對於什麼數據需要統計分析

Ⅰ 淺談數據統計分析的重要性

在《萬萬沒想到，用理工科思維理解世界》這本書中，有一句話「想要什麼品質對成功最重要，科學的辦法不是看名人傳記，而是進行大規模的統計。」其實，不只是這個問題可以用大規模的統計得到答案，工作與生活中，很多事情都可以通過調研與數據統計分析得到答案或者是解決思路甚至是解決辦法。

先講講幾個數據統計分析成功的案例。

Facebook廣告與微博、SNS等網路社區的用戶相聯系，挖掘出大量的數據，然後進行統計分析，為廣告商提供更為精準的服務，該精準廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據市場調研機構eMarketer的數據，Facebook年營收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。

Hitwise發布會上，亞太區負責人John曾舉例說明：亞馬遜30%的銷售是來自其系統自動的產品推薦，通過客戶分類，測試統計，行為建模，投放優化四步，運營客戶的行為數據帶來競爭優勢。

此外，還有好多好多，對數據進行統計分析而獲得成功的例子。比如在營銷領域，對客戶分群數據進行統計、分類、等等分析，可以判斷客戶的發展趨勢，對產品的數據進行統計，可以預測銷量，還能找出銷量薄弱點進行改善。在金融上預測股價及其波動，無不是依靠以往大量的股價及其波動數據得出的結論，總不可能是憑意念想像出來的。

如某公司要進行一種葯一致性評價的仿製葯研究，那麼他就要進行前期調研，看看這個葯物專利保護期、行政保護或監測期是否有效，上市時間是什麼時候，哪一家公司研究的。在國外有沒有其他公司仿製，在中國有沒有該葯品上市，或者其他公司在研究，如果有研究也要查明有幾家公司備案，BE備案與通過情況。通過統計進口已獲批制劑、國產已獲批制劑、的種類與數量，制劑 CDE 受理目錄情況，這些通過數據統計出來的信息，為是否有市場價值提供最有力的答案。

記得2017年的時候，我有一個師兄要創業，創辦一個婚慶公司，朋友和家人都對他說：「中國離婚率不斷攀升，而且年輕人不願意結婚，你創辦婚慶公司沒有發展前景的。」朋友還勸他考慮其他朝陽行業，不要太冒險。師兄沒有反駁，也沒有妥協，一周後，師兄來著一打有著密密麻麻數據的圖表給他們看，並解釋這是他調查的結果。

「2014年全國有1302.0萬對人結婚，平均每天有對人結婚；2015年全國有1220.6萬對人結婚，平均每天有對人結婚；2016年全國有1138.6萬對人結婚，平均每天有對人結婚，朋友還專門統計了廣東的結婚數據。從數據的趨勢看，中國結婚率確實在下降，而且下降的比例並不小，但同時我們也看到了，這個結婚數據依然龐大，平均下來每天還是很多對人結婚。他還說，對於居高不下的離婚率，你們擔心的是人們會產生婚姻恐懼，會不敢結婚，而我看到的是機會，是不斷增加的結婚數據。因為這些離婚人士並不是不婚主義者，他們只是婚姻的失敗者，但是他們會再婚的，結婚人數依然會很高。從數據分析來看，擔心的不應該是中國離婚率不斷攀升，而且年輕人不願意結婚的問題，而是要想這么策劃有創造、有新意的婚禮策劃方案。」

現在2019年，師兄的婚慶策劃公司開得很成功，每一周都排得滿滿的婚禮活動，他還拓展業務，增加公司活動的項目，事業可謂是紅紅火火。每次給學弟學妹們分享成功經驗，他都會很認真地說：「他的成功，很大原因來自於科學數據的統計及分析，數據告訴，做這一件事情有很大的市場空餘度，可以成功。」

現在我們做事情很少憑主觀意識去判斷或者決策了，你想要老闆贊同你的觀點，支持你的項目，不是講一大堆話去描述你的觀點是正確的，而是拿著你統計和分析出來能夠證明你的觀點是正確的數據給領導看。

Ⅱ 統計分析的三大主要內容

統計分析是統計工作的最後階段，具體內容如下：

1、它將大量通過調查和整理的統汁資料，進行科學分析，找出發展規律；

2、發現企業管理和計劃執行中的問題和薄弱環節，並找出其原因；

3、提出符合實際的解決問題的辦法或建議。

通過對資料的分析，最後會形成統計分析報告。統計分析報告是統計分析研究過程中所形成的論點、論據、結論的集中表現，它乃是運用統計資料和統計方法、數字與文字相結合，對客觀事物進行分析研究結果的表現。

