① 數據分析的五大思維方式
數據分析的五大思維方式
發現很多朋友不會處理數據，這個過程叫做數據清洗，中間可能涉及到編程，分析人員是應該學點編程的，後面抽時間給大家介紹一下，今天不講這個。
今天要講數據分析的五大思維方式。
首先，我們要知道，什麼叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程，就是數據分析。數據本身並沒有什麼價值，有價值的是我們從數據中提取出來的信息。
然而，我們還要搞清楚數據分析的目的是什麼?
目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。
那麼，在這個從數據到信息的過程中，肯定是有一些固定的思路，或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。(本文用到的指標和維度是同一個意思)
第一大思維【對照】
【對照】俗稱對比，單獨看一個數據是不會有感覺的，必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。
圖a毫無感覺
圖b經過跟昨天的成交量對比，就會發現，今天跟昨天實則差了一大截。
這是最基本的思路，也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣，比如選款測款丶監控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據後，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等於無法從數據中讀取有用的信息。
第二大思維【拆分】
分析這個詞從字面上來理解，就是拆分和解析。因此可見，拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見「拆分」一詞，很多作者都會用這樣的口吻：經過拆分後，我們就清晰了……。不過，我相信有很多朋友並沒有弄清楚，拆分是怎麼用的。
我們回到第一個思維【對比】上面來，當某個維度可以對比的時候，我們選擇對比。再對比後發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候，【拆分】就閃亮登場了。
大家看下面一個場景。
運營小美，經過對比店鋪的數據，發現今天的銷售額只有昨天的50%，這個時候，我們再怎麼對比銷售額這個維度，已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解，拆分指標。
銷售額=成交用戶數*客單價，成交用戶數又等於訪客數*轉化率。
詳見圖c和圖d
圖c是一個指標公式的拆解
圖b是對流量的組成成分做的簡單分解(還可以分很細很全)
拆分後的結果，相對於拆分前會清晰許多，便於分析，找細節。可見，拆分是分析人員必備的思維之一。
第三大思維【降維】
是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表
這么多的維度，其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率，當存在這種維度，是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候，我們就可以【降維】.
成交用戶數丶訪客數和轉化率，只要三選二即可。另外，成交用戶數*客單價=銷售額，這三個也可以三擇二。
另外，我們一般只關心對我們有用的數據，當有某些維度的數據跟我們的分析無關時，我們就可以篩選掉，達到【降維】的目的。
第四大思維【增維】
增維和降維是對應的，有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時，我們就需要對數據做一個運算，增加多一個指標。請看下圖。
我們發現一個搜索指數和一個寶貝數，這兩個指標一個代表需求，一個代表競爭，有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數，用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法，就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。
【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解後，為了方便我們進行分析，有目的的對數據進行轉換運算。
第五大思維【假說】
當我們拿不準未來的時候，或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】，假說是統計學的專業名詞吧，俗稱假設。當我們不知道結果，或者有幾種選擇的時候，那麼我們就召喚【假說】，我們先假設有了結果，然後運用逆向思維。
從結果到原因，要有怎麼樣的因，才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那麼，我們可以知道，現在滿足了多少因，還需要多少因。如果是多選的情況下，我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑(決策)
