如何进入数据分析

Ⅰ 如何有效的进行数据分析

有效的进行数据分析方法。设定目标，数据分析启动前，要先设定明确、可拆解的目标，需要清除知道自己做数据分析的最终目标，才能保证分析过程中遭遇到大量的新数据而最终偏离了目标。
1、数据挖掘。
2、数据处理，挖掘数据的过程中，很多数据属于原始数据，并不是每个数据都对当前分析目标有用，那就需要对数据进行加工、整理。
3、数据分析，数据处理过后，就可以开始数据分析了。数据分析需要聚焦在业务、产品和用户上，不要为了分析而分析。
4、数据总结，数据分析的总结，要结论先行，逐层分解，最后提供论据论证。能够用图表的话就不要单纯用文字，图文结合让数据结论的呈现更为生动形象。除了结论呈现外，还可以呈现观点、建议、措施等。

Ⅱ 如何利用Excel进行数据分析

方法如下：

1.首先要装一个数据分析的工具，具体方法是点office按钮，然后是excel选项，再点左边菜单里面的加载项，点开后，在下面有个管理，点转到（Excel加载项）。然后勾选分析工具库，确定就好了（里面还有一个分析工具库—VBA，这个是编程用的，一般用不到，不需要勾选）。

2.装好后，点数据，在菜单最后有一栏，会出现数据分析。点数据分析，选直方图再确定，会弹出一个对话框，输入区域即是你要进行分析的数据，接收区域是分类，输出区域你自己选一块就好了，再点确定就好了。至于柏拉图，累计百分率还有图标输出你需要就勾上，不要就不用勾。输出的结果也可以根据自己的需要进行修饰，比如修改一下名称什么的。

图示如下，在对话框的格子里可以看到各个区域的范围。

Ⅲ 怎样对数据进行分析

数据分析方法：

1、对比分析法

对比分析法是通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。

所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。

预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。

比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。

使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

Ⅳ 如何进行数据分析

1. 收集数据

数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证。

2. 数据清洗

数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。需要进行处理的数据大概分成以下几种：缺失值、重复值、异常值和数据类型有误的数据。

3. 数据可视化

是为了准确且高效、精简而全面地传递出数据带来的信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。在利用了合适的图表后，直截了当且清晰而直观地表达出来，实现了让数据说话的目的。

4. 数据方向建设和规划

不同行业和领域的侧重点是不同的，可以是商业策略，也可以是市场营销，是不固定的，要依据公司的战略发展走。

5. 数据报告展示

数据分析师作为业务与IT的桥梁，与业务的需求沟通是其实是数据分析师每日工作的重中之重。在明确了分析方向之后，能够让数据分析师的分析更有针对性。如果没和业务沟通好，数据分析师就开始撸起袖子干活了，往往会是白做了。最后结果的汇总体现也非常重要，不管是PPT、邮件还是监控看板，选择最合适的展示手段，将分析结果展示给业务团队。