① 如何提高收集数据和分析数据的能力
谈一些个人的工作经验，希望对后来人有帮助。首先总结下平时数据分析的一般步骤。
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第一步：数据准备：（70%时间）
获取数据（爬虫，数据仓库）
验证数据
数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
抽样（大数据时。关键是随机）
存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
缩放参数模型（缩放维度优化问题）
建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
大数据考虑用Map/Rece
得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
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“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1. 数据为王，业务是核心
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2. 思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3. 规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
P.S.数学建模能力对培养数感有一定的帮助
推荐两个论坛：
数学建模与数学应用论坛(Mathematical Modeling and Mathematical Applications Forum)
数学中国 (数学建模)-最专业的数学理论研究、建模实践平台
② 我们如何提升自己的数据策略分析能力
很多同学抱怨：每天对着大堆数字，却看不出个名堂。反而有些做业务的人，看几个数字就能马上做出准确判断。咋回事！看着数据没有感觉，是缺少数据洞察力的表现。数据洞察力和操作工具没有关系，完全是一种思维习惯。建立起来以后，不单单对工作有帮助，在生活中用处也很大，今天我们系统讲解下。
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直观感受下啥叫数据策略分析能力
数字本身没有啥含义，数字+业务场景，才有了具体业务含义。注意，第一张图上的小帅哥会暴走，并不是因为姑娘180身高，而是因为姑娘180把他比得太矮了（且因此受过嘲讽）。“比”才是问题的关键。所以数据本身不形成判断，数据+标准才能形成判断。想读懂数据的含义，一定得看具体业务场景下，业务判断的标准是什么（如下图）。
有了数据、业务场景、判断标准，我们才能形成基本的数据洞察。这三者缺一不可。少了数据，就会陷入：“我看到一个黑苹果，所以全天下苹果都是黑色的”这种窘境。少了业务场景，就会出现：“一个女人十个月生娃，十个女人一个月就能生出来吧”这种糗事。少了判断标准，就会鸡同鸭讲，大家扯了半天，发现说的“好/坏”根本不是一类。
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培养洞察力的基本思路
既然洞察力来自数据、业务场景、判断标准的组合，培养洞察力，也是从这三个方向出发，包括：
遇事找数据细致了解业务场景清晰判断标准积累特定场景下，数据判断的结论在新场景中使用结论，检验效果持续积累正确结论，修正错误结论
这一段话看起来很官方，可实际操作起来非常简单，并且我们每个人、每天都在实践。就比如找对象，懵懂的小男生都是挑剔热巴太胖、幂幂头秃，幻想自己找个仙女下凡。可真自己约会相亲追过几个女生，就发现“哦，原来现实中找个美女那么难呀！”
然后真找个“美女”相处一段时间，就发现比起长相，性格、爱好、生活能力、工作能力哪个都更重要。半夜，小哥一个人独自抽着烟，对着月亮，思考：“为毛我要花钱花力气请个姑奶奶回来伺候，我欠抽吗！”的时候，他的洞察力就有了质的飞跃。即使以后再看到漂亮小姑娘，他也会立即明白：这不是我的菜！
在现实生活中，制约洞察力的关键，往往是数据。因为生活中信息不对称问题严重，收集数据的难度太高，还要付出时间、金钱甚至前途、未来这种高额成本。所以在生活中，我们常采用的是有限理性的策略。在可行范围内，尽量用少的数据做决策。或者干脆采用跟随策略，跟着那些比我们优秀的人混。但在企业里，则是完全不同的另一幅场景。
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培养数据洞察力的难点
在企业工作中，培养数据洞察力最大的难点，是数据、业务场景、标准三者是相互分离的。
做数据分析的同学们不了解业务场景，只能对着数据瞎猜；业务部门的人自己稀里糊涂，或者各怀鬼胎，故意扭曲判断标准；对数据重视度不够，基础数据采集不全，遇到事都喜欢讲个案，不看数据全貌；
这些糟糕状况，都会导致做数据分析的同学们很难积累经验。于是我们常常发现，企业里最有洞察力的人往往是老板。因为在老板那里这三者是透明的，所以即使不操作基础数据，他老人家也能明察秋毫。但这对数据分析师可不是件好事。因为老板还等着我们给意见呢，事事都让老板跑在我们前边，会引发不满的。所以做数据的同学们还是得自己锻炼下洞察力。
