数据分析是哪个分类

A. 什么是数据分析

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。

B. 数据分析有哪些分类

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。

C. 数据分析的类型

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据陪察之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进握咐行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、芦皮茄观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

D. 数据分析的类型有哪些

1.交易数据

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3.移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

E. 数据分析属于什么专业

数据分析员属于什么专业
没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。
数据分析师属于什么职能分类
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据蒐集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据蒐集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。 此外，对于新闻出肢轮版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。
与数据分析有关的大学专业有哪些
与数据分析有关的专业：

数学相关的专业都算，比如：统计学、应用数学、信息与计算科学等等

还有IT相关的专业，比如：计算机科学与技术、数据库

其实，想要在数据分析行业发展，现在高校也没有纯数据分析专业

而数据分析本身又是一个边缘学科，交叉学科，你选择了某个专业，但是还需要你多方面的知识储备！
数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?
考取项目数据分析师证书，积累经验，就可以成为项目数据分析师了
数据分析师在智联招聘里属于什么职业类别？
数据分析岗位涉及各个行业的各个类别，比如销售管理、业务支持、市场推广等等，没有特定的职业类别
大数据分析这个职位属于哪个行业
这个问题，可能是绝大部分人的疑问。

数据分析行业是属于边缘学科，交叉学科，

可以说不属于哪个行业，不属于IT，也不属于金融业

但配贺同时也会用到IT的知识和工具，也会用到金融的原理，

还有，财务、统计、管理、营销……
有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的？？
计算机科学与技术
什么是数据分析？
数=数学、数字（来源、架构）；据=凭据、依据（标准、报表）；分=划分、区分（筛选、处理）；析=解析、剖析（结果）。我们了解数据分析的意义之后，更需懂得数据对做好数据分析，除了具备专业的数据分析知识或技巧，学会使用好数据分析软件也是非常重要的，做起事来更能事半功倍历卖信，如大家所熟悉的TopBox（智投分析）这类软件，具有非常强的数据监测实力，以前很多需要人工提取、再计算的转化数据，现在软件能直接监测得到。
数据分析师是一个什么样的职业？
随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的

数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。

为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。

国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。

目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱增。项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。

●数据分析在我国属于朝阳行业

数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志著中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。”...
数据分析员，是做什么的，有专业要求吗？ 5分
数据分析员的具体工作：笼统的说应该是负责数据的收集、各类数据整理、汇总、分析整理以及传递和管理。

不同专业数据分析所用的分析工具和方法会有所不同，所以有比较好的专业知识才比较容易上手，另外需要有计算机应用知识，数理统计，经济学，数据库原理以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。

F. 数据分析方法一般分为哪三种

1、漏斗分析
漏斗分析是指通过数据分析找到有问题的业务环节，并对其优化。
漏斗分析两大作用：其一，漏斗分析可以对各个业务阶段的用户、流量的变化进行监控，及时分析低转化率的环节，找出流失的关键，并不断优化。其二，漏斗分析可以根据不同的人群、渠道，进行差异化的分析，比如新渠道、新客户，分析出最佳的和最差的，这样能够提高操作的准确性和效率。

3、对比分析法
对比分析法即对比数据，分析差别，可以直观地看到某个方面的变化或差距，并能准确量化地表示这些变化或差距。对比分析既可以基于时间进行对比，也可以基于分类，如部门、地区、类别等进行对比。在工作中，我们会使用对比分析法比较多，比如，如上年的销量对比、目标与实际对比等。我们拍梁渣在对比的过程中要注意要找相似的对比对象。比如，佛山的人口与上海的人口对比就没有可比性，是毫无意义的。

G. 数据分析属于商标哪一类

数据分析属于服务类项历渗盯目，属喊旦于第三十肢和五类商标

H. 数据分析有哪些分类

这个问题需要多方面考虑，比如: 探索性消稿数据分析、定性数据分析、离线数据分析、拿肢孝在线数据分析。就探索性数据分析来说：探索性数据分析是指为了形成值得假设的饥运检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

