对于什么数据需要统计分析

Ⅰ 浅谈数据统计分析的重要性

在《万万没想到，用理工科思维理解世界》这本书中，有一句话“想要什么品质对成功最重要，科学的办法不是看名人传记，而是进行大规模的统计。”其实，不只是这个问题可以用大规模的统计得到答案，工作与生活中，很多事情都可以通过调研与数据统计分析得到答案或者是解决思路甚至是解决办法。

先讲讲几个数据统计分析成功的案例。

Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，挖掘出大量的数据，然后进行统计分析，为广告商提供更为精准的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。

Hitwise发布会上，亚太区负责人John曾举例说明：亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。

此外，还有好多好多，对数据进行统计分析而获得成功的例子。比如在营销领域，对客户分群数据进行统计、分类、等等分析，可以判断客户的发展趋势，对产品的数据进行统计，可以预测销量，还能找出销量薄弱点进行改善。在金融上预测股价及其波动，无不是依靠以往大量的股价及其波动数据得出的结论，总不可能是凭意念想象出来的。

如某公司要进行一种药一致性评价的仿制药研究，那么他就要进行前期调研，看看这个药物专利保护期、行政保护或监测期是否有效，上市时间是什么时候，哪一家公司研究的。在国外有没有其他公司仿制，在中国有没有该药品上市，或者其他公司在研究，如果有研究也要查明有几家公司备案，BE备案与通过情况。通过统计进口已获批制剂、国产已获批制剂、的种类与数量，制剂 CDE 受理目录情况，这些通过数据统计出来的信息，为是否有市场价值提供最有力的答案。

记得2017年的时候，我有一个师兄要创业，创办一个婚庆公司，朋友和家人都对他说：“中国离婚率不断攀升，而且年轻人不愿意结婚，你创办婚庆公司没有发展前景的。”朋友还劝他考虑其他朝阳行业，不要太冒险。师兄没有反驳，也没有妥协，一周后，师兄来着一打有着密密麻麻数据的图表给他们看，并解释这是他调查的结果。

“2014年全国有1302.0万对人结婚，平均每天有对人结婚；2015年全国有1220.6万对人结婚，平均每天有对人结婚；2016年全国有1138.6万对人结婚，平均每天有对人结婚，朋友还专门统计了广东的结婚数据。从数据的趋势看，中国结婚率确实在下降，而且下降的比例并不小，但同时我们也看到了，这个结婚数据依然庞大，平均下来每天还是很多对人结婚。他还说，对于居高不下的离婚率，你们担心的是人们会产生婚姻恐惧，会不敢结婚，而我看到的是机会，是不断增加的结婚数据。因为这些离婚人士并不是不婚主义者，他们只是婚姻的失败者，但是他们会再婚的，结婚人数依然会很高。从数据分析来看，担心的不应该是中国离婚率不断攀升，而且年轻人不愿意结婚的问题，而是要想这么策划有创造、有新意的婚礼策划方案。”

现在2019年，师兄的婚庆策划公司开得很成功，每一周都排得满满的婚礼活动，他还拓展业务，增加公司活动的项目，事业可谓是红红火火。每次给学弟学妹们分享成功经验，他都会很认真地说：“他的成功，很大原因来自于科学数据的统计及分析，数据告诉，做这一件事情有很大的市场空余度，可以成功。”

现在我们做事情很少凭主观意识去判断或者决策了，你想要老板赞同你的观点，支持你的项目，不是讲一大堆话去描述你的观点是正确的，而是拿着你统计和分析出来能够证明你的观点是正确的数据给领导看。

Ⅱ 统计分析的三大主要内容

统计分析是统计工作的最后阶段，具体内容如下：

1、它将大量通过调查和整理的统汁资料，进行科学分析，找出发展规律；

2、发现企业管理和计划执行中的问题和薄弱环节，并找出其原因；

3、提出符合实际的解决问题的办法或建议。

通过对资料的分析，最后会形成统计分析报告。统计分析报告是统计分析研究过程中所形成的论点、论据、结论的集中表现，它乃是运用统计资料和统计方法、数字与文字相结合，对客观事物进行分析研究结果的表现。