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培养数据洞察力的步骤
很多同学一说要提升洞察力，最喜欢干这三件事：
找《XX行业2020-2025全景洞察报告（重磅深度！）》找XX行业数据指标体系思维导图，挑个最密密麻麻的保存在D盘-干货文件夹加各种数据分析群，问：“有没有牛X的数据分析报告看看，有洞察那种，发来看看”
这三种方法完全没用。这就像一个想谈恋爱的小伙，每天在网上看美女图片一样，自己不动手练，不具体思考，是不可能提升洞察力的。永远不动，永远不会。得想办法自己动手才行。而且往往这些东西内容太多，最后保存在D盘的玩意，你也永远不会看。所以最好从一个具体小点出发。
第一步：从一个场景一个指标开始
做数据的同学，优势在于手上有数据，可以随时查。劣势在于不了解业务场景。因此把数据结合到业务场景中，是破题的关键。最好找一个自己熟悉的业务，有好朋友的部门入手。从理解结果指标开始（如下图）。
第二步：从极值到中间值
理解了指标业务含义，想要形成判断，可以从白犀牛开始——先看指标极大、极小值的时候。这些情况是什么场景，发生什么问题，有什么应对。有了对极值的了解，就行掌握基础的判断标准，也能积累分析假设和分析逻辑。当遇到没有那么极端的情况时，可以顺着已经积累的分析逻辑去理解。实在解读不了，也可以选择再观察观察，看看数据往哪个极端方向发展（如下图）。
第三步：从静态到动态
当我们对静态场景积累的足够的洞察的时候，就能解读动态场景。本质上，动态场景只是一系列静态场景的合集。要额外提醒的是：一个业务变化往往有规律性。一个连续的规律，本身是具有业务含义的。积累周期形态的规律，可以从点到线，提升洞察能力。
第四步：从单指标到多指标
对单指标有了洞察积累，可以往多指标扩展，掌握了结果指标的判断，可以联系过程指标一起看。注意：多指标不是单指标的堆积，拼在一起的时候，也不是每个指标越多越好的。多指标组合时，在特定业务场景下会形成特定的形态，基于形态的解读能做出更准确的判断（如下图）。
掌握了基础形态，后续还能持续观察形态变化，积累更多经验，这样就慢慢能由简入繁，越来越多积累经验，积累多了自然能举一反三了。
要注意的是，换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。具体问题，具体分析，这句话永远不过时。
③ 8个提高数据分析工作效率的技巧
8个提高数据分析工作效率的技巧
我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时闷族枯，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！
听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分享一些提高效率和减少不必要的重复工作的方法。
备注：请别误会。我不是说迭代都不好。这篇文章的重点在于如何识别哪些迭代是必要的，哪些是不必要且需要避免的。
什么原因导致了数据分析中的重复工作？我认为没有加入新信息，就没必要重复分析（后面提到一个例外）。下面这些重复工作都是可以避免的：
对客户问题的诊断有穗空偏差，不能满足需求，所以要重做。重复分析的目的在于收集更多的变量，而你之前认为不需要这些变量。之前没有考虑到影响你分析活动的偏差或假设，后来考虑到了所以要重做。哪些迭代是必要的呢？下面举两个例子，一、你先建立了一个6个月后的模型，随后有了新的信息，由此导致的迭代是健康的。二、你有意地从简单的模型开始逐渐深入理解并构建复杂模型。
上面没有涵盖所有可能的情况，但我相信这些例子足够帮助你判断你的分析迭代是不是健康的。
这些生产力杀手的影响？我们很清楚一点——没有人想在分析中出现不健康的迭代和生产力杀手。不是每个数据科学家都乐于一边做一边增加变量并反复运行整个分析过程。
分析师和数据科学家会因为不健康迭代和丧失效率而深感挫败，缺乏成就感。那么让我们尽一切努力来避免它们吧。
小贴士：如何避免不健康迭代并增加效率技巧1: 只关注重大问题
每个组织都有很多可以用数据解决的小问题!但雇一个数据科学家的主要目的不在于解决这些小问题。好钢要用在刀刃上，应该选取3到4个对整个组织影响最大的数据问题交给数据科学家来解决。这些问题一般具有挑战性，会给你的分析活动带来最大杠杆（或者收获满满或者颗粒无收，想象一下借贷炒股）。当更大的问题没被解决时，你不应当去解决小问题。
听起来没什么，但实际上很多组织都没做好这一点!我看到很多银行没用数据分析去改善风险评分，而是去做市场营销。有些保险公司没用数据分析提升客户留存率，而是试图建立针对代理机构的奖励计划。
技巧2: 一开始就创建数据分析的演示文稿 (可能的布局和结构)
我一直这样做并且受益匪浅。把分析演示稿的框架搭起来应该是项目启动后的第一件事。这听起来或许有悖常理，然而一旦你养成这个习惯，就可以节省时间。
如何搭框架呢？你可以用ppt、word、或者一段话来搭框架，形式是无关紧要的。重要的是一开始就要把所有可能情况列出来。例如，如果你试图降低坏账冲销率，那么可以像下面一样布局你的演示文稿：
