① 如何提高收集數據和分析數據的能力
談一些個人的工作經驗，希望對後來人有幫助。首先總結下平時數據分析的一般步驟。
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第一步：數據准備：（70%時間）
獲取數據（爬蟲，數據倉庫）
驗證數據
數據清理（缺失值、孤立點、垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合並數據集）
使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）
抽樣（大數據時。關鍵是隨機）
存儲和歸檔
第二步：數據觀察（發現規律和隱藏的關聯）
單一變數：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分布函數
兩個變數：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜
多個變數：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖
第三步：數據建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
縮放參數模型（縮放維度優化問題）
建立概率模型（二項、高斯、冪律、幾何、泊松分布與已知模型對比）
第四步：數據挖掘
選擇合適的機器學習演算法（蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析）
大數據考慮用Map/Rece
得出結論，繪制最後圖表
循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。
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「無尺度網路模型」的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。
1. 數據為王，業務是核心
了解整個產業鏈的結構
制定好業務的發展規劃
衡量的核心指標有哪些
有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2. 思考指標現狀，發現多維規律
熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀
對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者復雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關系沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數據可視化技術來呈現）。
3. 規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
P.S.數學建模能力對培養數感有一定的幫助
推薦兩個論壇：
數學建模與數學應用論壇(Mathematical Modeling and Mathematical Applications Forum)
數學中國 (數學建模)-最專業的數學理論研究、建模實踐平台
② 我們如何提升自己的數據策略分析能力
很多同學抱怨：每天對著大堆數字，卻看不出個名堂。反而有些做業務的人，看幾個數字就能馬上做出准確判斷。咋回事！看著數據沒有感覺，是缺少數據洞察力的表現。數據洞察力和操作工具沒有關系，完全是一種思維習慣。建立起來以後，不單單對工作有幫助，在生活中用處也很大，今天我們系統講解下。
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直觀感受下啥叫數據策略分析能力
數字本身沒有啥含義，數字+業務場景，才有了具體業務含義。注意，第一張圖上的小帥哥會暴走，並不是因為姑娘180身高，而是因為姑娘180把他比得太矮了（且因此受過嘲諷）。「比」才是問題的關鍵。所以數據本身不形成判斷，數據+標准才能形成判斷。想讀懂數據的含義，一定得看具體業務場景下，業務判斷的標準是什麼（如下圖）。
有了數據、業務場景、判斷標准，我們才能形成基本的數據洞察。這三者缺一不可。少了數據，就會陷入：「我看到一個黑蘋果，所以全天下蘋果都是黑色的」這種窘境。少了業務場景，就會出現：「一個女人十個月生娃，十個女人一個月就能生出來吧」這種糗事。少了判斷標准，就會雞同鴨講，大家扯了半天，發現說的「好/壞」根本不是一類。
