1樓：學掌門資料分析
抓準資料分析主要需求
監控資料分析重點指標
確立資料分析報表體系
資料分析提公升產品創新
總體概覽指標：
統計絕對數，比如銷售額100萬，訂單量2萬，客單價200元等，重要的總體概覽指標也稱為關鍵性指標，這些指標會直接決定公司的盈利情況。
同比：
自己跟自己的某個指標比，在相鄰時間段內的某一共同時間點上的對比，比如今年3月銷售額比去年3月份銷售額同比增長30%。
環比：
自己跟自己上乙個時期比，比如今年3月銷售額比2月份銷售額環比增長20%。
差：
兩個時間點內的指標直接做差。
普通平均數：
所有數值的權重都是1，比如12個月的平均銷售額就是1年總銷售額除以12。
加權平均數：
不同數值權重不一樣，比如影響我們信用度的因素很多，但是每個因素的權重不一樣，這時候計算信用度要用到加權平均數。
中位數：
將所有數值從小到大排序，處於中間位置的數就是中位數。如果數量是基數，就是中間位置的數；如果數量是偶數，取中間兩個數的平均值。
眾數：
出現最多的數值，可以代表一般水平。要資料量足夠大的時候才有意義。
全距：
最大值減去最小值後所得的數值。
方差：
方差是每個數值與均值距離的平方的平均數，用來描述資料分布的離散程度，方差越小，說明各數值離均值之間的差距越小，數值越穩定。
標準差：
方差的開平方根，表示數值與均值距離的平均值。
乙個數值變化會引起另乙個數值怎樣的變化，描述這個關係的就是相關係數。
cov(X, Y) 是X與Y的協方差，var(X)為X的方差，var(Y)為Y的方差。
仿照方差計算方法來計算協方差：
需要注意以下幾點：
①相關係數的範圍為[-1, 1]；
②相關係數絕對值越大，表示相關性越強；
③相關係數為正數表示正相關，負數表示負相關。
A和B有關聯，但不是A一定導致B。比如左撇子比較聰明。
因果關係：
A導致B，比如新冠肺炎導致口罩脫銷。
以電商行業為例，電商行業的資料分析需求主要集中在流量和轉化。而資料分析師的工作是為了服務自身產品，分析使用者，從而確保更好的銷量。這就要求資料分析師做好使用者畫像，通過資料分析建立使用者模型，不斷挖掘使用者屬性，分析使用者的行為，針對使用者行為制定相應的營銷策略。
監控資料分析重點指標常規資料指標，如使用者量、UGC、銷量、付費量、推廣期的資料等
渠道分析/流量分析
使用者轉化率
使用者使用時長
使用者流失情況
使用者特徵描述
使用者生命週期監測
確立資料分析報表體系
資料分析報表是工作總結，他是你整個分析過程的成果，是評定乙個產品、乙個事件的定性結論，是產品決策的參考依據。乙份好的資料分析報表既要體現目標，清晰的分析邏輯、明確的資料集及製作過程，最主要給出實際可行的建議。
資料分析提公升產品創新
資料分析師如果想要在以後的工作中站穩腳跟，請記住三點：
工具要熟悉再熟悉
業務知識要精通
溝通要會說話，敢於發言，並言之有物
除了以上三點外，還要持續不斷的學習、摸索，勇於創新。
2023年最新資料分析學習資料
2樓：小明
說到底，資料分析表面上的物件是資料本身，但實際是乙個找bug的過程，旨在通過資料梳理出業務流程，發現其中的問題和短板，然後解決問題。
3樓：
資料分析師本質是提煉資料規則為資料增值滿足客戶需求.熟悉業是關鍵,搭建業務指標zhuan,實現資料實時分析,提公升自己資料敏感性,結合自己情況精通工具,比如Excel、SQL、Power BI、Python等,cda官網有很多資料分析試聽課程,通俗易懂,還有行業案例.