接下来，你可以考虑每个因素如何影响坏账冲销率？例如，由于给客户增加了信用额度导致银行的坏账冲销率增加，你可以：
首先，确定那些信用额度没被增加的客户并没有导致此次坏账冲销率增加。
下一步，用一个数学公式来测量这个影响。
一旦你把分析中的每一个分支都考虑到了，那么你已经为自己创造了一个良好的起点。
技巧3: 事先定义数据蚂洞需求
数据需求直接源于最后的分析结果。如果你已经全面地规划了要做哪些分析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。这里有几个提示来帮助你:
? 试着赋予数据需求一个结构: 不单是记下变量列表，你应该分门别类地想清楚分析活动需要哪些表格。以上面增加坏账冲销率为例，你将需要客户人口统计表，过往市场营销活动统计表，客户过去 12 个月的交易记录，银行信贷政策变更文件等资料。
? 收集你可能需要的所有数据: 即使你不是 100%肯定是否需要所有的变量，在这一阶段你应该把所有数据都收集起来。这样做工作量大一些，但是与在以后的环节增加变量收集数据相比，还是更有效率一些。
? 定义您感兴趣的数据的时间区间。
技巧 4: 确保你的分析可重现
这个提示听起来可能很简单——但初学者和高级分析人员都难以把握好这一点。初学者会用Excel执行每一步活动，其中包括复制粘贴数据。对于高级用户，任何通过命令行界面完成的工作都可能不可重现。
同样，使用记事本（notebook）时需要格外小心。你应该克制自己修改以前的步骤，尤其是在前面的数据已经被后面的步骤使用的情况下。记事本在维护这种涉及前后数据勾稽关系的数据流方面表现地非常强大。但是如果记事本中没维护这种数据流，它也会非常没用。
技巧5: 建标准代码库
没必要为简单的操作一次又一次重写代码。它不仅浪费时间，还可能会造成语法错误。另一个窍门是创建常见操作的标准代码库并在整个团队中共享。
这将不仅确保整个团队使用相同的代码，而且也使他们更有效率。
技巧6: 建中间数据集市
很多的时候，你会反复需要同一批信息。例如，你将在多个分析和报告中用到所有客户信用卡消费记录。虽然你可以每次都从交易记录表中提取，但是创建包含这些表的中间数据集市，可以有效节省时间和精力。同样，市场营销活动的汇总表也没必要每次都查询提取一次。
技巧7: 使用保留样本和交叉验证防止过度拟合
很多初学者低估了保留样本和交叉验证的强大。很多人倾向于认为只要训练集足够大，几乎不会过拟合，因此没必要交叉验证或保留样本。
有这种想法，往往会在最后出岔子。不单我这样说——可以看一下Kaggle上任意竞赛公开或非公开的排行榜。你会发现前十名中有些人不再过拟合时他们的排名就不再下降了。你可以想象这些都是高级数据科学家。
技巧8: 集中一段时间工作并且有规律地休息
对于我来说，最佳的工作状态是集中利用2-3小时解决一个问题或项目。作为一名数据科学家，你很难同时完成多项任务。你需要以自己的最佳状态对待一个单独的问题。对于我来说，2-3 小时的时间窗口最有效率，你可以依据个人情况自行设定。
后记上面这些就是我提高工作效率的一些方法。我不强调非要第一次就把事情做好，但是你必须养成每一次都能做好的习惯——这样你才能成为一个专业的数据科学家。
你有什么提高工作效率的好方法吗？有的话请在下面的评论中留言。
原文标题：8 Proctivity hacks for Data Scientists & Business Analysts
翻译笔记1、catchupwithsb.还特指同某人恢复联系,相当于becomecurrentwithwhat’sgoingoninsomeone’slifewhenyouhaven’tbeenintouchforawhile
所以这句话的意思是说“再次联络到（碰到/遇到）你真好”,特指有段时间和你没有见面或者联络时候的说法。
2、proctivitykillers，生产效率杀手，降低生产效率的因素，阻碍提高生产效率的因素。
3、坏账冲销率，信用卡行业的重要指标，每月发生坏账除以当月初信用卡应收款总额的年化比例，主要用于衡量资产的信用水平。
4、插图中Brandstrategychange，品牌战略变更可能会导致坏账冲销率增加。例如，当采用竞争品牌或者边际品牌战略时可能会导致坏账冲销率的增加。
5、品牌战略：
形象品牌。在品牌竞争中形象品牌能有效地赢得公众的信赖，形成良好的“口碑”效应，对累积、提升品牌资本有着极为重要的作用，能促进企业其它品牌的推广。例如，雀巢公司的“雀巢”作为母品牌就是形象品牌，它有力地推动了其众多的子品牌。因此，企业的品牌经营战略不能没有形象品牌。竞争品牌，通常是针对市场上同类产品而推出的，它将通过其特殊的市场定位如技术上的、价格上的或服务上的特色撕开竞争对手的防线，或开辟崭新的目标市场。显然，竞争品牌的主要目的就是为企业争夺更多的市场份额，创立企业的竞争优势。这种类型的品牌也许现在并不能为企业带来多少利润，但发展潜力极大，是企业参与未来市场品牌竞争的关键和希望。利润品牌，是企业多品牌经营的中心。利润品牌为企业创造利润是现代品牌经营的重要特征。利润品牌一般都是企业独特技术（企业核心竞争力）的代表，竞争者难于在较短时间内进入这一领域为企业创造很大的利润空间，甚至是超额利润。当然这类品牌如果不加以提升和改善，就有进入衰退期的可能。边际品牌，是企业多品牌经营战略的必要补充。边际品牌不是企业的形象品牌、竞争品牌，从其表象看难于创造利润但因其具有一定的客户基础，不像其它品牌那样需要高额的投资。因此，即使该品牌的销售额停滞不前或缓慢下降，仍有一批忠诚的消费者不会放弃这类品牌。边际品牌的作用就是创造盈余资源，并为企业的竞争品牌、形象品牌和利润品牌提供资源支持，为冲销企业的固定经营费用做出贡献。6、插图中“Acquisitiondriven”，acquisition意为（1）（对公司的）收购，并购；（2）(图书馆通过采购、交换赠阅等)图书资料的获得；获得的书籍(或报刊、杂志)；（3）（知识、技能等的）获得，习得。例如，dataacquisition指数据采集。