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培養洞察力的基本思路
既然洞察力來自數據、業務場景、判斷標準的組合，培養洞察力，也是從這三個方向出發，包括：
遇事找數據細致了解業務場景清晰判斷標准積累特定場景下，數據判斷的結論在新場景中使用結論，檢驗效果持續積累正確結論，修正錯誤結論
這一段話看起來很官方，可實際操作起來非常簡單，並且我們每個人、每天都在實踐。就比如找對象，懵懂的小男生都是挑剔熱巴太胖、冪冪頭禿，幻想自己找個仙女下凡。可真自己約會相親追過幾個女生，就發現「哦，原來現實中找個美女那麼難呀！」
然後真找個「美女」相處一段時間，就發現比起長相，性格、愛好、生活能力、工作能力哪個都更重要。半夜，小哥一個人獨自抽著煙，對著月亮，思考：「為毛我要花錢花力氣請個姑奶奶回來伺候，我欠抽嗎！」的時候，他的洞察力就有了質的飛躍。即使以後再看到漂亮小姑娘，他也會立即明白：這不是我的菜！
在現實生活中，制約洞察力的關鍵，往往是數據。因為生活中信息不對稱問題嚴重，收集數據的難度太高，還要付出時間、金錢甚至前途、未來這種高額成本。所以在生活中，我們常採用的是有限理性的策略。在可行范圍內，盡量用少的數據做決策。或者乾脆採用跟隨策略，跟著那些比我們優秀的人混。但在企業里，則是完全不同的另一幅場景。
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培養數據洞察力的難點
在企業工作中，培養數據洞察力最大的難點，是數據、業務場景、標准三者是相互分離的。
做數據分析的同學們不了解業務場景，只能對著數據瞎猜；業務部門的人自己稀里糊塗，或者各懷鬼胎，故意扭曲判斷標准；對數據重視度不夠，基礎數據採集不全，遇到事都喜歡講個案，不看數據全貌；
這些糟糕狀況，都會導致做數據分析的同學們很難積累經驗。於是我們常常發現，企業里最有洞察力的人往往是老闆。因為在老闆那裡這三者是透明的，所以即使不操作基礎數據，他老人家也能明察秋毫。但這對數據分析師可不是件好事。因為老闆還等著我們給意見呢，事事都讓老闆跑在我們前邊，會引發不滿的。所以做數據的同學們還是得自己鍛煉下洞察力。
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培養數據洞察力的步驟
很多同學一說要提升洞察力，最喜歡干這三件事：
找《XX行業2020-2025全景洞察報告（重磅深度！）》找XX行業數據指標體系思維導圖，挑個最密密麻麻的保存在D盤-干貨文件夾加各種數據分析群，問：「有沒有牛X的數據分析報告看看，有洞察那種，發來看看」
這三種方法完全沒用。這就像一個想談戀愛的小伙，每天在網上看美女圖片一樣，自己不動手練，不具體思考，是不可能提升洞察力的。永遠不動，永遠不會。得想辦法自己動手才行。而且往往這些東西內容太多，最後保存在D盤的玩意，你也永遠不會看。所以最好從一個具體小點出發。
第一步：從一個場景一個指標開始
做數據的同學，優勢在於手上有數據，可以隨時查。劣勢在於不了解業務場景。因此把數據結合到業務場景中，是破題的關鍵。最好找一個自己熟悉的業務，有好朋友的部門入手。從理解結果指標開始（如下圖）。
第二步：從極值到中間值
理解了指標業務含義，想要形成判斷，可以從白犀牛開始——先看指標極大、極小值的時候。這些情況是什麼場景，發生什麼問題，有什麼應對。有了對極值的了解，就行掌握基礎的判斷標准，也能積累分析假設和分析邏輯。當遇到沒有那麼極端的情況時，可以順著已經積累的分析邏輯去理解。實在解讀不了，也可以選擇再觀察觀察，看看數據往哪個極端方向發展（如下圖）。
第三步：從靜態到動態
當我們對靜態場景積累的足夠的洞察的時候，就能解讀動態場景。本質上，動態場景只是一系列靜態場景的合集。要額外提醒的是：一個業務變化往往有規律性。一個連續的規律，本身是具有業務含義的。積累周期形態的規律，可以從點到線，提升洞察能力。
第四步：從單指標到多指標
對單指標有了洞察積累，可以往多指標擴展，掌握了結果指標的判斷，可以聯系過程指標一起看。注意：多指標不是單指標的堆積，拼在一起的時候，也不是每個指標越多越好的。多指標組合時，在特定業務場景下會形成特定的形態，基於形態的解讀能做出更准確的判斷（如下圖）。
掌握了基礎形態，後續還能持續觀察形態變化，積累更多經驗，這樣就慢慢能由簡入繁，越來越多積累經驗，積累多了自然能舉一反三了。
要注意的是，換個行業，換個公司，換個產品，換個發展階段，具體場景都會變化。所以企圖追求「萬古不變的數據分析真理」，只會讓自己在玄學道路上越走越遠。想提升洞察力，就多多積累具體場景碎片，提升具體分析能力。具體問題，具體分析，這句話永遠不過時。