统计分析结果可以通过表格式、图形式和文章式等多种形式表现出来。文章式的主要形式是统计分析报告。它是全部表现形式中最完善的形式。

(2)对于什么数据需要统计分析扩展阅读：

统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。

它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。

运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。

提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。

统计分析法的优点：方法简单，工作量小。

统计分析法的缺点：定额的准确性差，可靠性差。

一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；

二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；

三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；

四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

Ⅲ 电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

以上电商相关的可视化图表的制作工具为BDP个人版，可以将各个平台数据统一整合到BDP，然后做好一次分析图表，后期就不需要重复分析啦！

Ⅳ 统计分析的概念是什么

统计分析，是指以统计资料为依据，以统计方法为手段，定量分析与定性分析相结合去认识事物的一种分析研究活动，为统计工作的最后阶段，是充分发挥统计的信息、咨询、监督作用的高级阶段。

统计最基本的特点是以数字为语言，用数字说话。因此，统计分析必然以统计资料为依据，从大量的数据入手，通过深入研究，发现问题，分析问题，形成观点，总结经验教训，提出改进工作的对策建议。这是统计分析最基本的特点。

统计分析要通过大量的、散乱的数据去观察事物的整体，了解事物的全貌，要透过事物的数量去认识事物的本质及其运动规律，就必须使用各种科学的统计方法。如大量观察法、抽样推断法、分组分析法、比较分析法、平均分析法、相关与回归分析法、时间数列分析法、指数分析法与连环替代法，以及各种统计预测方法等。不用这些方法对大量的数据进行分类、比较，并加工计算各种分析指标，我们就无法确定事物的性质，无法掌握事物运动的规律，无法判断事物水平的高低、质量的优劣、速度的快慢、效益的大小和发展前景的好坏。

Ⅳ 数据统计分析

对于数据库中的基础数据、参数数据、结果数据系统提供了相应的统计分析工具。其中包括基础数据、参数数据的参数分析统计分析，结果数据的统计分析。

基础数据、参数数据统计分析主要是对其中一些比较关键的参数和数据项进行分类统计和参数分布情况以及参数形成规律分析。统计分析的对象主要为计算单元的储层厚度、渗透率、生烃率、盖层厚度、油气藏参数、勘探历程、含油率、兰氏压力系数等数据进行统计分析。统计结果以直观的直方图方式进行显示，同时可以把统计结果生成位图图件保存（图5-69）。

参数统计分析具体步骤如下：

（1）在X 坐标轴数据项选择区选择需要统计分析数据项（数据项只能为数值类型或枚举类型）；

图5-69 数据统计分析

（2）为统计分析选择对应Y轴数据项；

（3）选择统计分析结果的图形显示方式，显示参数统计分析结果；

（4）统计分析的结果可以通过设置工具进行设置。

图5-70 数据统计分析属性设置

结果数据统计主要是对评价的结果进行分布趋势、统计概率进行统计分析，按照大区、评价单元、石油公司、地层分布、深度分布、资源品位、地理环境为数据统计分析依据，统计目标区域的各个资源量序列的分布趋势、统计概率。统计分析的结果以直方图和概率曲线进行显示，同时可以把统计结果生成位图图件保存（图5-70）。

结果数据统计分析在结果数据查询完成后，自动进行统计分析，界面结果如图5-71所示。

图5-71 数据统计分析结果

Ⅵ 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

Ⅶ 数据统计分析方法有哪些

1、分解主题分析

所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。

2、钻取分析

所谓钻取分析，是指改变维的层次，变换分析的粒度。按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。

3、常规比较分析

所谓常规比较分析，是指一般比较常见的对比分析方法，例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所谓大型管理模型分析，是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。

5、财务和因子分析

所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析，以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失，达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。

6、专题大数据分析

所谓专题大数据分析，是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有：市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。

Ⅷ 数据分析包括哪些内容

1.数据获取

数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。

2.数据处理

数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。

3.分析数据

分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.数据呈现

可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。