7、插图中“Spendsimulation”，译者在此只依文解义的翻成了“花费模拟”。在ask.com搜索引擎中，没有相应内容，网站提示是否搜索spentsimulation，spent是一个互动游戏，由一个帮助流浪者和贫穷者的公益组织发起，玩家用1000美元生活一个月模拟贫穷的生活状态，玩家参与互动游戏时会面临很多选择，比如?支付信用卡还是支付房租。这个游戏从2011年2月第一次举办到2014年7月已经有200万人在218个国家玩超过400万次。如果客户参与这类活动，可能会导致信用卡超期未付。参考链接：http://umrham.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/SPENT_(online_game)#cite_note-2
8、datarequirement，数据需求，与之相关的还有Marketrequirement，Proctionrequirement，其中产品需求与数据需求关系紧密。因为数据需求随着产品业务逻辑展开。要收集一个产品的数据，首先需要了解产品业务逻辑，例如功能之间的交互关系以及单一功能的业务逻辑。其次将业务逻辑节点化，识别出重要节点并列出优先级。再次将节点化的业务代码化，主要将列出的重要节点（需要统计的节点）添加统计事件和统计参数。最后形成数据需求文档。
9、moreoftenthannot，往往。
读后感译完这篇文章，我感觉数据分析人员可以从两个方面借鉴经验，一是从传统管理咨询行业借力，DA需要具备的能力包括传统咨询行业解决问题的能力加上数据处理技能。比如本文的第二点提示，类似于咨询行业的重要方法——结构化思维。可以参考芭芭拉·明托编写的《Logicinwriting,thinkingandproblemsolving》（中文译名：金字塔原理——思考、表达和解决问题的逻辑），这本书是麦肯锡的经典培训教材，介绍了很多实用的方法，帮助读者在思考表达时重点突出、逻辑清晰、主次分明。二是可以从传统的数据资源规划中得到启发。本文第三点提示，如何确定数据需求，恰恰可以参照传统数据资源规划中从业务需求得到数据需求，并对业务和数据进行建模的系统化方法，具体可以参考高复先教授的《信息资源规划:信息化建设基础工程》。
本文最后提到工作和休息，这点因人而异。我觉得需要关注以下几点：
一是评估综合效率。一周有一两次效率特高，但综合效率或许不如一周都保持一个平稳的节奏。可以尝试用番茄钟这种时间管理工具来量化分析一下自己的情况；
二是调整生活习惯。数据分析工作需要饱满的精力，影响精力的因素很多，比如暴饮暴食可能就会带来负面影响。
三是关注呼吸，如果我们高效率的时候身心舒畅，呼吸自然，那么这种状态是可持续的。如果精力集中时，经常屏住呼吸，这种方式更倾向于消耗。冥想和正念训练或许会有帮助。
工作有如跑马拉松，有些人的目标不为跑得快只为跑得年头久，希望60岁依然能去跑，这类人对控制心率的需求大过提高速度。有些人希望尽快提高成绩，去冲刺几个重要赛事，因而自愿承担自由基增加的代价。做数据分析也一样，设定怎样的目标，那就怎样去奔跑吧。
以上是小编为大家分享的关于8个提高数据分析工作效率的技巧的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
④ 产品经理怎么培养数据分析能力
显然，这里所说的数字和数据，不是指我们每月银行卡里面多出来的那个，而是产品的数据，其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数 据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等，所有这些数据构成的综合指标，将决定一个产品经理的业绩评定察森——当然，最终反映出来的，可能就是个人 银行卡里的数字。在数据指标是很科学的体系的情况下，数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。那么，产品经理在管理一个互联网产品时，到底需要关注哪些数据呢？一般来说，我们主要关注的有以下几个方面：1.网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的指标，但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候，就是非常复杂数据体系了。 2.网站用户数据。比如用户人口的属性特征：年龄、性别、行业、职位、地区等等；另外，还有用户行为特征：登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等。