1. 如何提高数据分析的效率
一、明晰剖析的意图
数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。
二、剖析思路系统化，逻辑话
在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。
三、掌握有效的剖析办法
熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。
四、选择适宜的剖析东西
一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。
五、用图表说话
简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。
六、多种可视化展现
跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。
七、会集精神有规则的歇息
关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。
关于如何提高数据分析的效率，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
2. 数据分析报告有哪些要点
1、确定报告受众和分析目的
无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。
2、框架、思路清晰
作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。
这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架
3、保障数据准确
写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。
4、让图表传达更加直接
图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。
3. 如何写好数据分析报告
1、进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。
2、规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》
3、时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。
4. 如何做好数据分析工作呢
搜狐博客
>
凌云
>
日志
2009-10-26
|
如何做好数据分析
数据分析对于零售企业，可以从以下几个方面进行分析：
顾客分析：主要是指对顾客群体的购买行为的分析。如：客户细分（普通客户、会员客户、vip等），客户忠诚度分析，客户贡献结构分析、客流分析等。
顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）
根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，从而根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销量，合理利用库存。如：顾客采购a商品的同时一般同时相应地要采购b商品，这样我们就将a商品和b商品尽可能的摆放在一起，在安排a商品采购的同时我们同时做好b商品的采购计划。
会员卡分析：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，从而更好的为会员进行服务，提高会员的忠诚度，进而保持、提高会员的消费额。
供应商分析
主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。比如：分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，可以考虑将他们改为购销，从而降低成本。
库存分析模型
库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。
数据挖掘专题－客户关系管理
客户聚类分析：根据客户资料的集中程度由系统进行自动分群，分群后的每一组客户均具备某些共同特征可以据此拟定差异化营销策略。
客户行为分析：
客户贡献度分析
客户忠诚度预测
购物行为分析
关联规则分析
当然还有很多方面.