如何進入數據分析

Ⅰ 如何有效的進行數據分析

有效的進行數據分析方法。設定目標，數據分析啟動前，要先設定明確、可拆解的目標，需要清除知道自己做數據分析的最終目標，才能保證分析過程中遭遇到大量的新數據而最終偏離了目標。
1、數據挖掘。
2、數據處理，挖掘數據的過程中，很多數據屬於原始數據，並不是每個數據都對當前分析目標有用，那就需要對數據進行加工、整理。
3、數據分析，數據處理過後，就可以開始數據分析了。數據分析需要聚焦在業務、產品和用戶上，不要為了分析而分析。
4、數據總結，數據分析的總結，要結論先行，逐層分解，最後提供論據論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字，圖文結合讓數據結論的呈現更為生動形象。除了結論呈現外，還可以呈現觀點、建議、措施等。

Ⅱ 如何利用Excel進行數據分析

方法如下：

1.首先要裝一個數據分析的工具，具體方法是點office按鈕，然後是excel選項，再點左邊菜單裡面的載入項，點開後，在下面有個管理，點轉到（Excel載入項）。然後勾選分析工具庫，確定就好了（裡面還有一個分析工具庫—VBA，這個是編程用的，一般用不到，不需要勾選）。

2.裝好後，點數據，在菜單最後有一欄，會出現數據分析。點數據分析，選直方圖再確定，會彈出一個對話框，輸入區域即是你要進行分析的數據，接收區域是分類，輸出區域你自己選一塊就好了，再點確定就好了。至於柏拉圖，累計百分率還有圖標輸出你需要就勾上，不要就不用勾。輸出的結果也可以根據自己的需要進行修飾，比如修改一下名稱什麼的。

圖示如下，在對話框的格子里可以看到各個區域的范圍。

Ⅲ 怎樣對數據進行分析

數據分析方法：

1、對比分析法

對比分析法是通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。

所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。

預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。

比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。

使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

Ⅳ 如何進行數據分析

1. 收集數據

數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。

2. 數據清洗

數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。

3. 數據可視化

是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。

4. 數據方向建設和規劃

不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。

5. 數據報告展示

數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。