3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷，如果能够按照统计学规范设计成量表，那么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息，如果问卷设计合理，还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。4．财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱，能赚多少钱，是一个产品经理关注的重点，也是追求的目标。5.外部来源数据：行业市场份额、竞争对手数据等。6.搜索引擎数据：搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产生的PV值等。 以上这些数据，是我们经常需要经常用到的，具体在使用的时候，还可能需要根据产品性质不同、KPI不同和职责不同，来选择不同的数据类型，因为市场部和BD和老板所看的数据都是不一样的。对于一个产品经理陵喊来说，他不只需要像一个市场分析者或者财务分析者一样了解数据结果，更要通过这些数据的积累和经验进行更加细化的分析和研究，从而了解用户是如何创造出这些数据的，以及为什么创造出这样的数据。只有做到了这些，才能将繁琐枯燥的数字转化为运营能力的提升。那产品经理如何才能做好数据分析呢？首先，要拥有一个好的统计系统，没有好的数据来源，再强的分析能力，也没有用武之地。现在互联网上提供很多，如CNZZ，当然也可以根据产品情况有针对性地进行自主开发；其次，要持续关注数据的变化，最好有专人负责数据汇总和解读。运营数据分析是一个数据持续积累和研究的过程，越多越细致的数据，越能从中获得有价值的分析结果。第三，要定出产品的主要考核指标，并进行定期的周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析，从而了解一个阶段内的发展过程，了解发展趋势；第四，需要采用一些图表，以增强数据的可读性。有时候，再好的语言和文字，也不如一张图来得简洁明了； 最后，除了自己的产品败汪亩外，我们还需要时刻关注行业数据的变化，以及中国整体网民对同类型产品的偏好度、用户属性和变化情况。目前也有很多第三方公司提供这类报告，比如艾瑞、CNNIC等。总而言之，数据分析是一个过程漫长，事务繁杂的工作，但只要你对它保持足够的重视程度，坚持不懈地去做，却可能有意外的收获。
⑤ 提升企业数据分析能力的技术有哪些
1.回归分析当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。
2.假设检验
这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较携烂。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。
3.蒙特卡洛模拟
作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法，可以跨越多个领域应用，包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性，可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。
4.内容分析
这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据，以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时，内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域谨坦。
5.叙事分析
叙事分析主要包含五个要素，即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式，可以帮助你更好地了解组祥隐桐织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。
没有统计分析的黄金标准，也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案，以优化企业的业务，对企业业务进行数字化变革。
⑥ 怎么培养数据分析的能力
数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？
比如，数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；
一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；
基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；
常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。
等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......
