探索數據有哪些角度

① 數據分析有什麼思路

常見的分析方法有：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。

② 有關數據分析的7個方法論

距離2018Tableau峰會--上海站已經過去10天了，好記性不如爛筆頭，干貨太多很想把所有內容都記錄下來，下面分享一篇《有關數據分析的7個方法》並結合我工作當中的一些心得~

當我們拿到海量的數據時，可能會因為數據體量過大而無從下手，於是我們就變成了數據的搬運工，老闆實際上要的是一瓢數據，而我們給老闆的是一池數據讓老闆在數據的池水中翱遊。好的數據分析是讓數據說話，那麼我們怎樣來讓數據說話呢，上干貨~~~7個分析方法

1. 數據隨時間變化 ：某一個指標在日期維度上的變化，找尋異常、趨勢

tips：結合已知的事件來看待它的影響，最大值和最小值、異常值，等拐點都可以成為挖掘故事的金礦，可以將跨度時間切割為年度、季度、月度等，比較正常和不正常值的差異來探究異常。

結合工作當中的實例：上海一門店進行促銷，老闆一般會看截止某一時間節點的銷量，當時我們在分析銷量的時候我們分析了按小時的銷量，發現門店的銷量會在早晚高峰出現銷量上升，但在晚高峰時突然出現了銷量的短時下跌，後來結合CCTV發現門店因為進貨短時間人手不足等原因造成銷量下降。

2. 數據的放大與縮小

tips:集中關注某一特定區域或者范圍的數據，將其與其餘的數據做對比，可以先從整體入手並選擇感興趣的的數據區間，或者從某些有特徵的數據點入手，查看數據是否存在異常

結合工作當中的實例：每月在做月度分析的時候，比如涉及銷量完成率等這一個指標，我們一般會先看當月的情況，根據預算分配，我們會再考察YTD的情況。

3. 數據的對比

tips:展示不同區域或者不同類別為什麼會呈現不同的現象，通常是將一個群組/維度/項目與另外一個做對比

確認對比的目的，比如證實或偽證自己的猜想，對比不一定需要產生於在同一層級之間，可以個體VS個體，VS整體/平均/中位數

結合工作當中的實例：我們在年初的時候，公司對虧損的門店進行指標分析和量化，我們選取了銷量-服務-效率等幾個維度進行對比。對於具體門店到具體指標時，我們採用門店指標與公司中位數進行對比。

4. 數據的上鑽/下鑽

tips:在具有層級結構的數據中探索某一維度是如何影響全局的，可以有自下而上或者自上而下

當選擇到底是自下而上還是自上而下時，考慮你的聽眾更熟悉的背景，如果他們是只處理工作流程的某一具體環節的同事，那麼選擇自下而上；如果他們是對全局有宏觀把控但是你需要他們關注某些具體細節的領導，那麼選擇自上而下。

結合工作當中的實例：每月在做月度分析的時候，我們一般都會先關注公司整體銷售數據，具體銷量數字和完成預算情況，此外還會關注重點銷售區域的銷售數據，對於預算完成較差的區域，我們進一步再關注具體門店的情況。

5.突出值/異常值

tips:發現表現異常的時間段/個體，通過散點圖或者盒須圖進行呈現。異常值越突出，故事效果越好，越容易給觀眾以深刻的印象，用不同的顏色或者注釋標記出異常值以達到突出的效果。結合其他的敘述類型來挖掘出異常值背後的故事。

結合工作當中的實例：筆者所在的行業為零售行業，每天的零售銷售數據很多，記得一次月度匯報，銷量Top5的門店竟然出現在利潤後十名的表單中，當時細究原因是財務在賬務處理時將利潤進行了分割。此外，對於異常數據筆者發現很多情況是由於底層數據未經處理而導致數據不幹凈。

6. 數據的交叉點 ：多條趨勢線的相互交叉，或者某一個體超越了另外一個個體的時間節點

tips:通常代表著某種轉折或某個標志性的時間，展示時將交叉點之前時段的數據帶入到故事當中可以讓聽眾對交叉點產生時的背景有大致了解，同樣可以結合其他的故事類型一同講述。

結合工作當中的實例：我們在做數據分析時，我們會對比同期銷量趨勢，對於本年度銷量大於上一年度銷量的月份，我們會具體去看上漲的原因，具體是因為某一營銷政策、競爭對手等原因。

7.剖析原因：

tips:在關注某一指標時，分析哪些因素會影響該指標的表現，分析兩個角度之間的關系。

一個普遍應用的結構叫做「Goldilocks", 先展示一個並非特別相關的因素，然後再講述特別恰當的影響因子。如果有一個大家普遍認為很重要的因素但事實上並沒有想像中那麼重要，說明後面還有一個更恰當的因素。

