數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程）

本文目錄一覽：

• 1、數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

• 2、什么是數(shù)據(jù)分析？

• 3、數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些?

• 4、數(shù)據(jù)分析是什么

• 5、數(shù)據(jù)分析指的是什么?

• 6、數(shù)據(jù)分析法指的是什么？

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數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的方法有：對(duì)比分析法，分組分析法，預(yù)測(cè)分析法，漏斗分析法，AB測(cè)試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設(shè)性分析法。

1. 對(duì)比分析法：對(duì)比分析法指通過(guò)指標(biāo)的對(duì)比來(lái)反映事物數(shù)量上的變化，屬于統(tǒng)計(jì)分析中常用的方法。常見(jiàn)的對(duì)比有橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取?/p>

橫向?qū)Ρ戎傅氖遣煌挛镌诠潭〞r(shí)間上的對(duì)比，例如，不同等級(jí)的用戶(hù)在同一時(shí)間購(gòu)買(mǎi)商品的價(jià)格對(duì)比，不同商品在同一時(shí)間的銷(xiāo)量、利潤(rùn)率等的對(duì)比。

縱向?qū)Ρ戎傅氖峭皇挛镌跁r(shí)間維度上的變化，例如，環(huán)比、同比和定基比，也就是本月銷(xiāo)售額與上月銷(xiāo)售額的對(duì)比，本年度1月份銷(xiāo)售額與上一年度1月份銷(xiāo)售額的對(duì)比，本年度每月銷(xiāo)售額分別與上一年度平均銷(xiāo)售額的對(duì)比等。

利用對(duì)比分析法可以對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評(píng)價(jià)。

2. 分組分析法：分組分析法是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)、特征，按照一定的指標(biāo)，將數(shù)據(jù)總體劃分為不同的部分，分析其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系，從而了解事物的發(fā)展規(guī)律。根據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)，分組分析法分為屬性指標(biāo)分組和數(shù)量指標(biāo)分組。所謂屬性指標(biāo)代表的是事物的性質(zhì)、特征等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標(biāo)無(wú)法進(jìn)行運(yùn)算；而數(shù)據(jù)指標(biāo)代表的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行運(yùn)算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對(duì)比分析法結(jié)合使用。

3.預(yù)測(cè)分析法：預(yù)測(cè)分析法主要基于當(dāng)前的數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)分析一般分為兩種：一種是基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，例如，依據(jù)以往的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，預(yù)測(cè)未來(lái)3個(gè)月的銷(xiāo)售額；另一種是回歸類(lèi)預(yù)測(cè)，即根據(jù)指標(biāo)之間相互影響的因果關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如，根據(jù)用戶(hù)網(wǎng)頁(yè)瀏覽行為，預(yù)測(cè)用戶(hù)可能購(gòu)買(mǎi)的商品。

4.漏斗分析法：漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專(zhuān)注于某個(gè)事件在重要環(huán)節(jié)上的轉(zhuǎn)化率，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用較普遍。比如，對(duì)于信用卡申請(qǐng)的流程，用戶(hù)從瀏覽卡片信息，到填寫(xiě)信用卡資料、提交申請(qǐng)、銀行審核與批卡，最后用戶(hù)激活并使用信用卡，中間有很多重要的環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)的用戶(hù)量都是越來(lái)越少的，從而形成一個(gè)漏斗。使用漏斗分析法，能使業(yè)務(wù)方關(guān)注各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，并加以監(jiān)控和管理，當(dāng)某個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)換率發(fā)生異常時(shí)，可以有針對(duì)性地優(yōu)化流程，采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)提升業(yè)務(wù)指標(biāo)。

5.AB測(cè)試分析法：AB 測(cè)試分析法其實(shí)是一種對(duì)比分析法，但它側(cè)重于對(duì)比A、B兩組結(jié)構(gòu)相似的樣本，并基于樣本指標(biāo)值來(lái)分析各自的差異。例如，對(duì)于某個(gè)App的同一功能，設(shè)計(jì)了不同的樣式風(fēng)格和頁(yè)面布局，將兩種風(fēng)格的頁(yè)面隨機(jī)分配給使用者，最后根據(jù)用戶(hù)在該頁(yè)面的瀏覽轉(zhuǎn)化率來(lái)評(píng)估不同樣式的優(yōu)劣，了解用戶(hù)的喜好，從而進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品。

