編程里的數據分析有什麼用

❶ 請結合實例簡述如何理解數據分析,以及數據分析的作用是什麼

數據分析是指，用適當的統計分析方法，對收集來的數據進行分析，將它們加以匯總和理解消化，以求最大化地開發數據的功能以便於發揮數據的作用。它的的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數據背後的信息，集中和提煉出來，總結出所研究對象的內在規律。
商業領域中，數據分析能夠給幫助企業進行判斷和決策，以便採取相應的策略與行動。例如，企業高層希望通過市場分析和研究，把握當前產品的市場動向，從而制定合理的產品研發和銷售計劃，這就必須依賴數據分析才能完成。
例如2020年6月公司運營收入下降5%，是什麼原因導致的呢？是各項業務收入都出現下降，還是個別業務收入下降引起的，是各個地區業務收入都出現下降，還是個別地區業務收入下降引起的。這就需要我們展開分析，進一步確定收入下降的具體原因，對運營策略做出調整與優化。

❷ 數據分析的作用有哪些

1.評估產品機會

產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。

2.分析解決問題

產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。

3.支持運營活動

產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個“標准”的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過“人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。”只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。

4.預測優化產品

數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。

❸ python數據分析可以做什麼工作

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智慧

④桌面界面開發

⑤軟體開發

⑥後端開發

⑦網路爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❹ python數據分析干什麼

第一、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
第二、數據清洗
Python可以進行數據清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
第三、數據提取
進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標簽進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。
第四、數據篩選
Python數據分析還可以進行數據篩選，Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

❺ 什麼是數據分析有什麼作用

什麼是數據分析

數據分析已經稱為當下熱詞，但絕不僅僅只是Excel繪制幾個圖表、Python生成幾個圖片那麼簡單，更多的是對數據內在價值的探索。舉個最簡單的例子：你喜歡上一個陌生女孩，但你們沒有太多交集，這時候你通過微信、QQ、微博等等交友軟體四處尋找和她有關信息，並且通過她的著裝、她的出沒時間猜測出了她的職業高鉛與上下班大致分布情況，你通過詢問熟人拿到了聯系方冊譽式，並且打聽到了她的喜好，成功的製造了多次偶遇和邂逅，最後有情人終成眷屬....文中的你就是採用了合理的「分析手段」，對拿到的女孩「出沒時間」、「習慣」等數據分析出了她的日常作息、喜好等等，你拿捏住她的喜好不斷分析和預測她的下一次出沒地、她是否同意等等...

有什麼用

雖然是個很粗糙的例子，但也確實反映出了數據分析的內在：對業務數據，通過你的思維拆分成不同需求並通過工具挖掘數據內在價值，做出合理預測，這就是所謂的數據分戚姿好析了。數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動，同時數據分析也是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

❻ 數據分析有什麼作用

數據分析師的在企業中的主要作用是支持與指導業務發展。基本合格的數據分析師支持業務發展，優秀的數據分析師指導業務發展。

數據分析師在不同類型、規模、發展階段的企業中，發揮的作用不一樣：
在企業發展初期，基本是沒有數據分析師的。一個原因是數據量少，不用過多分析就能發現問題；另一個原因是互聯網業務發展初期目標很明確，用戶量是關鍵，無論用什麼方法先把用戶搞來，然後才有數據分析。

在企業發展中期，即業務上升階段，這個時候需要大量的數據分析師，尤其是沒有數據產品建設的企業。這時，數據產品和數據分析的工作基本是數據分析師承擔的：定指標、做報表、可視化、分析和預測。

對數據產品建設的重視與否是影響企業發展速度和質量的重要因素。數據分析的最基礎職責是幫助企業看清現狀。看不清現狀的企業是談不上長遠發展的。

企業發展壯大以後，數據分析團隊搭建好了，基本上分工會更加明確一些。數據架構師、數據倉庫工程師、數據產品經理、數據分析師、數據挖掘、演算法工程師等共同構成穩健的數據團隊。