览记录越多，我们对这些人群属性的判断就越精准。如果我们能够准确把握流量来源的人群属性，就可以使得商品的推送更加精准。 分析客户的兴趣属性：通过流量来源的特性分析我们可以对客户的兴趣点有一定分析，从客户的兴趣点出发，我们能更好的推送产品信息。 不过我们要注意对于流量的分析，关于访客的人群属性和兴趣属性的判断对于每个人不是100%准确的。 2.网站分析 如果你的网站相对比较简单，则可以直接采用谷歌分析等网站分析工具来对网站做流量分析。不过如果网站比较复杂，那么我们需要使用构建系统工具通过日志分析来了解网站访问的详细信息。如果能够结合多个网站上的日志分析，我们可以了解客户在进入网站前和进入网站后的行为，从而更加深入了解客户对网站上的商品和内容的兴趣。 因为每个客户的使用习惯是不同的，因而他们对于网站的要求也是不一样的。在做优化页面的时候，我们只能考虑到大多数人员的需求。当然，如果我们能够很清晰地把对页面有特殊要求的人群区分出来，针对他们做特定的优化也是可以的。 网站内容：频繁更新的文章、和商品相关的专题、公司的官方博客以及微博的链接、网站上各个位置的网络分享功能，此外，应当提供便捷的客户沟通工具。 页面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用来衡量外部流量质量的重要指标。简单来说，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。
如何用Excel做数据线性拟合和回归分析 我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel 就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项 实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。 因为R2>0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。 为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用
如何做好一份数据分析报告 现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。 一、基础数据的采集缺乏科学依据 基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。
作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。 二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。 例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析 （一）、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做 （二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。 （三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？ 三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中
https://www.doczj.com/doc/6910454774.html, 带新手入门大数据行业_光环大数据培训 最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情，虽然网上类似的文章不少，但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们，你真的想好了吗？我说的不一定对，Justdoyourself！ 我适合数据分析吗 很多人选择大数据行业，选择数据分析更多看到的是这个岗位前景不错、薪资待遇也不错，各种培训让人看起来事情也挺简单。往往没有对岗位和自身进行合理评估，真正在求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许完全不一样。 其实在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？知己知彼百战不殆，在做职业选择或者机会选择时可使用SWOT分析模型，更好的认识自己。 SWOT：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threat）。其中，优势与劣势是对自身条件的分析，机会与威胁是对外部环境的分析。 一、个人优势与劣势分析（不限以下） 对于个人的评估，可以自己进行，也可以邀请朋友家人协助。全面客观的判断自我，对职业选择尤为重要。 1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开哦 3、学习能力：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么 4、沟通合作能力：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么 5、性格：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？