統計分析結果可以通過表格式、圖形式和文章式等多種形式表現出來。文章式的主要形式是統計分析報告。它是全部表現形式中最完善的形式。

(2)對於什麼數據需要統計分析擴展閱讀：

統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。

它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特徵。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以搞統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。只將統計工作者參與的分析活動稱為統計分析的說法嚴格說來是不正確的。

提供高質量、准確而又及時的統計數據和高層次、有一定深度、廣度的統計分析報告是統計分析的產品。從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品。

統計分析法的優點：方法簡單，工作量小。

統計分析法的缺點：定額的准確性差，可靠性差。

一是對歷史統計數據的完整性和准確性要求高，否則制定的標准沒有任何意義；

二是統計數據分析方法選擇不當會嚴重影響標準的科學性；

三是統計資料只反映歷史的情況而不反映現實條件的變化對標準的影響；

四是利用本企業的歷史性統計資料為某項工作確定標准，可能低於同行業的先進水平，甚至是平均水平。

Ⅲ 電商數據分析需要統計哪些指標

最重要的就是這幾個了：

1 、商品數據分析：電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

以上電商相關的可視化圖表的製作工具為BDP個人版，可以將各個平台數據統一整合到BDP，然後做好一次分析圖表，後期就不需要重復分析啦！

Ⅳ 統計分析的概念是什麼

統計分析，是指以統計資料為依據，以統計方法為手段，定量分析與定性分析相結合去認識事物的一種分析研究活動，為統計工作的最後階段，是充分發揮統計的信息、咨詢、監督作用的高級階段。

統計最基本的特點是以數字為語言，用數字說話。因此，統計分析必然以統計資料為依據，從大量的數據入手，通過深入研究，發現問題，分析問題，形成觀點，總結經驗教訓，提出改進工作的對策建議。這是統計分析最基本的特點。

統計分析要通過大量的、散亂的數據去觀察事物的整體，了解事物的全貌，要透過事物的數量去認識事物的本質及其運動規律，就必須使用各種科學的統計方法。如大量觀察法、抽樣推斷法、分組分析法、比較分析法、平均分析法、相關與回歸分析法、時間數列分析法、指數分析法與連環替代法，以及各種統計預測方法等。不用這些方法對大量的數據進行分類、比較，並加工計算各種分析指標，我們就無法確定事物的性質，無法掌握事物運動的規律，無法判斷事物水平的高低、質量的優劣、速度的快慢、效益的大小和發展前景的好壞。

Ⅳ 數據統計分析

對於資料庫中的基礎數據、參數數據、結果數據系統提供了相應的統計分析工具。其中包括基礎數據、參數數據的參數分析統計分析，結果數據的統計分析。

基礎數據、參數數據統計分析主要是對其中一些比較關鍵的參數和數據項進行分類統計和參數分布情況以及參數形成規律分析。統計分析的對象主要為計算單元的儲層厚度、滲透率、生烴率、蓋層厚度、油氣藏參數、勘探歷程、含油率、蘭氏壓力系數等數據進行統計分析。統計結果以直觀的直方圖方式進行顯示，同時可以把統計結果生成點陣圖圖件保存（圖5-69）。

參數統計分析具體步驟如下：

（1）在X 坐標軸數據項選擇區選擇需要統計分析數據項（數據項只能為數值類型或枚舉類型）；

圖5-69 數據統計分析

（2）為統計分析選擇對應Y軸數據項；

（3）選擇統計分析結果的圖形顯示方式，顯示參數統計分析結果；

（4）統計分析的結果可以通過設置工具進行設置。

圖5-70 數據統計分析屬性設置

結果數據統計主要是對評價的結果進行分布趨勢、統計概率進行統計分析，按照大區、評價單元、石油公司、地層分布、深度分布、資源品位、地理環境為數據統計分析依據，統計目標區域的各個資源量序列的分布趨勢、統計概率。統計分析的結果以直方圖和概率曲線進行顯示，同時可以把統計結果生成點陣圖圖件保存（圖5-70）。

結果數據統計分析在結果數據查詢完成後，自動進行統計分析，界面結果如圖5-71所示。

圖5-71 數據統計分析結果

Ⅵ 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

Ⅶ 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對於不同分析要求，我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等，然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。

2、鑽取分析

所謂鑽取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規比較分析

所謂常規比較分析，是指一般比較常見的對比分析方法，例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。

5、財務和因子分析

所謂財務和因子分析，主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標，既能大大減少參與數據建模的變數個數，同時也不會造成信息的大量丟失，達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數據分析

所謂專題大數據分析，是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有：市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

Ⅷ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。

3.分析數據

分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。