① 数据分析的五大思维方式
数据分析的五大思维方式
发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。
今天要讲数据分析的五大思维方式。
首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。
然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么?
目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。
那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思)
第一大思维【对照】
【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。
图a毫无感觉
图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。
第二大思维【拆分】
分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。
我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候?或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。
大家看下面一个场景。
运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。
销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。
详见图c和图d
图c是一个指标公式的拆解
图b是对流量的组成成分做的简单分解(还可以分很细很全)
拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
第三大思维【降维】
是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历?当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。如下表
这么多的维度，其实不必每个都分析。我们知道成交用户数/访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可以【降维】.
成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。
另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到【降维】的目的。
第四大思维【增维】
增维和降维是对应的，有降必有增。当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个运算，增加多一个指标。请看下图。
我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度(仅供参考)。这种做法，就是在增维。增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。
【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。
第五大思维【假说】
当我们拿不准未来的时候，或者说是迷茫的时候。我们可以应用【假说】，假说是统计学的专业名词吧，俗称假设。当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，那么我们就召唤【假说】，我们先假设有了结果，然后运用逆向思维。
从结果到原因，要有怎么样的因，才能产生这种结果。这有点寻根的味道。那么，我们可以知道，现在满足了多少因，还需要多少因。如果是多选的情况下，我们就可以通过这种方法来找到最佳路径(决策)
当然，【假说】的威力不仅仅如此。【假说】可是一匹天马(行空)，除了结果可以假设，过程也是可以被假设的。
我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。
顺带给大家讲讲三大数据类型。这个属于偷换概念，其实就是时间序列的细分，不是真正意义上的数据类型，但这个却是在处理店铺数据时经常会碰到的事情。数据放在坐标轴上面分【过去】丶【现在】和【未来】
第一大数据类型【过去】
【过去】的数据指历史数据，已经发生过的数据。
作用：用于总结丶对照和提炼知识