I. 数据分析有哪些分类

​按数据分析面对的问题不同分类：战略、运营

战略分析：是为了解决公司战略方向问题，回答要向哪里去的问题。

此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维；

所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据。

战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略

运营分析：不同于战略分析，运营分析以解决实际运营问题为目标，比较微观。

需要分析者对公司业务模式、运营细节有深入的了解；

使用的数据以公司内部数据为主。

此类分析最重要的是，分析结果要能够与运营结合，并能有效落地

按数据分析服务的部门不同分类：业务、数据

业务分析：此类分析由业务部门发起，提交给分析师执行，最终结果交付给业务部门。此类分析一般在最终的价值发现环节效率较高，问题的针对性较强。

数据分析：此类分析由数据部门发起，最终结果视具体情况可能提高给业务部门或者管理层。由于此类分析的视角不同于业务分析，在最终的价值发现和实现环节需要与业务部门的深入沟通。同时，也正是由于视角不同，会经常发现业务部门没有发现或者忽视的问题。

数据分析按分析的范围不同分类：行业、公司、部门、业务环节

行业分析：目的是总结和预测整个行业的过去和未来的发展趋势，时间窗口一般在1年以上。使用场景较多的是在投资公司中或者很多公司的市场宣传稿中会出现。行业分析的对象是商业模式或者业务形态，关注的是资金、市场格局、用户需求的变化和各企业的应对。最有价值和最难的是要提前预测行业的增长爆发点和衰退的转折点。

公司分析：目的是结合行业分析对公司业务发展做出诊断，给公司发展提供决策建议。时间窗口一般在一年以内，在公司战略决策会发挥较大的作用。SWOT等方法适合在公司分析中使用。分析者首先要认清企业的商业模式，要与公司的管理者同步公司的短期和长期目标，了解企业的盈利来源和运作方式，通过公司内外部数据的对比发现运营中的问题和商机。在这个过程中，了解市场和竞品的动态是非常重要的。

部门分析：目的是对部门职能范围内的业务发展做出正确的诊断并给出适当的建议。前提是能充分理解部门在整个公司中的角色和地位、该部门与其他部门的协作关系、在工作流程中的上下游关系。基于以上理解，以配合公司业务发展为目的，以提升部门KPI或某个关键任务为分析目标，利用公司和部门运营数据去做分析。此类分析中，理解公司业务、有产品和业务思维很重要，指标的分解、对比，数据变化的归因往往是常用的分析方法。

业务环节分析：这是数据分析在业务最细粒度的应用。分析者只需要关注非常具体的某个业务环节，让大家感兴趣的是这个业务环节数据的变化原因和改善方式。此时分析的指标经常是确定的，目标也很直接。但所谓牵一发动全身，这个环节的变化通常是由其他环节的变化引起的。所以万万不能走入一叶障目不见泰山的误区。

数据分析按项目的阶段不同分类：咨询、实施

咨询分析：以前有过跟咨询公司合作的经历。在项目开始阶段，乙方通常需要花很多时间讨论项目立项的必要性、收益等，以此来说服甲方老板，你懂的。但是，我要说的是，即使是公司自行研发的项目，在立项阶段，数据分析需要做的是树立目标。通过数据分析，可以对业务有一个全面的诊断，发现问题，提出项目需要改善的主要指标，并预测出项目上线后的收益。立项是需要管理层批准的，因此这个阶段的分析需要简明扼要、一针见血，分析结果的呈现起着至关重要的作用。

实施分析：项目开始后，数据分析需要做的是过程控制。除了项目目标涉及的主要指标需要持续关注之外，还需要关注过程类指标。所谓过程类指标，是指能够反映出项目执行内容的数据。因为主要指标的表现通常是滞后的，而且是若干因素影响的结果，过程指标是为了明确各影响因素的作用效果。比如项目目标是提升使用时长，项目内容可能包括提升新用户和老用户的使用时长，那么则应该把新老用户的时长作为指标单独监控和分析。

J. 数据分析常见类型有哪些

1. 描述性分析

通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。

在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。在企业中，描述性分析多用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。

2. 预测分析

借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测，借助技术进步和机器学习，能够获得有关未来的预测性见解。

预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测，这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。

3. 诊断分析

有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要对一些分析进行诊断。

4. 规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗，它被称为数据分析的最终领域，规范分析使公司可以根据这些数据结论制定相关决策。

规范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出谨慎的业务决策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。