③ 8個提高數據分析工作效率的技巧
8個提高數據分析工作效率的技巧
我剛和一位老友恢復了聯系。她一直對數據科學很感興趣，但10個月前才涉足這一領域——作為一個數據科學家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經在新的崗位上學到了很多東西。然而，我們聊天時悶族枯，她提到了一個至今在我腦海里都揮之不去的事實或者說是問題。她說，不論她表現如何，每一個項目或分析任務在令經理滿意之前都要做好多次。她還提到，往往事後發現原本不需要花這么多時間！
聽起來是不是很像你的遭遇？你會不會在得出像樣的答案之前反復分析很多次？或者一遍又一遍地為類似的活動寫著代碼？如果是這樣的話，這篇文章正好適合你。我會分享一些提高效率和減少不必要的重復工作的方法。
備註：請別誤會。我不是說迭代都不好。這篇文章的重點在於如何識別哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。
什麼原因導致了數據分析中的重復工作？我認為沒有加入新信息，就沒必要重復分析（後面提到一個例外）。下面這些重復工作都是可以避免的：
對客戶問題的診斷有穗空偏差，不能滿足需求，所以要重做。重復分析的目的在於收集更多的變數，而你之前認為不需要這些變數。之前沒有考慮到影響你分析活動的偏差或假設，後來考慮到了所以要重做。哪些迭代是必要的呢？下面舉兩個例子，一、你先建立了一個6個月後的模型，隨後有了新的信息，由此導致的迭代是健康的。二、你有意地從簡單的模型開始逐漸深入理解並構建復雜模型。
上面沒有涵蓋所有可能的情況，但我相信這些例子足夠幫助你判斷你的分析迭代是不是健康的。
這些生產力殺手的影響？我們很清楚一點——沒有人想在分析中出現不健康的迭代和生產力殺手。不是每個數據科學家都樂於一邊做一邊增加變數並反復運行整個分析過程。
分析師和數據科學家會因為不健康迭代和喪失效率而深感挫敗，缺乏成就感。那麼讓我們盡一切努力來避免它們吧。
小貼士：如何避免不健康迭代並增加效率技巧1: 只關注重大問題
每個組織都有很多可以用數據解決的小問題!但雇一個數據科學家的主要目的不在於解決這些小問題。好鋼要用在刀刃上，應該選取3到4個對整個組織影響最大的數據問題交給數據科學家來解決。這些問題一般具有挑戰性，會給你的分析活動帶來最大杠桿（或者收獲滿滿或者顆粒無收，想像一下借貸炒股）。當更大的問題沒被解決時，你不應當去解決小問題。
聽起來沒什麼，但實際上很多組織都沒做好這一點!我看到很多銀行沒用數據分析去改善風險評分，而是去做市場營銷。有些保險公司沒用數據分析提升客戶留存率，而是試圖建立針對代理機構的獎勵計劃。
技巧2: 一開始就創建數據分析的演示文稿 (可能的布局和結構)
我一直這樣做並且受益匪淺。把分析演示稿的框架搭起來應該是項目啟動後的第一件事。這聽起來或許有悖常理，然而一旦你養成這個習慣，就可以節省時間。
如何搭框架呢？你可以用ppt、word、或者一段話來搭框架，形式是無關緊要的。重要的是一開始就要把所有可能情況列出來。例如，如果你試圖降低壞賬沖銷率，那麼可以像下面一樣布局你的演示文稿：
接下來，你可以考慮每個因素如何影響壞賬沖銷率？例如，由於給客戶增加了信用額度導致銀行的壞賬沖銷率增加，你可以：
首先，確定那些信用額度沒被增加的客戶並沒有導致此次壞賬沖銷率增加。
下一步，用一個數學公式來測量這個影響。
一旦你把分析中的每一個分支都考慮到了，那麼你已經為自己創造了一個良好的起點。
技巧3: 事先定義數據螞洞需求
數據需求直接源於最後的分析結果。如果你已經全面地規劃了要做哪些分析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。這里有幾個提示來幫助你:
? 試著賦予數據需求一個結構: 不單是記下變數列表，你應該分門別類地想清楚分析活動需要哪些表格。以上面增加壞賬沖銷率為例，你將需要客戶人口統計表，過往市場營銷活動統計表，客戶過去 12 個月的交易記錄，銀行信貸政策變更文件等資料。
? 收集你可能需要的所有數據: 即使你不是 100%肯定是否需要所有的變數，在這一階段你應該把所有數據都收集起來。這樣做工作量大一些，但是與在以後的環節增加變數收集數據相比，還是更有效率一些。
? 定義您感興趣的數據的時間區間。
技巧 4: 確保你的分析可重現
這個提示聽起來可能很簡單——但初學者和高級分析人員都難以把握好這一點。初學者會用Excel執行每一步活動，其中包括復制粘貼數據。對於高級用戶，任何通過命令行界面完成的工作都可能不可重現。