数据分析的三大作用 一、现状分析 简单来说告诉你过去发生了什么 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，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。 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，对企业运营情况有更深入的了解。 二、原因分析 简单来说告诉你某一现状为什么发生。运营情况具体好在哪里，差在哪里。 三、预测分析 将来会发生什么 对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。 数据分析六部曲 一、明确分析目的和思路 1、明确分析目的（为什么开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？等等） 2、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指 标。要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。通俗来说以营 销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的 完整性，分析结果的有效性及正确性。营销理论模型有4p、用户使用行为、stp理论、 swot等，管理方面理论pest、5w2h、时间管理、生命周期） 3、数据分析方法论 （指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？是数 据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。及数据分析方法不同，前者是宏 观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。） 常用的方法论有： PEST（是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。一般应对的是政治、经济、技术、社 会）； 5W2H（何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）；逻辑树分析法（将问题的所 有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。遵循3个原则：要素化；把相同 问题总结归纳成要素，框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联 化；框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）； 4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合）、价 格（基本价格、折扣价格、支付期限。影响定价因素：需求、成本、竞争）、渠道、促
谁说菜鸟不会数据分析-- 整理概括版本数据分析的三大作用 一、现状分析 简单来说告诉你过去发生了什么 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，以说明整体经营是好还是坏，以及好坏的程度。 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，对企业运营情况有更深入的了解。 二、原因分析简单来说告诉你某一现状为什么发生。运营情况具体好在哪里，差在哪 里。 三、预测分析 将来会发生什么对企业的未来发展趋势作出预测，一般通过专题分析来完成的，通常在制定企业季度、年度等计划时进行的，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。 数据分析六部曲 一、明确分析目的和思路 1、明确分析目的（为什么开展数据分析,通过这次数据分析我要解决什么问题等等） 2 、确定分析思路（如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用那些分析指 标。要知道先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间有逻辑关系。通俗来说以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。营销理论模型有4p、用户使用行为、 stp 理论、 swot等，管理方面理论pest、5w2h时间管理、生命周期）