4樓：
資料分析應該以落地商業價值為目標，然後需要多方收集資料去找到有利於價值決策的點，直接點就是資料分析解決的是為什麼是這個結果？為什麼有這個結果？後面應該怎麼做？
5樓：胡淏
分析基本逃離不開實驗分析、異動歸因、觀測研究三類。如果說分析的具體問題，那就太廣泛了。不過分析是有乙個共性的。
分析本質上就是在比較。
好的分析就是乙個「資料比較 -> 洞見 -> 業務優化」的過程。洞見離不開「比較」：無論是我們看指標走勢，AB 差異，同比環比，或是回歸分析模型中的引數，這些都是我們觀測「比較」的不同形式。
具體來說，AB 實驗是在 AB 兩組之間進行比較，異動分析是兩個時間段之間的比較，觀測研究實際上是在分析乙個指標變化相比不變化對業務的潛在影響。
所以，分析的好與壞在於是否找到了好的比較。
比較有兩個要素：1. 研究群體和參照群體（Benchmark），2. 評估指標。
Benchmark 的好壞直接影響分析結論的可信度。舉個例子：「產品轉化率是 5%，還有提公升的空間」就是一種很常見的分析結論，但是這個結論本身毫無邏輯，為什麼 5% 是較低的水平？
提公升轉化率的抓手又是什麼？這類分析的問題就是沒有找到好的 benchmark。相比而言，「產品轉化率是 5%，我們競品的轉化率是 8%，我們和競品的主要差異是 xx，所以轉化率還有提公升空間，建議優化 xx」的可信度就更強，因為分析找到了參照，並且用 xx 作為輔助評估的指標。
6樓：碼蟻科技
資料分析的目的範圍太廣，根據你的企業不同分析東西也不同，但是資料分析的核心概念是一致的，那就是「假設」 與 「論證」的關係，你分析資料是為了驗證某個假設是否成立，成立為什麼不成立為什麼，所以具體分析什麼要看你的假設是什麼？
資料分析裡最難的就是問對問題，也就是假設部分，論證部分反而不難。
7樓：鹽選推薦
想要了解資料分析，首先要明白分析的目的是什麼。我們以定量分析舉例。
定量分析的第一步「抓住分析的目的」，是這 7 大步驟中最重要的一步。為什麼這麼說呢？因為，「分析的目的」是定量分析所有步驟的前提。
如果弄錯了或者忘記了這個步驟，那定量分析也就沒有任何意義了，甚至還會有產生匯出錯誤結論的危險。
我們在努力對收集到的數字、資訊等進行分析時，總會在不知不覺中忘卻分析的目的。例如，當大 Boss 因為要在一次會議中提案新企劃，拜託你提供一些有力的資料資料的時候，這時候分析的目的，就是「提供能推動大 Boss 計畫實施的根據」。
如果你忘記這個分析目的，而盲目地去收集資料，即使把得到的資料圖表化，也無法得到與目的相照應的分析結果。目的，不僅需要在最初確認，也需要在分析的過程中不斷意識到它的存在。
人們在遺忘目的，或是和目的偏離等情況的發生，有著一定的傾向性，例如下面這三種情況
1． 專案得到成果需要較長的時間
2． 專案現場和專案實施團隊不在乙個地點，物理距離很遠
3． 專案本身量大，複雜，難度高
如果從「定量分析」的角度來說的話，「行為」，指的就是假說提案或是資料的收集與加工。如果出現以上三種情況的某一種，無論你如何有意識的去避免，它們都會在不知不覺中阻礙你抓住分析目的。所以，我們有必要下功夫去避免這種阻礙的產生。
8樓：林三
利用資料分析工具，在一大堆資料中尋找其中蘊含的規律。在美國有人曾用資料分析方法發現乙個奇怪的現象：超市中啤酒和紙尿布的銷量成正比。
超市經理知道後，就去詢問客戶，原來有孩子的家庭往往是老婆在家裡照顧孩子，打發老公去買紙尿布，而老公在買紙尿布時也會順便買瓶啤酒犒勞自己，於是出現了啤酒和紙尿布銷量成正比的奇怪現象。超市了解情況後，就特地將啤酒和紙尿布的貨架移到一塊，以方便客戶購買。
分析化學方向？
Tsy.H 你要辯證地看 你以後找工作還是做科研。做科研 核磁共振 材料探針相關的質譜，電化學，微流控晶元，光譜 材料無關做理論，轉化和應用的光譜，質譜，化學計量學 道理很簡單。核磁共振可以做蛋白結構解析，這一點在科研浮躁，結構生物學獨大的現在分分鐘甩後面幾個一條街。固體核磁共振，核磁成像就不說了。...
技術分析是主觀分析還是客觀分析？
steven 技術分析是研究風險與收益，純粹就是玩概率。就像你拋硬幣，你只要知道他有一半可能是正面就可以。不用知道他為什麼是正面。只要結果，不要過程。 江南 所謂技術分析就是把自己經驗所得的幾個大概率的圖形，形成為定式。碰到這種定勢就去買。所以你有你的定式，別人有別人的定式。那麼這個定式是主觀的。但...
電力系統分析選方向？
閆峻 大電網側的話，一般是高壓和直流 配網側由於有豐富的分布式能源，現在綜合能源 能源網際網路 在園區級 即微網級 研究的比較火，包括規劃執行等一系列問題 用電側可以考慮電動汽車以及使用者需求響應相關的領域。突然覺得有點答非所問了. 老衲法號悟能 現在電力電子運用的範圍還是很廣泛，我周圍的同學很有幾...