探索数据有哪些角度

① 数据分析有什么思路

常见的分析方法有：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。

② 有关数据分析的7个方法论

距离2018Tableau峰会--上海站已经过去10天了，好记性不如烂笔头，干货太多很想把所有内容都记录下来，下面分享一篇《有关数据分析的7个方法》并结合我工作当中的一些心得~

当我们拿到海量的数据时，可能会因为数据体量过大而无从下手，于是我们就变成了数据的搬运工，老板实际上要的是一瓢数据，而我们给老板的是一池数据让老板在数据的池水中翱游。好的数据分析是让数据说话，那么我们怎样来让数据说话呢，上干货~~~7个分析方法

1. 数据随时间变化 ：某一个指标在日期维度上的变化，找寻异常、趋势

tips：结合已知的事件来看待它的影响，最大值和最小值、异常值，等拐点都可以成为挖掘故事的金矿，可以将跨度时间切割为年度、季度、月度等，比较正常和不正常值的差异来探究异常。

结合工作当中的实例：上海一门店进行促销，老板一般会看截止某一时间节点的销量，当时我们在分析销量的时候我们分析了按小时的销量，发现门店的销量会在早晚高峰出现销量上升，但在晚高峰时突然出现了销量的短时下跌，后来结合CCTV发现门店因为进货短时间人手不足等原因造成销量下降。

2. 数据的放大与缩小

tips:集中关注某一特定区域或者范围的数据，将其与其余的数据做对比，可以先从整体入手并选择感兴趣的的数据区间，或者从某些有特征的数据点入手，查看数据是否存在异常

结合工作当中的实例：每月在做月度分析的时候，比如涉及销量完成率等这一个指标，我们一般会先看当月的情况，根据预算分配，我们会再考察YTD的情况。

3. 数据的对比

tips:展示不同区域或者不同类别为什么会呈现不同的现象，通常是将一个群组/维度/项目与另外一个做对比

确认对比的目的，比如证实或伪证自己的猜想，对比不一定需要产生于在同一层级之间，可以个体VS个体，VS整体/平均/中位数

结合工作当中的实例：我们在年初的时候，公司对亏损的门店进行指标分析和量化，我们选取了销量-服务-效率等几个维度进行对比。对于具体门店到具体指标时，我们采用门店指标与公司中位数进行对比。

4. 数据的上钻/下钻

tips:在具有层级结构的数据中探索某一维度是如何影响全局的，可以有自下而上或者自上而下

当选择到底是自下而上还是自上而下时，考虑你的听众更熟悉的背景，如果他们是只处理工作流程的某一具体环节的同事，那么选择自下而上；如果他们是对全局有宏观把控但是你需要他们关注某些具体细节的领导，那么选择自上而下。

结合工作当中的实例：每月在做月度分析的时候，我们一般都会先关注公司整体销售数据，具体销量数字和完成预算情况，此外还会关注重点销售区域的销售数据，对于预算完成较差的区域，我们进一步再关注具体门店的情况。

5.突出值/异常值

tips:发现表现异常的时间段/个体，通过散点图或者盒须图进行呈现。异常值越突出，故事效果越好，越容易给观众以深刻的印象，用不同的颜色或者注释标记出异常值以达到突出的效果。结合其他的叙述类型来挖掘出异常值背后的故事。

结合工作当中的实例：笔者所在的行业为零售行业，每天的零售销售数据很多，记得一次月度汇报，销量Top5的门店竟然出现在利润后十名的表单中，当时细究原因是财务在账务处理时将利润进行了分割。此外，对于异常数据笔者发现很多情况是由于底层数据未经处理而导致数据不干净。

6. 数据的交叉点 ：多条趋势线的相互交叉，或者某一个体超越了另外一个个体的时间节点

tips:通常代表着某种转折或某个标志性的时间，展示时将交叉点之前时段的数据带入到故事当中可以让听众对交叉点产生时的背景有大致了解，同样可以结合其他的故事类型一同讲述。

结合工作当中的实例：我们在做数据分析时，我们会对比同期销量趋势，对于本年度销量大于上一年度销量的月份，我们会具体去看上涨的原因，具体是因为某一营销政策、竞争对手等原因。

7.剖析原因：

tips:在关注某一指标时，分析哪些因素会影响该指标的表现，分析两个角度之间的关系。

一个普遍应用的结构叫做“Goldilocks", 先展示一个并非特别相关的因素，然后再讲述特别恰当的影响因子。如果有一个大家普遍认为很重要的因素但事实上并没有想象中那么重要，说明后面还有一个更恰当的因素。

结合工作当中的实例：我们在分析门店亏损情况的时候，通常会先找到几个可能影响利润的几个指标，然后进行参考环比数据进行解释，当我们用现有的几个指标不能解释利润变化的时候，说明我们查看的影响因素还不够全面或者门店周围环境发生了重大改变。