如：历史店铺运营数据，退款数据，订单数据
第二大数据类型【现在】
【现在】的概念比较模糊，当天，当月，今年这些都可以是现在的数据，看我们的时间单位而定。如果我们是以天作为单位，那么，今天的数据，就是现在的数据。现在的数据和过去的数据做比较，才可以知道现在自己是在哪个位置，单有现在的数据，是没什么用处的。
作用：用于了解现况，发现问题
如：当天的店铺数据
第三大数据类型【未来】
【未来】的数据指未发生的数据，通过预测得到。比如我们做得规划，预算等，这些就是在时间点上还没有到，但是却已经有了数据。这个数据是作为参考的数据，预测没有100%，总是有点儿出入的。
作用：用于预测
如：店铺规划，销售计划
三种数据是单向流动的，未来终究会变成现在，直到变成过去。
他人我不知道，但我自己非常喜欢把数据往坐标轴上面放，按时间段一划分，每个数据的作用就非常清晰。
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② 怎么才能用数据说话
学会用数据说话
前段时间，应邀参加了一个企业的月度生产经营分析会。在会上，我明显的感受到该企业的管理干部对数据极端不敏感。在将近两个小时的会议中，我基本上没有听到几个关于生产经营方面的数据，而大部分干部的总结发言都是类似于该企业质量部经理的发言：8月份，在公司领导的正确带领下，在各车间主任的共同努力下，我们在产品质量方面取得了很大进步，产品合格率比上月有很大提高，质量事故有所下降，客户对我们的服务基本满意，认为我们的产品质量比较稳定……
会议将要结束的时候，该企业领导请我对这次生产经营会进行点评。我说：在座的各位好象都是学文科出身的，都喜欢用形容词来表述我们的管理问题。但是这些话语显然只适合外交辞令，对于我们搞企业管理的来说却只有百害而无一利！……
其实，这种情况在国内很多的民营中小企业都普遍存在。很多企业的管理工作还停留在感性认识上，企业管理也还处于粗放式管理阶段。表现在管理过程中的一个特征就是喜欢用形容词，就象上面的那位质量部经理的发言——我们在产品质量方面取得了很大进步，产品合格率比上月有很大提高，质量事故有所下降，客户对我们的服务基本满意——用的都是诸如：不错啊，有提高，有下降，有进步，基本满意，良好等等之类的词语。
这些话，说没有讲嘛，也讲了；说讲了嘛，又什么也没讲到。反正听的人肯定是一头雾水！因为这些对于搞管理的来说全都是废话！
如果企业还停留在这个阶段，必然会导致管理工作停留在“感性”层面上，致使大量的问题没有得到及时、准确的暴露，当然也就不会得到及时、有效的解决了。久而久之，就会使企业潜在的问题越来越多，最终导致积重难返。
要改变这种局面，我们必须学会用数据来说话。所谓用数据说话，就是在管理过程中使用诸如：合格率，增长率，百分比，同比，利润率，完成率，销售额等等数学词语。比如说我们用数据来表述上面的那位质量部经理的发言：本月质量合格率是84.7%，比上月提高了5.3%；本月质量事故2起，比上月下降了30%；客户对我们的满意度为84%，比上月提升了3%……
我们会发现用数据来表述比用形容词来描绘更清晰、更直观。从管理的角度来讲，就很容易发现问题和暴露问题，而这正是解决问题的良好开端！
重视数据，运用数据是企业迈向精细化管理的第一步！很多企业的干部在以前的粗放式管理模式下都习惯了用形容词，现在到了该改变的时候了。
（马骏七）
③ 怎么讲数据复制到Exce里
直接选择需要的数据，然后 ctrl+c 到EXCEL中CTRL+v 即可
如果数据不符合需要，再具体根据数据的情况进行 数据 分列 等调整。
④ 如何进行数据的描述，
统计学是干什么的呢？实际上，它就是研究如何搜集数据和如何整理分析数据，从数据中提取信息，关键是提取信息。但是，这里面就有一个怎么搜集数据和怎么整理数据的问题。 数据的描述，中学讲得比较多的是统计图表。统计图表这部分知识，在小学有所涉及，到中学了之后，应该怎么去讲呢？ 统计图表的学习，一定不要把它讲成这图表怎么画。还是要从提取信息的这一角度来看，也就是我们现在搜集到一堆数据是杂乱无章的数据，是一堆无序的数据，怎么从里面提取信息呢？我们需要列表，画图。所以，画图和列表是反应信息的非常重要的方法。 同时，要注意不同的图和表，反应的信息是不一样的。所以，教学的重点不是图、表怎么，制作方面，而是说这个表跟那个表，有什么不一样，表和图有什么不一样，图和图有什么不一样，他们在反应哪些信息。比如说，条形图和扇形图。如果有五个班的成绩，分别用五个条形图，五个班的表格来反映。用条形图来反应时，能看出这个五个班不同的情况。若要用这个扇形图的话，能看到总体和每一个的关系。条形图就不太反应整个的情况，条形图反映的是分别的各个部分之间的关系，扇形图反映整体与局部之间关系。