結合工作當中的實例：我們在分析門店虧損情況的時候，通常會先找到幾個可能影響利潤的幾個指標，然後進行參考環比數據進行解釋，當我們用現有的幾個指標不能解釋利潤變化的時候，說明我們查看的影響因素還不夠全面或者門店周圍環境發生了重大改變。

③ 大數據應用價值發現的三大方法

1. 數據服務

數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。

2. 數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過“數據清理、轉換、建模、統計”等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。

3. 數據探索

數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。

關於大數據應用價值發現的三大方法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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④ 有沒有比EXCEL更直觀的數據分析軟體另外在分析數據時，都可以從那些角度進

思邁特軟體Smartbi就是一款更直觀的數據分析軟體
在數據分析時，你可以從這兩個角度進行分析：

1、銷售方面：分析銷售的目標，比如：毛利，毛利率，平效等各個方面，還有就是跨比大於銷到盈利能力，周轉率，年同比，環比等。

2、商品方面：主要分析的數據有，商品的類別結構，品牌結構，價格結構等，對於產品的廣度和深度的商品，淘汰率商品，銷售商品，滯銷商品，季節性商品和其他指標等這些方面進行分析。

思邁特軟體Smartbi提供一站式的商業智能和大數據分析功能，滿足所有用戶的各種需求。它還融合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；比如：大數據分析、可視化分析、探索式分析、應用分享等等。

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⑤ 具體什麼是探索性數據分析

探索性數據分析( Exploratory Data Analysis, EDA) 是指對已有數據在盡量少的先驗
假設下通過作圖、製表、方程擬合、計算特徵量等手段探索數據的結構和規律的一種數據
分析方法，該方法在20世紀70年代由美國統計學家J.K. Tukey提出。 傳統的統計分析方法
常常先假設數據符合-一種統計模型，然後依據數據樣本來估計模型的一些參數及統計量,
以此了解數據的特徵，但實際中往往有很多數據並不符合假設的統計模型分布，導致數據
分析結果不理想。探索性數據分析則是一種更加貼合實際情況的分析方法，它強調讓數據
自身「說話」，通過探索性數據分析可以真實、直接地觀察到數據的結構和特徵。探索性數
據分析出現之後，數據分析的過程就分為兩個階段:探索階段和驗證階段。探索階段側重
於發現數據中包含的模式或模型，驗證階段側重於評估所發現的模式或模型，很多機器學
習演算法(分為訓練和測試兩步)都遵循這種思想。當拿到一份數據時，如果做數據分析的
目的不是非常明確、有針對性，可能會感到有些茫然，那麼此刻就更加有必要進行探索性
數據分析了，它能幫助我們初步了解數據的結構和特徵，甚至發現- -些模式或模型，再結
合行業背景知識，也許就能直接得到一些有用的結論。

⑥ 什麼是探索性數據分析

探索性數據分析（EDA）是數據分析過程的第一步。在這里，可以了解擁有的數據，然後找出想要問的問題以及如何構建它們，以及如何最好地操縱可用數據源以獲得所需的答案。

可以通過現有數據中的模式、趨勢、異常值、意外結果等等進行廣泛地查看研究，並使用可視化和定量方法來了解數據所講述的故事，在其中尋找線索、邏輯、問題或研究領域等線索。

探索性分析由約翰·圖基(john Tukey)在20世紀70年代開發，經常被描述為一種哲學，對於如何進行分析沒有硬性規定。

用於進行探索性數據分析的常用的統計編程包是S-Plus和R，後者是一種強大、通用、開源的編程語言，可以與許多Bl平台集成。

可以使用這些工具執行的特定統計功能和技術包括：

聚類和降維技術，可創建包含多個變數的高維數據圖形顯示；

原始數據集中各欄位的單變數可視化，並進行匯總統計；

雙變數可視化和匯總統計允許評估數據集中的每個變數與正在查看的目標變數之間的關系；

多變數可視化，用於映射和理解數據中不同欄位之間的交互；

k -均值聚類(根據最接近的均值為每個聚類創建「中心」);