同樣，使用記事本（notebook）時需要格外小心。你應該克制自己修改以前的步驟，尤其是在前面的數據已經被後面的步驟使用的情況下。記事本在維護這種涉及前後數據勾稽關系的數據流方面表現地非常強大。但是如果記事本中沒維護這種數據流，它也會非常沒用。
技巧5: 建標准代碼庫
沒必要為簡單的操作一次又一次重寫代碼。它不僅浪費時間，還可能會造成語法錯誤。另一個竅門是創建常見操作的標准代碼庫並在整個團隊中共享。
這將不僅確保整個團隊使用相同的代碼，而且也使他們更有效率。
技巧6: 建中間數據集市
很多的時候，你會反復需要同一批信息。例如，你將在多個分析和報告中用到所有客戶信用卡消費記錄。雖然你可以每次都從交易記錄表中提取，但是創建包含這些表的中間數據集市，可以有效節省時間和精力。同樣，市場營銷活動的匯總表也沒必要每次都查詢提取一次。
技巧7: 使用保留樣本和交叉驗證防止過度擬合
很多初學者低估了保留樣本和交叉驗證的強大。很多人傾向於認為只要訓練集足夠大，幾乎不會過擬合，因此沒必要交叉驗證或保留樣本。
有這種想法，往往會在最後出岔子。不單我這樣說——可以看一下Kaggle上任意競賽公開或非公開的排行榜。你會發現前十名中有些人不再過擬合時他們的排名就不再下降了。你可以想像這些都是高級數據科學家。
技巧8: 集中一段時間工作並且有規律地休息
對於我來說，最佳的工作狀態是集中利用2-3小時解決一個問題或項目。作為一名數據科學家，你很難同時完成多項任務。你需要以自己的最佳狀態對待一個單獨的問題。對於我來說，2-3 小時的時間窗口最有效率，你可以依據個人情況自行設定。
後記上面這些就是我提高工作效率的一些方法。我不強調非要第一次就把事情做好，但是你必須養成每一次都能做好的習慣——這樣你才能成為一個專業的數據科學家。
你有什麼提高工作效率的好方法嗎？有的話請在下面的評論中留言。
原文標題：8 Proctivity hacks for Data Scientists & Business Analysts
翻譯筆記1、catchupwithsb.還特指同某人恢復聯系,相當於becomecurrentwithwhat』sgoingoninsomeone』slifewhenyouhaven』tbeenintouchforawhile
所以這句話的意思是說「再次聯絡到（碰到/遇到）你真好」,特指有段時間和你沒有見面或者聯絡時候的說法。
2、proctivitykillers，生產效率殺手，降低生產效率的因素，阻礙提高生產效率的因素。
3、壞賬沖銷率，信用卡行業的重要指標，每月發生壞賬除以當月初信用卡應收款總額的年化比例，主要用於衡量資產的信用水平。
4、插圖中Brandstrategychange，品牌戰略變更可能會導致壞賬沖銷率增加。例如，當採用競爭品牌或者邊際品牌戰略時可能會導致壞賬沖銷率的增加。
5、品牌戰略：
形象品牌。在品牌競爭中形象品牌能有效地贏得公眾的信賴，形成良好的「口碑」效應，對累積、提升品牌資本有著極為重要的作用，能促進企業其它品牌的推廣。例如，雀巢公司的「雀巢」作為母品牌就是形象品牌，它有力地推動了其眾多的子品牌。因此，企業的品牌經營戰略不能沒有形象品牌。競爭品牌，通常是針對市場上同類產品而推出的，它將通過其特殊的市場定位如技術上的、價格上的或服務上的特色撕開競爭對手的防線，或開辟嶄新的目標市場。顯然，競爭品牌的主要目的就是為企業爭奪更多的市場份額，創立企業的競爭優勢。這種類型的品牌也許現在並不能為企業帶來多少利潤，但發展潛力極大，是企業參與未來市場品牌競爭的關鍵和希望。利潤品牌，是企業多品牌經營的中心。利潤品牌為企業創造利潤是現代品牌經營的重要特徵。利潤品牌一般都是企業獨特技術（企業核心競爭力）的代表，競爭者難於在較短時間內進入這一領域為企業創造很大的利潤空間，甚至是超額利潤。當然這類品牌如果不加以提升和改善，就有進入衰退期的可能。邊際品牌，是企業多品牌經營戰略的必要補充。邊際品牌不是企業的形象品牌、競爭品牌，從其表象看難於創造利潤但因其具有一定的客戶基礎，不像其它品牌那樣需要高額的投資。因此，即使該品牌的銷售額停滯不前或緩慢下降，仍有一批忠誠的消費者不會放棄這類品牌。邊際品牌的作用就是創造盈餘資源，並為企業的競爭品牌、形象品牌和利潤品牌提供資源支持，為沖銷企業的固定經營費用做出貢獻。6、插圖中「Acquisitiondriven」，acquisition意為（1）（對公司的）收購，並購；（2）(圖書館通過采購、交換贈閱等)圖書資料的獲得；獲得的書籍(或報刊、雜志)；（3）（知識、技能等的）獲得，習得。例如，dataacquisition指數據採集。