条形图和扇形图，都把数据归类成了一块一块的了，这时候，它就回不去原来的数据了。 不同的图，反应的情况是不太一样的。比如说散点图能够反映两组数据的变化趋势。统计表对数据的表示就精确，比如高考成绩，一分都不能差。但是表不太醒目，因为数据是439、539、627。统计图一画出来，是个很形象的东西，只是个别的数字不容易精确表示出来，没有表所呈现的数量和精确性。所以，图表各有各的好处的，每一个图都有它自己的特点，适用范围。而且，现在不同的领域里面，人们都还在不停地创造不同的图，各种各样的图去描述信息。在教学中应该鼓励学生自己去创造一个图去画，比如同样的条形图，可能画成是宽度相同，高度不一样；也可以画成高度相同，宽窄不一样，就是有各种各样的想法和画法，让学生发挥自己的想象力，创造性地使用图表，去描述数据。因为这东西不是很难掌握，不需要硬性的去规定，约束学生。不要说表跟图，图就比较粗一些，表就对数字要求很准等等。 从信息角度来看，不要把统计教学成具体的图表的制作方法。而要让学生弄清楚，你想要反应什么问题，目的是什么，才能谈到何种统计图。你比方说七大洲的面积，你就是想比较这七大洲的面积有什么不一样的话，就用条形图就可以了；你还想看看某块面积，在整个面积占多少，那可能要用扇形图，所以没有绝对的，关键是你想达到什么目的。 关于折线图，我们经常通过折线图来反映变化的趋势。但是要注意，折线图坐标系的界定。有时候，只看图的形象会误导学生。比方说，我想反映的是随着时间生产增加的快慢，有时候想要夸张自己增长得很快的时候呢，就可以把纵坐标的单位取得很大，当它要想说明它增加很大。坐标单位取得大或者小，就会使同样一件事画出不同的折线图来。有时候我们看一些宣传广告之类的图，就可以发现它增长d得很快。但是，实际上，它的单位选取得使得图像容易产生这样的印象。厂家为了他的利益需要，他可以把那个图做成各种各样的，误导你，这也是我们在统计图表教学中要特别注意的一件事情。 我们抽取到的数据是杂乱无章的。要对数据进行整理和画统计图表，目的是为了能从这组数据中得到一些关于这组数据的特征信息。
⑤ 如何讲EXCEL表格中的数据自动生成
在excel表格中，自动生成数据有如下的几个方法：
1、公式法，就你的问题来看，可以用下面的方法
b1
中输入
=a1*1.17,然后下拉，或者填充柄双击
d1
＝b1*sum(c:c)
2、随机数法，在空格里输入公式=rand(),就可以随机生成需要的数据。
3、程序法，就是用vba写一段小程序，由程序生成一些需要的数据，把结果填到适当的位置即可。
⑥ 开会讲话，销售会议，我有六张Ppt里面都是数据，开会的时候我应该怎么解说这些数据呢每个读一边会显
数据只是为你和你的团队推进销售工作服务的。讲话的重点是讲如何把销售业绩提得更高，总结过去，分析现状，展望未来，讲解策略，激励斗志不都是为了这个目的吗？ 这些PPT该用到哪里，何时用，怎么用，你不就成竹在胸了嘛。 祝销售大增，奖金多拿！
⑦ vivo y55手机怎样讲数据备份
vivo手机备份数据的方法：
1、使用云服务备份：进入手机云服务，点击需要备份的项目然后选择备份；
2、使用QQ备份：进入QQ--点击头像--选择我的文件--打开本机文件--选择编辑--勾选需要备份的文件，然后点击下方的微云标志即可备份(需要网络)；
3、使用vivo手机助手备份：进入vivo手机助手--我的手机--数据备份--备份--勾选要备份的选项--开始备份(此备份是将数据备份在电脑中)。
⑧ 怎么讲将数据导出到excel表格中
看你是什么文档的数据，text文档的数据也可以导入，点击-数据-对应的有5个选项可以选择：1.自access；2.自网站；3.自文本；4.自其它来源；5.现有链接。-就可以导入了。
里面的具体操作，看你是导入哪方面的数据，对应操作，不好一样说，你上图，我再补充。
⑨ PHP数据类型怎么讲
PHP的数据类型主要涵盖如下：
一、四种标量类型(只能存储一个数据)：
string (字符串)、boolean (布尔型)、integer (整型)、float (浮点型, 也称 double)
二、两种复合类型：
array (数组)、object (对象)
三、两种特殊类型：
resource(资源)、null(null)
⑩ 怎么去演讲好一张图表中的数据
透彻分析数据。
数据分析的第一步是为了找对问题，接着数据分析能够带来什么，接着让图表开口说话，做好可视化分析。
可视化分析是一种分析仪，主要应用于海量数据关联分析，可辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。