當然，【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬(行空)，除了結果可以假設，過程也是可以被假設的。
我們回到數據分析的目的，我們就會知道只有明確了問題和需求，我們才能選擇分析的方法。
順帶給大家講講三大數據類型。這個屬於偷換概念，其實就是時間序列的細分，不是真正意義上的數據類型，但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】
第一大數據類型【過去】
【過去】的數據指歷史數據，已經發生過的數據。
作用：用於總結丶對照和提煉知識
如：歷史店鋪運營數據，退款數據，訂單數據
第二大數據類型【現在】
【現在】的概念比較模糊，當天，當月，今年這些都可以是現在的數據，看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位，那麼，今天的數據，就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較，才可以知道現在自己是在哪個位置，單有現在的數據，是沒什麼用處的。
作用：用於了解現況，發現問題
如：當天的店鋪數據
第三大數據類型【未來】
【未來】的數據指未發生的數據，通過預測得到。比如我們做得規劃，預算等，這些就是在時間點上還沒有到，但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據，預測沒有100%，總是有點兒出入的。
作用：用於預測
如：店鋪規劃，銷售計劃
三種數據是單向流動的，未來終究會變成現在，直到變成過去。
他人我不知道，但我自己非常喜歡把數據往坐標軸上面放，按時間段一劃分，每個數據的作用就非常清晰。
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② 怎麼才能用數據說話
學會用數據說話
前段時間，應邀參加了一個企業的月度生產經營分析會。在會上，我明顯的感受到該企業的管理幹部對數據極端不敏感。在將近兩個小時的會議中，我基本上沒有聽到幾個關於生產經營方面的數據，而大部分幹部的總結發言都是類似於該企業質量部經理的發言：8月份，在公司領導的正確帶領下，在各車間主任的共同努力下，我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意，認為我們的產品質量比較穩定……
會議將要結束的時候，該企業領導請我對這次生產經營會進行點評。我說：在座的各位好象都是學文科出身的，都喜歡用形容詞來表述我們的管理問題。但是這些話語顯然只適合外交辭令，對於我們搞企業管理的來說卻只有百害而無一利！……
其實，這種情況在國內很多的民營中小企業都普遍存在。很多企業的管理工作還停留在感性認識上，企業管理也還處於粗放式管理階段。表現在管理過程中的一個特徵就是喜歡用形容詞，就象上面的那位質量部經理的發言——我們在產品質量方面取得了很大進步，產品合格率比上月有很大提高，質量事故有所下降，客戶對我們的服務基本滿意——用的都是諸如：不錯啊，有提高，有下降，有進步，基本滿意，良好等等之類的詞語。
這些話，說沒有講嘛，也講了；說講了嘛，又什麼也沒講到。反正聽的人肯定是一頭霧水！因為這些對於搞管理的來說全都是廢話！
如果企業還停留在這個階段，必然會導致管理工作停留在「感性」層面上，致使大量的問題沒有得到及時、准確的暴露，當然也就不會得到及時、有效的解決了。久而久之，就會使企業潛在的問題越來越多，最終導致積重難返。
要改變這種局面，我們必須學會用數據來說話。所謂用數據說話，就是在管理過程中使用諸如：合格率，增長率，百分比，同比，利潤率，完成率，銷售額等等數學詞語。比如說我們用數據來表述上面的那位質量部經理的發言：本月質量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月質量事故2起，比上月下降了30%；客戶對我們的滿意度為84%，比上月提升了3%……
我們會發現用數據來表述比用形容詞來描繪更清晰、更直觀。從管理的角度來講，就很容易發現問題和暴露問題，而這正是解決問題的良好開端！
重視數據，運用數據是企業邁向精細化管理的第一步！很多企業的幹部在以前的粗放式管理模式下都習慣了用形容詞，現在到了該改變的時候了。
（馬駿七）
③ 怎麼講數據復制到Exce里
直接選擇需要的數據，然後 ctrl+c 到EXCEL中CTRL+v 即可
如果數據不符合需要，再具體根據數據的情況進行 數據 分列 等調整。
④ 如何進行數據的描述，