那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。
从分析理论和工具实践着手
1、分析理论
分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。
我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。
推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》
数据分析的几个步骤：
（1）数据获取
数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，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。
推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法
推荐工具：思维导图工具（Xmind网络脑图等）
（2）数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
专业的报表工具：
（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。
相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。
数据库的使用：
熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。
（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。
因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。
SAS：经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。
推荐书籍：
《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。
《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。
《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编著，中国人民大学出版社。
（4）数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。
2、工具实践
（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。
其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等
现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！
以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。
⑦ 会计专业如何提高数据分析能力
一、自我加强专业知识
怎样提升会计专业能力?首先要加强自己的专业知识，只有让自己的会计基础变得扎实后，才能避免不在账务处理的过程中出现错误。而且具有基础的专业知识的同时，如果能精通业务和税法等方面的知识，那么就能在财物管理时做到有条不紊。因此，提高自身的专业知识和财物管理水平是十分重要的，不仅能增强会计的职业判断能力，还能提高自身的业务素质。
二、培训相关专业技能
对于会计从业人员来说，一定的职业技能是从业前提。这不仅需要会计从业人员具备基本的算账和管账职能外，还要学会借助网络信息和多媒体技能，来加强业务技能。此外，还可以通过一定的职业培训，提高边远职业技能，比如网上支付款项、电子泉币的监控和确认等。这些都是目前会计从业人员需要掌握的一些职业技能，只有提升现代技术手段，才能适应计算机网络下的会计职业。
三、锻炼组织领导能力
组织领导能力是在掌握基本会计能力后的提升，所以这就需要在从业后进行不断的培养和锻炼。这不仅需要一定的业务能力，还要具备良好的沟通和灵活的应变能力，只有在这基础上，才能向会计主管晋升。在不断为财务人员进行管理和安排的实践中，学会组织和管理，并能有效连接财务部与其他部门之间的关系和沟通。
2如何提升会计专业素质
1、终身学习的意识
由于目前计算机的不断普及，财务人员的工作条件也得到了不断的改善，会计电算化成为了新时代财务人员的工具。如果财务人员还停留在以前传统的使用笔、纸、算盘的年代，那么迟早会被社会所淘汰。此外，经济业务的逐渐复杂化，使得会计理论知识也得到了不断的完善，财务人员只有具备终身学习的意识，才能够跟上社会的发展变化，满足财务工作的需求。
2、强烈的法律意识
近几年来，财务人员亏空公款，擅自挪用公款的犯罪情况屡见不鲜，并逐年递增。其主要原因是财务人员掌管着大量的资金和资金流动范围，具有便利的条件，他们的法律意识相对淡漠，做事情之前没有完全想到后果，当真正出了事情时候才后悔莫及。一些财务人员在工作中没有熟悉法律的相关权利和责任，在处理有关企业经济业务的时候，在没有意识下就触犯了法律规章制度，给企业和个人带来了严重的损失。