預測模型，例如線性回歸。

⑦ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑧ 數據探索的基本問題有哪些

數據探索是數據科學的一個重要組成部分，是用來了解數據的性質、規律、結構的一種方法。在進行數據探索時，需要解決一些基本的問題，包括：

• 數據來源：需要確定數據的來源，以便確定數據的可靠性和有效性。

• 數據清洗：需要對數據進行清洗，去除無用或異常數據，以便進行後續分析。

• 數據描述：需要對數據進行描述，了解數據的基本特徵，包括數據分布、中位數、平均數等。

• 數據可視化：需要使用可視化工具來展示數據，幫助我們更直觀地了解數據的規律。

• 數據挖掘：需要使用數據挖掘演算法來尋找數據中的潛在規律，幫助我們做出決策。

數據科學是一門新興的學科，是由計算機科學、統計學、數學等學科融合而成的。它的學科特點主要體現在以下幾個方面：

• 應用廣泛：數據科學可以應用在各個領域，如金融、市場營銷、醫學、教育、環境保護、能源管理、交通運輸等。

• 綜合性強：數據科學涵蓋了計算機科學、統計學、數學等多個學科，需要綜合運用這些知識來解決問題。

• 創新性強：數據科學需要不斷創新，開發新的方法和技術來解決問題。

• 實踐性強：數據科學需要將理論知識應用到實踐中，幫助我們做出決策和解決問題。

希望這些信息能幫到你！

⑨ 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑩ 什麼是探索性數據分析，試闡述探索性數據分析的四大主題

數據析指用適統計析收集量數據進行析提取用信息形結論數據加詳細研究概括總結程程質量管理體系支持程實用數據析幫助作判斷便採取適行
數據析數基礎20世紀早期已確立直計算機現才使實際操作能並使數據析推廣數據析數與計算機科相結合產物
統計領域些數據析劃描述性統計析、探索性數據析及驗證性數據析；其探索性數據析側重於數據發現新特徵驗證性數據析則側重於已假設證實或證偽
探索性數據析指形值假設檢驗數據進行析種傳統統計假設檢驗手段補充該由美著名統計家約翰·圖基(John Tukey)命名
定性數據析稱定性資料析、定性研究或者質性研究資料析指諸詞語、照片、觀察結類非數值型數據（或者說資料）析
具體
數據析極廣泛應用范圍典型數據析能包含三步：
1、探索性數據析：數據剛取能雜亂章看規律通作圖、造表、用各種形式程擬合計算某些特徵量等手段探索規律性能形式即往向用何種式尋找揭示隱含數據規律性
2、模型選定析探索性析基礎提類或幾類能模型通進步析挑選定模型
3、推斷析：通使用數理統計所定模型或估計靠程度精確程度作推斷
析
1、列表
實驗數據按定規律用列表式表達記錄處理實驗數據用表格設計要求應關系清楚、簡單明、利於發現相關量間物理關系；外要求標題欄註明物理量名稱、符號、數量級單位等；根據需要列除原始數據外計算欄目統計欄目等要求寫明表格名稱、主要測量儀器型號、量程准確度等級、關環境條件參數溫度、濕度等
2、作圖
作圖醒目表達物理量間變化關系圖線簡便求實驗需要某些結（直線斜率截距值等）讀沒進行觀測應點（內插）或定條件圖線延伸部讀測量范圍外應點（外推）外某些復雜函數關系通定變換用直線圖表示例半導體熱敏電阻電阻與溫度關系取數若用半數坐標紙lgR縱軸1/T橫軸畫圖則條直線
3、數據析主要包含：
1. 簡單數運算（Simple Math）
2. 統計（Statistics）
3. 快速傅葉變換（FFT）
4. 平滑濾波（Smoothing and Filtering）
5.基線峰值析(Baseline and Peak Analysis)

數據源
1、搜索引擎蜘蛛抓取數據；
2、網站IP、PV等基本數據；
3、網站HTTP響應間數據；
4、網站流量源數據
數據析程主要由識別信息需求、收集數據、析數據、評價並改進數據析效性組

識別需求
識別信息需求確保數據析程效性首要條件收集數據、析數據提供清晰目標識別信息需求管理者職責管理者應根據決策程式控制制需求提信息需求程式控制制言管理者應識別需求要利用些信息支持評審程輸入、程輸、資源配置合理性、程優化案程異變異發現

收集數據
目收集數據確保數據析程效基礎組織需要收集數據內容、渠道、進行策劃策劃應考慮：
①識別需求轉化具體要求評價供需要收集數據能包括其程能力、測量系統確定度等相關數據；
②明確由誰何何處通何種渠道收集數據；
③記錄表應便於使用； ④採取效措施防止數據丟失虛假數據系統干擾
析數據
析數據收集數據通加工、整理析、使其轉化信息通用：
七種工具即排列圖、圖、層、調查表、散步圖、直圖、控制圖；
新七種工具即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ、計劃評審技術、PDPC、矩陣數據圖；

程改進
數據析質量管理體系基礎組織管理者應適通問題析評估其效性：
①提供決策信息否充、信否存信息足、失准、滯導致決策失誤問題；
②信息持續改進質量管理體系、程、產品所發揮作用否與期望值致否產品實現程效運用數據析；
③收集數據目否明確收集數據否真實充信息渠道否暢通；
④數據析否合理否風險控制接受范圍；
⑤數據析所需資源否保障