3、数据分析方法论 （指数据分析思路比如从哪几方面开展数据分析, 各方面包含什么内容和指标, 是数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。与数据分析方法不同，前者是宏观角度分析的，后者是从微观角度分析的包括对比分析、交叉分析等等方法。）常用的方法论有: PEST是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。一般应对的是政治、经济、技术、社会）; 5W2H何因、何事、何人、何时、何地、如何做、何价）;逻辑树分析法（将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下拓展。遵循 3 个原则:要素化; 把相同 问题总结归纳成要素，框架化: 将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则，，关联化; 框架内的各要保持必要的相互关系，简单而不孤立）; 4P营销理论（四要素：产品（有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组 合）、价 格（基本价格、折扣价格、支付期限。影响定价因素：需求、成本、竞争）、渠 道、促 销（促销组合:广告、宣传推广、人员推销、销售促进）） 用户行为理论（指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先有 一个认知、熟悉的过程、然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。） 二、数据收集数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。一般数据来源主要有以下几种方式: 数据库（公司自身数据库）、公开出版物（中国统计年鉴）、 互联网（搜索引擎）、市场调查（专门的调查）
数据分析新手入门资料（系列一） 来源：知数教育网 什么是数据分析？ (2) 如何用数据？ (5) 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐（43本全）？ (6)
一、到底什么是数据分析 之前在微博上发起一个话题，大家一句话向外行说说什么是数据分析?有100多位同学参与讨论和转发，其中一些有意思的、不错的说法，大家一起来看看。 最专业的数据分析： @沈浩老师: 有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术! 最简洁的数据分析： @小蚊子乐园：简单的很，就是分析数据。 @Terensu：描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果。 @wangman02：从一大堆数据中提取到你想要的信息，就是数据分析。 最浪漫的数据分析： @数据化管理：数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。 @刘万祥ExcelPro: 你喜欢上一个姑娘，你会搜集她的兴趣、爱好、星座、闺密、乃至三围。。。等等各种信息吧，然后想自己怎么能搭讪上、约出来，碰壁了会继续找原因、想办法，这里面你都有在做数据分析呀。 @CIVN可视化社区：从你每天发的微博研究你喜欢哪个明星、是哪个星座的、喜欢吃什么买什么、大概几岁会嫁出去。 最IT的数据分析： @穆浩然：所以我一般都说我是做IT的。 @YicoLeung:复制粘贴。 @仓鼠_茄子把：你应该对男的低调说自己是码农，对女的高调说自己是分析师!现在甭管是什么职业，加个师字就显得特牛B，比如策划师,揉奶师,面包师,搬砖师等等。 最实用的数据分析： @ETwise:我告诉别人：你买了牙膏我还会推荐你买牙刷，我就是做这样的工作的。
书名：谁说菜鸟不会数据分析 起因：对于数据分析，虽然一直在做，当然也想了很多思路，查了大量的数据，解决了一些问题。但效果却 仍是在一直下降，始终不能让人满意，总感觉分析得不是很专业，很系统。因此，想学习数据分析方面的理 论知识，了解一下更多的分析方法，借鉴与学习别人的分析思路，以用于当前的实际工作，改善项目运营的 效果！ 购买：最近家里的事情都安排妥当，需要将重心回到工作中！在当当网和京东商城找书，看到《谁说菜鸟不 会数据分析》这些书，人气很高，难度不大，可以先作为入门学习的材料。 学习时间：2011年7月16日至2011年7月17日 阅读方式：只抓重点，快速阅读 读书摘要： 重点看了数据分析的概念，数据分析师的基本素质，数据分析的六个步骤，数据分析方法论与数据分析方法 ，以及看了下以前都很熟悉字段、记录、数据类型、数据表。对于EXCEL使用与操作，如函数、图表、快捷 键等，以及数据的展现（图表的使用）以及分析报告（PPT的制作）等内容，我早已具备了这方面的知识， 且在实际工作中，都是以功能比EXCEL强大得多的数据库，通过编写大量的SQL脚本来处理数据，因此这里只 是浏览带过。总体来说，这是一本很基础，入门的数据分析读本。该书使用情景故事与对话，使得读起来更 通俗易懂，更容易让人理解，也便于记忆。 笔记： 1，何谓数据分析？ 数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化， 以求最大化地开发数据的功能。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。 2，数据分析师的基本素质 1）态度严谨负责：只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。数据分析师可以