3、竞争意识
当前社会，由于竞争不断渗透到社会的每一个领域，使得企业之间，单位职工之间的竞争压力越来越大。因此，在企业中，财务人员更应该具备紧迫感和强烈的竞争意识，只有增强会计人员的竞争意识，激励他们不断的完善自己，选拔人才，在能力上强中求强，这样才能适应新时代的社会发展，使企业能够在激烈的竞争中站稳脚步。
3如何提升会计管理能力
从财务管理流程入手
现代企业财务管理过程由财务预测、财务决策、财务预算、财务控制、财务分析五个具体环节顺次构成。其中，财务预测是财务管理过程的首要环节，也是进行财务决策、编制财务预算、实施财务控制、开展财务分析的前提和基础;财务决策是对**优方案的选择，是整个财务管理的核心;财务预算在现代企业财务管理全过程中起着承上启下的作用;财务控制是实现财务管理目标的基本手段。财务分析是了解和评价企业财务状况和财务能力的重要途径。总之，财务预测、财务决策、财务预算、财务控制、财务分析是财务管理过程中一个完整的管理循环，也是实现现代企业财务管理水平螺旋式”上升的必经流程。如何保证财务预测的准确性、财务决策的科学性、财务预算的真实性、财务控制的有效性及财务分析的实用性，是财务管理能力提升实践中逃之不脱的话题。
关注主要管理要素
管理要素指那些关键的管理对象，它是财务管理的载体，对于大多数企业，财务管理要素离不开:资金管理、会计核算、资产管理、财务预算、税务管理等，当然对于一些企业，还有其他一些重要的管理要素，如生产型企业的购销存管理、投资公司的投资管理等等。这些管理要素是企业财务管理的重点，也是企业财务管理能力水平的主要体现，且每个管理要素都涵盖了整个财务管理流程或管理环节，是企业财务管理活动中的重点关注对象。
⑧ 数据分析能力提升
想要提升数据分析的能力，就需要提高自己的理论+实践的能力。下面具体说一下如何从分析理论和工具蚂斗蚂着手：
1、分析理论
分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。首先同学要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据闷埋。推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据》
2、数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具；Excel及高端技能；基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。同学们要先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。还有一种想提高数据分析能力可以选择十方融海，报考该机构会有专业的导师进行指导，也可快速的帮同学提升数据分析能力。
想要提升数据分析能力，推荐选择十方融海。十方融海作为技术创新型企业，坚持源头核心技术创新，为用户提供听得懂、学得会、用得上的产品。为了让每一个想要晋升管理层的职场人掌握核心竞争力，提升效率、实现职场逆袭，十方融海有一销早线互联网大厂数据分析师、操盘过百亿量级运营活动、十方首席数据分析师来给学员讲解数据分析实战课，帮助学员掌握数据分析技能，早日晋升成为管理层，实现升职加薪。
⑨ 如何工作提高分析力
首先，你可以采取玩游戏的办法，提升自己的分析能力，比如说数独游戏，国际象棋，或者是围棋、五子棋、高难度拼图等等，这些脑力游戏可以帮助你扩展批判性思维能力。
其次，我们要多阅读各种书籍，尤其是比较烧脑的小说，在阅读的过程中，要善于思考故事情节，记下故事中的每个角色，并考虑其他可能的情况，这种阅读办法，将激发你的思维细胞，扩大你的想象力。
第三，如果你想提高自己的分析能力，最好是扩大自己的社交圈，和各种各样的人交流，和各个领域的人做朋友，并探讨话题，如果你把自己锁定在固有的朋友圈里面，是会思想固化的。
第四，你还要经常有发问的意识，也就是遇到问题之后，一方面要善于自己问自己，另一方面，就是要善于去问别人，不断地去为自己解谜，这样的话，你的思维能力和分析能力就会自然提升。
第五，你要不断地去观察，观察身边的人，以及周边的人，观察他们的心态，以及一些细小的细节、动作，然后，通过一些细微的表现，推断这个人可能遇到的问题，经常这样锻炼，就能让你的分析能力更加优秀。
第六，如果你想提高自己的分析能力，散源最好是经常去学习一些新的知识绝举，一些新的技能，因为在学习的过程中，你会遇到并掘碧很多问题和困难，在解决新问题的过程中，就是你锻炼分析能力的最好途径。
⑩ 如何提高分析能力
1.分析的基础。现象（信息）。也就是说LZ首先需要培养自己的观察能力、捕捉问题实质的能力和筛选分辨信息的能力老带。
2.分析的过程，逻辑。有良好的逻辑能升态力是分析的必要条件，缺乏逻辑能力是很难进行分析的。
在分析问题当中，重要性较高吵含源的能力就是观察力、判断力、逻辑能力。这三者随便一样，要写出具体的培养锻炼方法，没有几十万字恐怕很难写完——所以我希望提供给LZ相关思路，LZ可以去寻找此类书籍，并挑选适合自己的，进行训练。