7、插圖中「Spendsimulation」，譯者在此只依文解義的翻成了「花費模擬」。在ask.com搜索引擎中，沒有相應內容，網站提示是否搜索spentsimulation，spent是一個互動游戲，由一個幫助流浪者和貧窮者的公益組織發起，玩家用1000美元生活一個月模擬貧窮的生活狀態，玩家參與互動游戲時會面臨很多選擇，比如?支付信用卡還是支付房租。這個游戲從2011年2月第一次舉辦到2014年7月已經有200萬人在218個國家玩超過400萬次。如果客戶參與這類活動，可能會導致信用卡超期未付。參考鏈接：http://umrham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2
8、datarequirement，數據需求，與之相關的還有Marketrequirement，Proctionrequirement，其中產品需求與數據需求關系緊密。因為數據需求隨著產品業務邏輯展開。要收集一個產品的數據，首先需要了解產品業務邏輯，例如功能之間的交互關系以及單一功能的業務邏輯。其次將業務邏輯節點化，識別出重要節點並列出優先順序。再次將節點化的業務代碼化，主要將列出的重要節點（需要統計的節點）添加統計事件和統計參數。最後形成數據需求文檔。
9、moreoftenthannot，往往。
讀後感譯完這篇文章，我感覺數據分析人員可以從兩個方面借鑒經驗，一是從傳統管理咨詢行業借力，DA需要具備的能力包括傳統咨詢行業解決問題的能力加上數據處理技能。比如本文的第二點提示，類似於咨詢行業的重要方法——結構化思維。可以參考芭芭拉·明托編寫的《Logicinwriting,thinkingandproblemsolving》（中文譯名：金字塔原理——思考、表達和解決問題的邏輯），這本書是麥肯錫的經典培訓教材，介紹了很多實用的方法，幫助讀者在思考表達時重點突出、邏輯清晰、主次分明。二是可以從傳統的數據資源規劃中得到啟發。本文第三點提示，如何確定數據需求，恰恰可以參照傳統數據資源規劃中從業務需求得到數據需求，並對業務和數據進行建模的系統化方法，具體可以參考高復先教授的《信息資源規劃:信息化建設基礎工程》。
本文最後提到工作和休息，這點因人而異。我覺得需要關注以下幾點：
一是評估綜合效率。一周有一兩次效率特高，但綜合效率或許不如一周都保持一個平穩的節奏。可以嘗試用番茄鍾這種時間管理工具來量化分析一下自己的情況；
二是調整生活習慣。數據分析工作需要飽滿的精力，影響精力的因素很多，比如暴飲暴食可能就會帶來負面影響。
三是關注呼吸，如果我們高效率的時候身心舒暢，呼吸自然，那麼這種狀態是可持續的。如果精力集中時，經常屏住呼吸，這種方式更傾向於消耗。冥想和正念訓練或許會有幫助。
工作有如跑馬拉松，有些人的目標不為跑得快只為跑得年頭久，希望60歲依然能去跑，這類人對控制心率的需求大過提高速度。有些人希望盡快提高成績，去沖刺幾個重要賽事，因而自願承擔自由基增加的代價。做數據分析也一樣，設定怎樣的目標，那就怎樣去奔跑吧。
以上是小編為大家分享的關於8個提高數據分析工作效率的技巧的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
④ 產品經理怎麼培養數據分析能力
顯然，這里所說的數字和數據，不是指我們每月銀行卡裡面多出來的那個，而是產品的數據，其中包括行業整體數據、網站運營數據、用戶數據、廣告投放/轉化率數 據、業務/產品銷售量數據、產品投入/收益數據等等，所有這些數據構成的綜合指標，將決定一個產品經理的業績評定察森——當然，最終反映出來的，可能就是個人 銀行卡里的數字。在數據指標是很科學的體系的情況下，數據分析得出的結論確實比主觀的臆斷會更具有確定性和說服力。那麼，產品經理在管理一個互聯網產品時，到底需要關注哪些數據呢？一般來說，我們主要關注的有以下幾個方面：1.網站流量數據。比如訪問量、點擊量、瀏覽量、轉化率、停留時間等等。以上是基礎的指標，但結合到幾十萬網頁還有不同來源、不同時間的時候，就是非常復雜數據體系了。 2.網站用戶數據。比如用戶人口的屬性特徵：年齡、性別、行業、職位、地區等等；另外，還有用戶行為特徵：登錄次數、注冊數、注銷數、點擊數、收藏數、操作數、訂購量等等。3.訪談數據。可能有些公司會做一些調查問卷，如果能夠按照統計學規范設計成量表，那麼這種訪談數據也是很有價值的。一般的統計就能從裡面了解不少信息，如果問卷設計合理，還可以利用多元統計的方法進一步挖掘更深入的信息。4．財務數據。比如總銷售額、毛利、純利潤、成本、廣告投放額等。產品是不是賺錢，能賺多少錢，是一個產品經理關注的重點，也是追求的目標。5.外部來源數據：行業市場份額、競爭對手數據等。6.搜索引擎數據：搜索引擎來源比例、SEM流量所佔比例、搜索關鍵詞以及各個關鍵詞產生的PV值等。 