③ 大数据应用价值发现的三大方法

1. 数据服务

数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求，每个服务任务必须能够被快速地处理掉，因此，数据服务的单个任务负载不能过于复杂，单任务直接处理的数据不能太大，任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。

2. 数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。

3. 数据探索

数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。

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④ 有没有比EXCEL更直观的数据分析软件另外在分析数据时，都可以从那些角度进

思迈特软件Smartbi就是一款更直观的数据分析软件
在数据分析时，你可以从这两个角度进行分析：

1、销售方面：分析销售的目标，比如：毛利，毛利率，平效等各个方面，还有就是跨比大于销到盈利能力，周转率，年同比，环比等。

2、商品方面：主要分析的数据有，商品的类别结构，品牌结构，价格结构等，对于产品的广度和深度的商品，淘汰率商品，销售商品，滞销商品，季节性商品和其他指标等这些方面进行分析。

思迈特软件Smartbi提供一站式的商业智能和大数据分析功能，满足所有用户的各种需求。它还融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；比如：大数据分析、可视化分析、探索式分析、应用分享等等。

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⑤ 具体什么是探索性数据分析

探索性数据分析( Exploratory Data Analysis, EDA) 是指对已有数据在尽量少的先验
假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据
分析方法，该方法在20世纪70年代由美国统计学家J.K. Tukey提出。 传统的统计分析方法
常常先假设数据符合-一种统计模型，然后依据数据样本来估计模型的一些参数及统计量,
以此了解数据的特征，但实际中往往有很多数据并不符合假设的统计模型分布，导致数据
分析结果不理想。探索性数据分析则是一种更加贴合实际情况的分析方法，它强调让数据
自身“说话”，通过探索性数据分析可以真实、直接地观察到数据的结构和特征。探索性数
据分析出现之后，数据分析的过程就分为两个阶段:探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重
于发现数据中包含的模式或模型，验证阶段侧重于评估所发现的模式或模型，很多机器学
习算法(分为训练和测试两步)都遵循这种思想。当拿到一份数据时，如果做数据分析的
目的不是非常明确、有针对性，可能会感到有些茫然，那么此刻就更加有必要进行探索性
数据分析了，它能帮助我们初步了解数据的结构和特征，甚至发现- -些模式或模型，再结
合行业背景知识，也许就能直接得到一些有用的结论。

⑥ 什么是探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是数据分析过程的第一步。在这里，可以了解拥有的数据，然后找出想要问的问题以及如何构建它们，以及如何最好地操纵可用数据源以获得所需的答案。

可以通过现有数据中的模式、趋势、异常值、意外结果等等进行广泛地查看研究，并使用可视化和定量方法来了解数据所讲述的故事，在其中寻找线索、逻辑、问题或研究领域等线索。

探索性分析由约翰·图基(john Tukey)在20世纪70年代开发，经常被描述为一种哲学，对于如何进行分析没有硬性规定。

用于进行探索性数据分析的常用的统计编程包是S-Plus和R，后者是一种强大、通用、开源的编程语言，可以与许多Bl平台集成。

可以使用这些工具执行的特定统计功能和技术包括：

聚类和降维技术，可创建包含多个变量的高维数据图形显示；

原始数据集中各字段的单变量可视化，并进行汇总统计；

双变量可视化和汇总统计允许评估数据集中的每个变量与正在查看的目标变量之间的关系；

多变量可视化，用于映射和理解数据中不同字段之间的交互；

k -均值聚类(根据最接近的均值为每个聚类创建“中心”);

预测模型，例如线性回归。

⑦ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

⑧ 数据探索的基本问题有哪些

数据探索是数据科学的一个重要组成部分，是用来了解数据的性质、规律、结构的一种方法。在进行数据探索时，需要解决一些基本的问题，包括：

• 数据来源：需要确定数据的来源，以便确定数据的可靠性和有效性。

• 数据清洗：需要对数据进行清洗，去除无用或异常数据，以便进行后续分析。

• 数据描述：需要对数据进行描述，了解数据的基本特征，包括数据分布、中位数、平均数等。

• 数据可视化：需要使用可视化工具来展示数据，帮助我们更直观地了解数据的规律。

• 数据挖掘：需要使用数据挖掘算法来寻找数据中的潜在规律，帮助我们做出决策。

数据科学是一门新兴的学科，是由计算机科学、统计学、数学等学科融合而成的。它的学科特点主要体现在以下几个方面：

• 应用广泛：数据科学可以应用在各个领域，如金融、市场营销、医学、教育、环境保护、能源管理、交通运输等。

• 综合性强：数据科学涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个学科，需要综合运用这些知识来解决问题。

• 创新性强：数据科学需要不断创新，开发新的方法和技术来解决问题。

• 实践性强：数据科学需要将理论知识应用到实践中，帮助我们做出决策和解决问题。

希望这些信息能帮到你！

⑨ 大数据分析有哪些基本方向

【导读】跟着大数据时代的降临，大数据剖析也应运而生。随之而来的数据仓库、数据安全、数据剖析、数据发掘等等环绕大数据的商业价值的使用逐渐成为职业人士争相追捧的利润焦点。那么，大数据剖析有哪些根本方向呢?