第壹章 数据分析那些事儿 数据分析是“神马” 数据分析六步曲 几个常用指标或术语 w
>>谁说菜鸟不会数据分析 出场人物： 牛董，关键词：私企董事长、要求严格、为人苛刻； 小白，关键词：应届毕业生，刚入职场的伪白骨精（白领+骨干+精英）、牛董助手、爱臆想； Mr.林，关键词：小白同事、数据分析达人、成熟男士、乐于助人、做事严谨。 话说小白过五关斩六将，通过严格的面试，最终从众多优秀毕业生中脱颖而出，成为公司的一员。在报到的第一天，公司HR向小白介绍了她的职位——公司牛董的助理，负责 文秘工作，可能需要做一些数据分析之类的活儿。小白一听到数据分析这个词，就感觉头 皮发麻，这时，她的脑子里幻想出一些穿白大褂的科研人员在实验室的计算机前不断忙碌 的场景。虽然在上大学时也使用过Excel，但是如果要做数据分析工作，她还真的有些不 知如何下手。无数个问号涌到她的脑海中：数据分析到底要做什么呢？我要怎么做数据分 析？老板想要看什么样的结果呢？……唉，只好边走边干了。 HR看出小白的心事，说道：关于数据分析你不用太担心，如果遇到难题，你可以请教我们公司的Mr.林，他在这方面可是专家喔！ 小白一听有救星，立马兴奋起来，好像抓到救命稻草一样，想赶紧找到这位大师级人物，然后一股脑把疑问全倒出来。 HR：小白，你跟我来吧，我给你引荐下Mr.林。 小白：好的。 说着小白跟HR来到了Mr.林的办公桌旁，HR说道：Mr.林，这是我们公司新来的同事，叫小白，现担任牛董助理，她的部分工作涉及数据分析，到时候有问题还要麻烦您多多指 点了。 小白紧跟着说道：Mr.林，您好，请多多指教。 Mr.林：呵呵，太客气了，有问题直接来找我就可以了。 小白趁机说道：我现在就有问题，您现在是否有时间帮我解答下？数据分析是干什么的，具体要怎么做？ Mr.林听完后，笑了起来：你还真是不客气呀，好吧，你刚进公司，我就先给你做个简单的培训，带你入个门吧，以后的修行可就靠你自己努力了。 小白用力点着头，HR见这“师徒”二人颇有一见如故之感，大致交代一番后，就离开了。 1.1数据分析是“神马” Mr.林接着说道：小白，既然要学习数据分析，借用现在的网络流行语，你能说说数据12 分析是“神马”么？
网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。 那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示： 1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】： 2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】： 3）选择【分析工具库】，点击【确定】： 4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示： 安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。 一、回归分析 在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。 百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛： 1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析； 2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示： 1. 首先，利用散点图描绘图形：
第 章 数据分析那些事儿 数据分析是“神马” 数据分析六步曲 几个常用指标或术语1
>> 12谁说菜鸟不会数据分析 出场人物： 牛董，关键词：私企董事长、要求严格、为人苛刻； 小白，关键词：应届毕业生，刚入职场的伪白骨精（白领+骨干+精英）、牛董助手、爱臆想； Mr.林，关键词：小白同事、数据分析达人、成熟男士、乐于助人、做事严谨。 话说小白过五关斩六将，通过严格的面试，最终从众多优秀毕业生中脱颖而出，成为公司的一员。在报到的第一天，公司HR向小白介绍了她的职位——公司牛董的助理，负责文秘工作，可能需要做一些数据分析之类的活儿。小白一听到数据分析这个词，就感觉头皮发麻，这时，她的脑子里幻想出一些穿白大褂的科研人员在实验室的计算机前不断忙碌的场景。虽然在上大学时也使用过Excel，但是如果要做数据分析工作，她还真的有些不知如何下手。无数个问号涌到她的脑海中：数据分析到底要做什么呢？我要怎么做数据分析？老板想要看什么样的结果呢？……唉，只好边走边干了。 HR看出小白的心事，说道：关于数据分析你不用太担心，如果遇到难题，你可以请教我们公司的Mr.林，他在这方面可是专家喔！ 小白一听有救星，立马兴奋起来，好像抓到救命稻草一样，想赶紧找到这位大师级人物，然后一股脑把疑问全倒出来。 HR：小白，你跟我来吧，我给你引荐下Mr.林。 小白：好的。 说着小白跟HR来到了Mr.林的办公桌旁，HR说道：Mr.林，这是我们公司新来的同事，叫小白，现担任牛董助理，她的部分工作涉及数据分析，到时候有问题还要麻烦您多多指点了。 小白紧跟着说道：Mr.林，您好，请多多指教。 Mr.林：呵呵，太客气了，有问题直接来找我就可以了。 小白趁机说道：我现在就有问题，您现在是否有时间帮我解答下？数据分析是干什么的，具体要怎么做？ Mr.林听完后，笑了起来：你还真是不客气呀，好吧，你刚进公司，我就先给你做个简单的培训，带你入个门吧，以后的修行可就靠你自己努力了。 小白用力点着头，HR见这“师徒”二人颇有一见如故之感，大致交代一番后，就离开了。 1.1 数据分析是“神马” Mr.林接着说道：小白，既然要学习数据分析，借用现在的网络流行语，你能说说数据分析是“神马”么？