以上這些數據，是我們經常需要經常用到的，具體在使用的時候，還可能需要根據產品性質不同、KPI不同和職責不同，來選擇不同的數據類型，因為市場部和BD和老闆所看的數據都是不一樣的。對於一個產品經理陵喊來說，他不只需要像一個市場分析者或者財務分析者一樣了解數據結果，更要通過這些數據的積累和經驗進行更加細化的分析和研究，從而了解用戶是如何創造出這些數據的，以及為什麼創造出這樣的數據。只有做到了這些，才能將繁瑣枯燥的數字轉化為運營能力的提升。那產品經理如何才能做好數據分析呢？首先，要擁有一個好的統計系統，沒有好的數據來源，再強的分析能力，也沒有用武之地。現在互聯網上提供很多，如CNZZ，當然也可以根據產品情況有針對性地進行自主開發；其次，要持續關注數據的變化，最好有專人負責數據匯總和解讀。運營數據分析是一個數據持續積累和研究的過程，越多越細致的數據，越能從中獲得有價值的分析結果。第三，要定出產品的主要考核指標，並進行定期的周度、月度、季度、年度或者某一個特別事件的專項數據分析，從而了解一個階段內的發展過程，了解發展趨勢；第四，需要採用一些圖表，以增強數據的可讀性。有時候，再好的語言和文字，也不如一張圖來得簡潔明了； 最後，除了自己的產品敗汪畝外，我們還需要時刻關注行業數據的變化，以及中國整體網民對同類型產品的偏好度、用戶屬性和變化情況。目前也有很多第三方公司提供這類報告，比如艾瑞、CNNIC等。總而言之，數據分析是一個過程漫長，事務繁雜的工作，但只要你對它保持足夠的重視程度，堅持不懈地去做，卻可能有意外的收獲。
⑤ 提升企業數據分析能力的技術有哪些
1.回歸分析當您需要進行預測和預測未來趨勢時, 回歸分析是很好的工具。回歸測量因變數 (要測量的變數) 和自變數 (用於預測因變數的數據) 之間的關系。雖然你只能有一個因變數, 但你可以有幾乎無限數量的獨立變數。回歸還可以幫助您發現運營中可以通過突出趨勢和因素之間的關系來優化的業務點。
2.假設檢驗
這種分析方法也稱為“T 測試”, 可將所擁有的數據與假設進行比較攜爛。它還可以預測可能做出的決策將如何影響您的業務。T 測試可以比較兩個變數, 以找到相關性, 並根據結果做出決策。例如, 實際業務中可能會假設更多的工作時間相當於更高的生產率。在實施延長工作時間之前, 重要的是要確保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。
3.蒙特卡洛模擬
作為計算不可預知變數對特定因子影響的最常用方法之一, 蒙特卡羅模擬使用概率建模來幫助預測風險和不確定性。為了測試假設或場景, 蒙特卡洛模擬將使用隨機數和數據, 根據任何結果對任何情況進行各種可能的結果進行分析。這是一個非常有用的數據分析方法，可以跨越多個領域應用，包括項目管理、財務、工程、物流等等。通過測試各種可能性，可以了解隨機變數如何影響您的計劃和項目。
4.內容分析
這種方法有助於了解定性數據中出現的總體主題。使用詞雲圖顏色編碼特定主題和想法等技術有助於分析文本數據，以找到最常見的線程。在處理用戶反饋、訪談數據、開放式調查等數據時，內容分析可以很好地工作。這有助於確定需要改進的最重要領域謹坦。
5.敘事分析
敘事分析主要包含五個要素，即行動(act)、場景(scene)、行動者(agent)、能動性(agency)和目的(purpose)。這種分析側重於故事和想法在整個公司的溝通方式，可以幫助你更好地了解組祥隱桐織文化。這可能包括解釋員工對其工作的感受、客戶對組織的看法以及如何查看運營流程。它在考慮改變企業文化或規劃新的營銷策略時非常有用。
沒有統計分析的黃金標准，也沒有絕對正確的方法。選擇的方法應始終反映收集的數據以及要提取的解決方案類型。匹配正確的數據和分析有助於發現更好的方案，以優化企業的業務，對企業業務進行數字化變革。
⑥ 怎麼培養數據分析的能力
數據分析需要哪些思維/能力/知識呢？
比如，數據分析思維、結構化思維、公式化思維、學法體系的思維.......這些思維幫助你，即使碰到自己不熟悉的問題，也能從一定的角度切入分析並保持清晰的邏輯；
一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業思路。只有理解問題，才能轉換成數據分析的問題，才知道如何設定分析目標並進行分析；
基礎理論知識：數理統計、模型原理、近期市場的調研等；
常規分析工具的使用：常用辦公軟體（Excel、PPT、思維導圖）、資料庫、統計分析工具、數據挖掘等；
數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以簡潔易懂的方式「表達」，成效也會大打折扣。
等等等，諸如此類的基本知識能力貯備......
