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數據分析方面具體是怎麼做

發布時間:2023-07-27 08:11:51

㈠ 數據分析的具體流程是什麼

一、數據收集


數據收集是數據分析的最基本操作,你要分析一個東西,首先就得把這個東西收集起來才行。由於現在數據採集的需求,一般有Flume、Logstash、Kibana等工具,它們都能通過簡單的配置完成復雜的數據收集和數據聚合。


二、數據預處理


收集好以後,我們需要對數據去做一些預處理。千萬不能一上來就用它做一些演算法和模型,這樣的出來的結果是不具備參考性的。數據預處理的原因就是因為很多數據有問題,比如說他遇到一個異常值(大家都是正的,突然蹦出個負值),或者說缺失值,我們都需要對這些數據進行預處理。


三、數據存儲


數據預處理之後,下一個問題就是:數據該如何進行存儲?通常大家最為熟知是MySQL、Oracle等傳統的關系型資料庫,它們的優點是能夠快速存儲結構化的數據,並支持隨機訪問。但大數據的數據結構通常是半結構化(如日誌數據)、甚至是非結構化的(如視頻、音頻數據),為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲,衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統,它們都能夠支持結構化、半結構和非結構化數據的存儲,並可以通過增加機器進行橫向擴展。


四、數據分析


做數據分析有一個非常基礎但又極其重要的思路,那就是對比,基本上 90% 以上的分析都離不開對比。主要有:縱比、橫比、與經驗值對比、與業務目標對比等。


五、數據運用


其實也就是把數據結果通過不同的表和圖形,可視化展現出來。使人的感官更加的強烈。常見的數據可視化工具可以是excel,也可以用power BI系統。


六、總結分析


根據數據分析的結果和報告,提出切實可行的方案,幫助企業決策等。


關於數據分析的具體流程是什麼,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。

㈡ 如何做數據分析

做數據分析:明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容,並清晰准確地理解和表達相關內容。

在需求溝通中,通過掌握需求的核心內容,可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外,在溝通的過程中,可以適當提出自己的想法,讓需求更加清晰立體。

數據分析

是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,將它們加以匯總和理解並消化,以求最大化地開發數據的功能,發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立,但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能,並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

㈢ 如何做數據分析

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。

㈣ 數據分析的操作怎麼做

1、識別需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件,可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。
2、收集數據
有目的的收集數據,是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。
3、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息。
4、過程改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時,通過對問題的分析,評估其有效性。

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