1.可视化剖析

不管是对数据剖析专家仍是普通用户，数据可视化是数据剖析东西最根本的要求。可视化能够直观的展现数据，让数据自己说话，让观众听到成果。

2.数据发掘算法

可视化是给人看的，数据发掘便是给机器看的。集群、切割、孤立点剖析还有其他的算法让咱们深入数据内部，发掘价值。这些算法不只要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3.猜测性剖析才能

数据发掘能够让剖析员更好的理解数据，而猜测性剖析能够让剖析员根据可视化剖析和数据发掘的成果做出一些猜测性的判别。

4.语义引擎

咱们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据剖析的新的应战，咱们需求一系列的东西去解析，提取，剖析数据。语义引擎需求被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5.数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。经过标准化的流程和东西对数据进行处理能够保证一个预先界说好的高质量的剖析成果。

6.数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维剖析和多角度展现数据按特定形式进行存储所建立起来的联系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的根底，为商业智能系统供给数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和拜访，为联机数据剖析和数据发掘供给数据平台。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据分析有哪些基本方向?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑩ 什么是探索性数据分析，试阐述探索性数据分析的四大主题

数据析指用适统计析收集量数据进行析提取用信息形结论数据加详细研究概括总结程程质量管理体系支持程实用数据析帮助作判断便采取适行
数据析数基础20世纪早期已确立直计算机现才使实际操作能并使数据析推广数据析数与计算机科相结合产物
统计领域些数据析划描述性统计析、探索性数据析及验证性数据析；其探索性数据析侧重于数据发现新特征验证性数据析则侧重于已假设证实或证伪
探索性数据析指形值假设检验数据进行析种传统统计假设检验手段补充该由美著名统计家约翰·图基(John Tukey)命名
定性数据析称定性资料析、定性研究或者质性研究资料析指诸词语、照片、观察结类非数值型数据（或者说资料）析
具体
数据析极广泛应用范围典型数据析能包含三步：
1、探索性数据析：数据刚取能杂乱章看规律通作图、造表、用各种形式程拟合计算某些特征量等手段探索规律性能形式即往向用何种式寻找揭示隐含数据规律性
2、模型选定析探索性析基础提类或几类能模型通进步析挑选定模型
3、推断析：通使用数理统计所定模型或估计靠程度精确程度作推断
析
1、列表
实验数据按定规律用列表式表达记录处理实验数据用表格设计要求应关系清楚、简单明、利于发现相关量间物理关系；外要求标题栏注明物理量名称、符号、数量级单位等；根据需要列除原始数据外计算栏目统计栏目等要求写明表格名称、主要测量仪器型号、量程准确度等级、关环境条件参数温度、湿度等
2、作图
作图醒目表达物理量间变化关系图线简便求实验需要某些结（直线斜率截距值等）读没进行观测应点（内插）或定条件图线延伸部读测量范围外应点（外推）外某些复杂函数关系通定变换用直线图表示例半导体热敏电阻电阻与温度关系取数若用半数坐标纸lgR纵轴1/T横轴画图则条直线
3、数据析主要包含：
1. 简单数运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅叶变换（FFT）
4. 平滑滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线峰值析(Baseline and Peak Analysis)

数据源
1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站HTTP响应间数据；
4、网站流量源数据
数据析程主要由识别信息需求、收集数据、析数据、评价并改进数据析效性组

识别需求
识别信息需求确保数据析程效性首要条件收集数据、析数据提供清晰目标识别信息需求管理者职责管理者应根据决策程控制需求提信息需求程控制言管理者应识别需求要利用些信息支持评审程输入、程输、资源配置合理性、程优化案程异变异发现

收集数据
目收集数据确保数据析程效基础组织需要收集数据内容、渠道、进行策划策划应考虑：
①识别需求转化具体要求评价供需要收集数据能包括其程能力、测量系统确定度等相关数据；
②明确由谁何何处通何种渠道收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取效措施防止数据丢失虚假数据系统干扰
析数据
析数据收集数据通加工、整理析、使其转化信息通用：
七种工具即排列图、图、层、调查表、散步图、直图、控制图；
新七种工具即关联图、系统图、矩阵图、KJ、计划评审技术、PDPC、矩阵数据图；

程改进
数据析质量管理体系基础组织管理者应适通问题析评估其效性：
①提供决策信息否充、信否存信息足、失准、滞导致决策失误问题；
②信息持续改进质量管理体系、程、产品所发挥作用否与期望值致否产品实现程效运用数据析；
③收集数据目否明确收集数据否真实充信息渠道否畅通；
④数据析否合理否风险控制接受范围；
⑤数据析所需资源否保障