今天看到一篇文章：《数据分析三部曲》，感觉跟我分析时的思路差不多，于是想模仿写一篇游戏方面的。我的数据分析都是自己长时间磨练出来的，没有什么高明的老师指点，只求能够有效的发现问题，解决问题。不懂什么数据模型，只求方法简单实用。 三部曲的前提是你对工作有热情，愿意去钻，如果没有热情纯属白搭，有低潮的时候就不太看数据，就算看也是草草而过，没有心情去深究。所以有热情才谈得上数据分析。 第一步：宏观数据 宏观数据是每天都要观察的数据，例如全服的人数（注册，在线，登陆，充值，消费…），钱数（充值数，消费数，ARPU…）。 看这些数据是为了发现“异常数据”和“趋势数据”。 异常数据：就是某些宏观数据的突变，这个时候问题已经发。能够短期内对数据造成较大影响的问题比较好发现，也比较容易解决。下面一步就详细说明。
趋势数据：数据变化较平缓，但是有一种趋势，我们要利用对我们有利的趋势，减弱对我们不利的趋势。这种数据可以指导长期计划，同时这些数据下也会藏着较隐蔽的问题（此类问题不容易发现，不容易解决）。 第二步：细分数据当发现异常数据的时候，我们知道有问题，想要知道什么问题，必须细分数据，层层深入。 细分的维度无非就是：付费额度，等级，服务器，消费点，时间点… 我画了一个思维导图，大致写了一些细分的思路。
有了思路之后最大的问题就是：能否得到想要的数据？！ 在有数据的情况下，多花时间，多花心思，一定能有所收获！
特别需要注意的是：细分的时候不要加入任何主观的判断，直接就论断出原因。这样就无法再细分下去，无法发现问题的本。 第三步：结合数据，主观分析 很多时候，数据只能告诉我们一些现象，但是最终的问题原因我们无法从数据中得知，只能通过自己对游戏，对玩家的了解来做一些判断（建立在数据之上），下面是主观分析的思维导图。
2020物流1+X证书培训真题八试题及答案 基本信息：[矩阵文本题] * 一、单选题得分1分 1、（）是打造智能物流的关键技术与工具，可以构建物流信息地图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、客户信息等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。 [单选题] * A、GIS(正确答案) B、GPS C、GSM D、EDI 2、时间自我认知的步骤是（）。 [单选题] * A、自我了解→他人评价→社会反馈→反省总结(正确答案) B、自我了解→他人评价→反省总结→社会反馈 C、他人评价→自我了解→社会反馈→反省总结
D、他人评价→自我了解→反省总结→社会反馈 3、控制运输成本的目的是使总的运输成本降低，以下（）不是运输成本的控制策略。 [单选题] * A、合理选择运输工具 B、拥有适当数量的车辆 C、适当超载提高载量(正确答案) D、优化仓库布局 4、在承运人讲货物交付收货人之前，托运人（）要求承运人中止运输、返还货物、变更到达地或者将货物交给其他收货人。 [单选题] * A、可以(正确答案) B、不可以 C、同承运人协商 D、同收货人协商 5、用表上作业法优化运输线路，从运价（）的单元格开始 [单选题] * A、最大 B、最小(正确答案) C、中间值 D、合理 6、众物智联物流与供应链集团计划与某高校联合在其实训中心内开设无人超市，公司计划对学校范围内的学生和教师及家属进行市场调研，分析其需求及对价格等
的敏感度，通过初步调查，公司认为在校大学生和年轻教师是其潜在的客户群体。进行无人超市问卷调研时，（）不适宜在问卷中出现。 [单选题] * A、对无人超市的了解 B、姓名(正确答案) C、个人的消费习惯 D、对无人超市的建议 7、公司每年需要零件30000个，单位购买价格20元，每次采购成本是240元，每件每年仓储成本10元，经济订货批量是（）。 [单选题] * A、 1000 B、 1200(正确答案) C、 1400 D、 800 8、能将产品/服务误差、问题或缺陷归纳起来以便于相关人员进一步解决问题的考核分析工具是（）。该方法认为，企业80%的问题是由20%的原因造成的。 [单选题] * A、直方图 B、趋势图 C、因果图 D、帕累托图(正确答案) 9、某物流企业具有较强的技术实力，而同时当地政府和银行支持企业进行技术升级改造，引进智慧物流装备，企业就可以采取（）战略。 [单选题] *
数据分析新手入门资料（系列一） 来源：西线学院 什么是数据分 析？ (2) 如何用数 据？ (5) 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐（43本 全）？ (6)