那麼想要提升這些能力該做點什麼呢？下面具體來說說怎麼做能把這些基礎實力打好。
從分析理論和工具實踐著手
1、分析理論
分析理論包括：明確業務場景、確定分析目標、構建分析體系和梳理核心指標。
我們要做的就是，首先明確是什麼樣的業務場景，不同的業務，分析體系也隨之不同；然後，結合業務問題確定分析的目標，列出核心指標，再搜集整理所需要的數據。
推薦書籍：《數據化管理》、《決戰大數據 》
數據分析的幾個步驟：
（1）數據獲取
數據獲取往往看似簡單，但是它需要分析者對問題進行商業理解，即轉化成數據問題來解決，如，需要哪些數據，從哪些角度來分析等，在界定了這些問題後，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。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法
推薦工具：思維導圖工具（Xmind網路腦圖等）
（2）數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。
我一般會先過一遍基礎，知道什麼是什麼，然後找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。
專業的報表工具：
（成規模的企業會用）日常做報表可以設計一個通用模板，只要會寫SQL就可上手。
相比excel做報表，這種工具開發的技術要求較低，能很快地開發常規報表、動態報表。
資料庫的使用：
熟練掌握SQL語言（很重要！！！），常見的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
學習流行的hadoop之類的分布式資料庫來提升個人能力，對求職等都會有所幫助。
（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。
因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的統計分析軟體，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。
SAS：經典挖掘軟體，需要編程。
R：開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
各類BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，對於處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人。
推薦書籍：
《說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最適。
《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，內容很系統很全面。
《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
（4）數據可視化呈現
很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，這時就只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報即可，可用word\PPT\H5等方式展現。
2、工具實踐
（1）對於入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:
學習Excel是一個循序漸進的過程:
基礎的：簡單的表格數據處理、列印、查詢、篩選、排序
函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function
可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件
數據透視表、VBA程序開發......
多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學慣用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。
其中，函數和數據透視表是兩個重點。
函數
製作數據模板必須掌握的excel函數：
日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。
數學函數：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。
查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。
文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。
邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror
（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）
數據透視表
數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析佔比、同比、環比、定比、自定義公式等
現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。
工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來製作報表，減少重復操作的時間。
其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當你的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們一言兩語背後真實的需求是什麼了。
最後，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標准化，降低報表的冗餘，避免動不動就做一張報表。標准化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據一致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。
在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！
一起加油鴨！
以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。
⑦ 會計專業如何提高數據分析能力
一、自我加強專業知識