統計學是干什麼的呢？實際上，它就是研究如何搜集數據和如何整理分析數據，從數據中提取信息，關鍵是提取信息。但是，這裡面就有一個怎麼搜集數據和怎麼整理數據的問題。 數據的描述，中學講得比較多的是統計圖表。統計圖表這部分知識，在小學有所涉及，到中學了之後，應該怎麼去講呢？ 統計圖表的學習，一定不要把它講成這圖表怎麼畫。還是要從提取信息的這一角度來看，也就是我們現在搜集到一堆數據是雜亂無章的數據，是一堆無序的數據，怎麼從裡面提取信息呢？我們需要列表，畫圖。所以，畫圖和列表是反應信息的非常重要的方法。 同時，要注意不同的圖和表，反應的信息是不一樣的。所以，教學的重點不是圖、表怎麼，製作方面，而是說這個表跟那個表，有什麼不一樣，表和圖有什麼不一樣，圖和圖有什麼不一樣，他們在反應哪些信息。比如說，條形圖和扇形圖。如果有五個班的成績，分別用五個條形圖，五個班的表格來反映。用條形圖來反應時，能看出這個五個班不同的情況。若要用這個扇形圖的話，能看到總體和每一個的關系。條形圖就不太反應整個的情況，條形圖反映的是分別的各個部分之間的關系，扇形圖反映整體與局部之間關系。條形圖和扇形圖，都把數據歸類成了一塊一塊的了，這時候，它就回不去原來的數據了。 不同的圖，反應的情況是不太一樣的。比如說散點圖能夠反映兩組數據的變化趨勢。統計表對數據的表示就精確，比如高考成績，一分都不能差。但是表不太醒目，因為數據是439、539、627。統計圖一畫出來，是個很形象的東西，只是個別的數字不容易精確表示出來，沒有表所呈現的數量和精確性。所以，圖表各有各的好處的，每一個圖都有它自己的特點，適用范圍。而且，現在不同的領域裡面，人們都還在不停地創造不同的圖，各種各樣的圖去描述信息。在教學中應該鼓勵學生自己去創造一個圖去畫，比如同樣的條形圖，可能畫成是寬度相同，高度不一樣；也可以畫成高度相同，寬窄不一樣，就是有各種各樣的想法和畫法，讓學生發揮自己的想像力，創造性地使用圖表，去描述數據。因為這東西不是很難掌握，不需要硬性的去規定，約束學生。不要說表跟圖，圖就比較粗一些，表就對數字要求很准等等。 從信息角度來看，不要把統計教學成具體的圖表的製作方法。而要讓學生弄清楚，你想要反應什麼問題，目的是什麼，才能談到何種統計圖。你比方說七大洲的面積，你就是想比較這七大洲的面積有什麼不一樣的話，就用條形圖就可以了；你還想看看某塊面積，在整個面積佔多少，那可能要用扇形圖，所以沒有絕對的，關鍵是你想達到什麼目的。 關於折線圖，我們經常通過折線圖來反映變化的趨勢。但是要注意，折線圖坐標系的界定。有時候，只看圖的形象會誤導學生。比方說，我想反映的是隨著時間生產增加的快慢，有時候想要誇張自己增長得很快的時候呢，就可以把縱坐標的單位取得很大，當它要想說明它增加很大。坐標單位取得大或者小，就會使同樣一件事畫出不同的折線圖來。有時候我們看一些宣傳廣告之類的圖，就可以發現它增長d得很快。但是，實際上，它的單位選取得使得圖像容易產生這樣的印象。廠家為了他的利益需要，他可以把那個圖做成各種各樣的，誤導你，這也是我們在統計圖表教學中要特別注意的一件事情。 我們抽取到的數據是雜亂無章的。要對數據進行整理和畫統計圖表，目的是為了能從這組數據中得到一些關於這組數據的特徵信息。
⑤ 如何講EXCEL表格中的數據自動生成
在excel表格中，自動生成數據有如下的幾個方法：
1、公式法，就你的問題來看，可以用下面的方法
b1
中輸入
=a1*1.17,然後下拉，或者填充柄雙擊
d1
＝b1*sum(c:c)
2、隨機數法，在空格里輸入公式=rand(),就可以隨機生成需要的數據。
3、程序法，就是用vba寫一段小程序，由程序生成一些需要的數據，把結果填到適當的位置即可。
⑥ 開會講話，銷售會議，我有六張Ppt裡面都是數據，開會的時候我應該怎麼解說這些數據呢每個讀一邊會顯
數據只是為你和你的團隊推進銷售工作服務的。講話的重點是講如何把銷售業績提得更高，總結過去，分析現狀，展望未來，講解策略，激勵鬥志不都是為了這個目的嗎？ 這些PPT該用到哪裡，何時用，怎麼用，你不就成竹在胸了嘛。 祝銷售大增，獎金多拿！
⑦ vivo y55手機怎樣講數據備份
vivo手機備份數據的方法：
1、使用雲服務備份：進入手機雲服務，點擊需要備份的項目然後選擇備份；
2、使用QQ備份：進入QQ--點擊頭像--選擇我的文件--打開本機文件--選擇編輯--勾選需要備份的文件，然後點擊下方的微雲標志即可備份(需要網路)；
3、使用vivo手機助手備份：進入vivo手機助手--我的手機--數據備份--備份--勾選要備份的選項--開始備份(此備份是將數據備份在電腦中)。
⑧ 怎麼講將數據導出到excel表格中
看你是什麼文檔的數據，text文檔的數據也可以導入，點擊-數據-對應的有5個選項可以選擇：1.自access；2.自網站；3.自文本；4.自其它來源；5.現有鏈接。-就可以導入了。
裡面的具體操作，看你是導入哪方面的數據，對應操作，不好一樣說，你上圖，我再補充。
⑨ PHP數據類型怎麼講
PHP的數據類型主要涵蓋如下：
一、四種標量類型(只能存儲一個數據)：
string (字元串)、boolean (布爾型)、integer (整型)、float (浮點型, 也稱 double)
二、兩種復合類型：
array (數組)、object (對象)
三、兩種特殊類型：
resource(資源)、null(null)
⑩ 怎麼去演講好一張圖表中的數據
透徹分析數據。
數據分析的第一步是為了找對問題，接著數據分析能夠帶來什麼，接著讓圖表開口說話，做好可視化分析。
可視化分析是一種分析儀，主要應用於海量數據關聯分析，可輔助人工操作將數據進行關聯分析，並做出完整的分析圖表。