一、到底什么是数据分析 之前在微博上发起一个话题，大家一句话向外行说说什么是数据分析?有100多位同学参与讨论和转发，其中一些有意思的、不错的说法，大家一起来看看。最专业的数据分析： @沈浩老师: 有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术! 最简洁的数据分析： @小蚊子乐园：简单的很，就是分析数据。 @Terensu：描述数据特征，预测数据趋势，展示分析结果。
@wangman02：从一大堆数据中提取到你想要的信息，就是数据分析。 最IT的数据分析： @穆浩然：所以我一般都说我是做IT的。 @YicoLeung:复制粘贴。 @仓鼠_茄子把：你应该对男的低调说自己是码农，对女的高调说自己是分析师!现在甭管是什么职业，加个师字就显得特牛B，比如策划师,揉奶师,面包师,搬砖师等等。 最浪漫的数据分析： @数据化管理：数据分析就是：茫茫人海中，你通过观察、跟踪、记录等手段找到你生命中最想爱的那个人，进而根据对方的喜好，成功的展示了自己的优点，改进了自己的缺点，并且说服了对方的父母，承诺终身与ta为伴的一项工作。@刘万祥ExcelPro: 你喜欢上一个姑娘，你会搜集她的兴趣、爱好、星座、闺密、乃至三围。。。等等各种信息吧，然后想自己怎么能搭讪上、约出来，碰壁了会继续找原因、想办法，这里面你都有在做数据分析呀。 @CIVN可视化社区：从你每天发的微博研究你喜欢哪个明星、是哪个星座的、喜欢吃什么买什么、大概几岁会嫁出去。 最神化的数据分析： @张启仁：数据分析是算命的。 最实用的数据分析： @ETwise:我告诉别人：你买了牙膏我还会推荐你买牙刷，我就是做这样的工作
读《谁说菜鸟不会数据分析》有感 ————资讯部陈罗东 一提到数据分析很多人就望而却步,无法迈入经常有朋友问:数据分析应该怎么去做?有什么快捷的分析技巧?而最近我们读了一本“谁说菜鸟不会数据分析”从中了解了海量数据分析方法和技巧,本书基于通用的工具EXCEL,加上必知必会的数据分析概念,然后采用通俗易懂的讲解方式,全书共分为8章,以对话问答的形式故事化的情境设计来讲解完成,让读者更有一口气读下去的兴致。下面就由我来讲述一下对本书的一些感想。 第1章数据分析那些事儿 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它他加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 主要讲述了所谓数据分析,菜鸟与数据分析师的区别,对数据分析产生的好奇心,数据分析应该做到怎么样的流程,数据分析前应该有那些准备。从中的数据分析六步曲,首先明确分析目的和内容,然后是数据收集,数据处理,分析,展现,最后撰写数据分析报告,还有数据分析中经常用到的几个术语,平均数绝对数与相对数,百分比,比例等这些采用图形来分类讲述数据分析结果容易出现的错误,这些数据分析流程很值得我们去学习和运用。 第2章无米难为巧妇――数据准备 当我们做某件事情时都首先要了解做这一件事情前我们要准备些什么,事情的经过及事情的结果,相同数据分析也必须先要有数据,从一开始的数据收集、数据处理、数据分析都离不开数据。所以要想数据能达到更效的说服力数据前期准备是相当重要。
了解数据最基本于EXCEL,主要有四种方法,如菜单操作、函数、图表和宏,以及常用的快捷键。通过简单的工具对数据事先分类汇总处理。在这里我们还要了解到数据的来源,其主要有两种:导入外部数据和自己录入数据。自己录入数据为我们提供了四种很好的方法让我们输入时更准确更省时。 第3章三心二意——数据处理 数据处理无疑就是对一些数据作增加删除,以及无效数据的筛选,分析数据的可用性及真实性,使得出来的数据具有一的说服力,这是我没读这本书时的个人理解。 今天使我对数据处理又有了一种不同的看法,数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据是对事实、概念或指令的一种表达形式,可由人工或自动化装置进行处理。数据的形式可以是数字、文字、图形或声音等。 从这标题“三心二意”就很好理解,做数据处理我们要做到:有信心、细心、平常心、诚意、合老板意,以及处理中的步骤和技巧。数据处理或许就是像我们平常所说的在鸡蛋里挑骨头,在数据里查找替换、数据排序、筛选、函数运算等都是我们在数据处理中必不可少的,通过本章阅读更了数据抽取、数据计算、数据分组和数据转换四大数据加工技巧。 第4章工欲善其事必先利其器——数据分析 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息,在这里我常常错误的将数据分析方法和数据分析法论为一谈。数据分析的目的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。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。 数据分析我们可以从对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析、综合评价分析、漏斗图分析、矩阵关联分析等数据分析法,其中我们常常用到的就是EXCEL数据分析工具-数据透视表,其通过一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。