怎樣提升會計專業能力?首先要加強自己的專業知識，只有讓自己的會計基礎變得扎實後，才能避免不在賬務處理的過程中出現錯誤。而且具有基礎的專業知識的同時，如果能精通業務和稅法等方面的知識，那麼就能在財物管理時做到有條不紊。因此，提高自身的專業知識和財物管理水平是十分重要的，不僅能增強會計的職業判斷能力，還能提高自身的業務素質。
二、培訓相關專業技能
對於會計從業人員來說，一定的職業技能是從業前提。這不僅需要會計從業人員具備基本的算賬和管賬職能外，還要學會藉助網路信息和多媒體技能，來加強業務技能。此外，還可以通過一定的職業培訓，提高邊遠職業技能，比如網上支付款項、電子泉幣的監控和確認等。這些都是目前會計從業人員需要掌握的一些職業技能，只有提升現代技術手段，才能適應計算機網路下的會計職業。
三、鍛煉組織領導能力
組織領導能力是在掌握基本會計能力後的提升，所以這就需要在從業後進行不斷的培養和鍛煉。這不僅需要一定的業務能力，還要具備良好的溝通和靈活的應變能力，只有在這基礎上，才能向會計主管晉升。在不斷為財務人員進行管理和安排的實踐中，學會組織和管理，並能有效連接財務部與其他部門之間的關系和溝通。
2如何提升會計專業素質
1、終身學習的意識
由於目前計算機的不斷普及，財務人員的工作條件也得到了不斷的改善，會計電算化成為了新時代財務人員的工具。如果財務人員還停留在以前傳統的使用筆、紙、算盤的年代，那麼遲早會被社會所淘汰。此外，經濟業務的逐漸復雜化，使得會計理論知識也得到了不斷的完善，財務人員只有具備終身學習的意識，才能夠跟上社會的發展變化，滿足財務工作的需求。
2、強烈的法律意識
近幾年來，財務人員虧空公款，擅自挪用公款的犯罪情況屢見不鮮，並逐年遞增。其主要原因是財務人員掌管著大量的資金和資金流動范圍，具有便利的條件，他們的法律意識相對淡漠，做事情之前沒有完全想到後果，當真正出了事情時候才後悔莫及。一些財務人員在工作中沒有熟悉法律的相關權利和責任，在處理有關企業經濟業務的時候，在沒有意識下就觸犯了法律規章制度，給企業和個人帶來了嚴重的損失。
3、競爭意識
當前社會，由於競爭不斷滲透到社會的每一個領域，使得企業之間，單位職工之間的競爭壓力越來越大。因此，在企業中，財務人員更應該具備緊迫感和強烈的競爭意識，只有增強會計人員的競爭意識，激勵他們不斷的完善自己，選拔人才，在能力上強中求強，這樣才能適應新時代的社會發展，使企業能夠在激烈的競爭中站穩腳步。
3如何提升會計管理能力
從財務管理流程入手
現代企業財務管理過程由財務預測、財務決策、財務預算、財務控制、財務分析五個具體環節順次構成。其中，財務預測是財務管理過程的首要環節，也是進行財務決策、編制財務預算、實施財務控制、開展財務分析的前提和基礎;財務決策是對**優方案的選擇，是整個財務管理的核心;財務預算在現代企業財務管理全過程中起著承上啟下的作用;財務控制是實現財務管理目標的基本手段。財務分析是了解和評價企業財務狀況和財務能力的重要途徑。總之，財務預測、財務決策、財務預算、財務控制、財務分析是財務管理過程中一個完整的管理循環，也是實現現代企業財務管理水平螺旋式」上升的必經流程。如何保證財務預測的准確性、財務決策的科學性、財務預算的真實性、財務控制的有效性及財務分析的實用性，是財務管理能力提升實踐中逃之不脫的話題。
關注主要管理要素
管理要素指那些關鍵的管理對象，它是財務管理的載體，對於大多數企業，財務管理要素離不開:資金管理、會計核算、資產管理、財務預算、稅務管理等，當然對於一些企業，還有其他一些重要的管理要素，如生產型企業的購銷存管理、投資公司的投資管理等等。這些管理要素是企業財務管理的重點，也是企業財務管理能力水平的主要體現，且每個管理要素都涵蓋了整個財務管理流程或管理環節，是企業財務管理活動中的重點關注對象。
⑧ 數據分析能力提升
想要提升數據分析的能力，就需要提高自己的理論+實踐的能力。下面具體說一下如何從分析理論和工具螞斗螞著手：
1、分析理論
分析理論包括：明確業務場景、確定分析目標、構建分析體系和梳理核心指標。首先同學要做的就是，首先明確是什麼樣的業務場景，不同的業務，分析體系也隨之不同；然後，結合業務問題確定分析的目標，列出核心指標，再搜集整理所需要的數據悶埋。推薦書籍：《數據化管理》、《決戰大數據》
2、數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具；Excel及高端技能；基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。同學們要先過一遍基礎，知道什麼是什麼，然後找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。還有一種想提高數據分析能力可以選擇十方融海，報考該機構會有專業的導師進行指導，也可快速的幫同學提升數據分析能力。
想要提升數據分析能力，推薦選擇十方融海。十方融海作為技術創新型企業，堅持源頭核心技術創新，為用戶提供聽得懂、學得會、用得上的產品。為了讓每一個想要晉升管理層的職場人掌握核心競爭力，提升效率、實現職場逆襲，十方融海有一銷早線互聯網大廠數據分析師、操盤過百億量級運營活動、十方首席數據分析師來給學員講解數據分析實戰課，幫助學員掌握數據分析技能，早日晉升成為管理層，實現升職加薪。
⑨ 如何工作提高分析力
首先，你可以採取玩游戲的辦法，提升自己的分析能力，比如說數獨游戲，國際象棋，或者是圍棋、五子棋、高難度拼圖等等，這些腦力游戲可以幫助你擴展批判性思維能力。
其次，我們要多閱讀各種書籍，尤其是比較燒腦的小說，在閱讀的過程中，要善於思考故事情節，記下故事中的每個角色，並考慮其他可能的情況，這種閱讀辦法，將激發你的思維細胞，擴大你的想像力。
第三，如果你想提高自己的分析能力，最好是擴大自己的社交圈，和各種各樣的人交流，和各個領域的人做朋友，並探討話題，如果你把自己鎖定在固有的朋友圈裡面，是會思想固化的。
第四，你還要經常有發問的意識，也就是遇到問題之後，一方面要善於自己問自己，另一方面，就是要善於去問別人，不斷地去為自己解謎，這樣的話，你的思維能力和分析能力就會自然提升。
第五，你要不斷地去觀察，觀察身邊的人，以及周邊的人，觀察他們的心態，以及一些細小的細節、動作，然後，通過一些細微的表現，推斷這個人可能遇到的問題，經常這樣鍛煉，就能讓你的分析能力更加優秀。
第六，如果你想提高自己的分析能力，散源最好是經常去學習一些新的知識絕舉，一些新的技能，因為在學習的過程中，你會遇到並掘碧很多問題和困難，在解決新問題的過程中，就是你鍛煉分析能力的最好途徑。
⑩ 如何提高分析能力
1.分析的基礎。現象（信息）。也就是說LZ首先需要培養自己的觀察能力、捕捉問題實質的能力和篩選分辨信息的能力老帶。
2.分析的過程，邏輯。有良好的邏輯能升態力是分析的必要條件，缺乏邏輯能力是很難進行分析的。
在分析問題當中，重要性較高吵含源的能力就是觀察力、判斷力、邏輯能力。這三者隨便一樣，要寫出具體的培養鍛煉方法，沒有幾十萬字恐怕很難寫完——所以我希望提供給LZ相關思路，LZ可以去尋找此類書籍，並挑選適合自己的，進行訓練。