除此之外，要想做好數(shù)據(jù)分析，讀者還需掌握一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，例如，基本統(tǒng)計(jì)量的概念（均值、方差、眾數(shù)、中位數(shù)等），分散性和變異性的度量指標(biāo)（極差、四分位數(shù)、四分位距、百分位數(shù)等），數(shù)據(jù)分布（幾何分布、二項(xiàng)分布等），以及概率論基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)抽樣、置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容，通過(guò)相關(guān)指標(biāo)和概念的應(yīng)用，讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具專(zhuān)業(yè)性。

6.象限分析法：X軸從左到右是點(diǎn)擊率的高低，Y軸從下到上是轉(zhuǎn)化率的高低，形成了4個(gè)象限，這就是我們要說(shuō)的象限分析法。

針對(duì)每次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注點(diǎn)，然后將這次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果歸到每個(gè)象限，4個(gè)象限分別代表了不同的效果評(píng)估。

7.公式拆解法：所謂公式拆解法就是針對(duì)某項(xiàng)指標(biāo)，用公式表現(xiàn)該指標(biāo)的影響因素，例如日銷(xiāo)售額的影響因素是各商品的銷(xiāo)售額，找到影響因素后，需要對(duì)影響因素的影響因素進(jìn)行拆解。

8.可行域分析法：可行域分析實(shí)際上是一種自己建立的數(shù)據(jù)分析模型，根據(jù)具體數(shù)據(jù)不斷修正調(diào)整可行域的范圍，對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行有效評(píng)價(jià)。

9.二八分析法：八法則和長(zhǎng)尾理論是相對(duì)的，二八法則告訴我們說(shuō)，你要重視頭部用戶(hù)，也就是能產(chǎn)生80%收益的那20%的用戶(hù)或商品，而長(zhǎng)尾理論告訴我們說(shuō)要重視長(zhǎng)尾效應(yīng)，也就是剩余那20%的收益。

10.假設(shè)分析法：簡(jiǎn)單理解，假設(shè)法是在已知結(jié)果數(shù)據(jù)，在影響結(jié)果的多個(gè)變量中假設(shè)一個(gè)定量，對(duì)過(guò)程反向推導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析方法。

數(shù)據(jù)分析方法是?數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)?當(dāng)中?應(yīng)用?非常?廣泛?的方法?，具體?方法?有很多種?，具體采用的時(shí)候因人而異。

什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析有：分類(lèi)分析，矩陣分析，漏斗分析，相關(guān)分析，邏輯樹(shù)分析，趨勢(shì)分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來(lái)舉例，說(shuō)明上面這些分析要怎么做，才能得出洞見(jiàn)。

01） 分類(lèi)分析

比如分成不同部門(mén)、不同崗位層級(jí)、不同年齡段，來(lái)分析人才流失率。比如發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門(mén)流失率特別高，那么就可以去分析。

02） 矩陣分析

比如公司有價(jià)值觀和能力的考核，那么可以把考核結(jié)果做出矩陣圖，能力強(qiáng)價(jià)值匹配的員工、能力強(qiáng)價(jià)值不匹配的員工、能力弱價(jià)值匹配的員工、能力弱價(jià)值不匹配的員工各占多少比例，從而發(fā)現(xiàn)公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如記錄招聘數(shù)據(jù)，投遞簡(jiǎn)歷、通過(guò)初篩、通過(guò)一面、通過(guò)二面、通過(guò)終面、接下Offer、成功入職、通過(guò)試用期，這就是一個(gè)完整的招聘漏斗，從數(shù)據(jù)中，可以看到哪個(gè)環(huán)節(jié)還可以?xún)?yōu)化。

04） 相關(guān)分析

比如公司各個(gè)分店的人才流失率差異較大，那么可以把各個(gè)分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進(jìn)行相關(guān)性分析，找到最能夠挽留員工的關(guān)鍵因素。

05） 邏輯樹(shù)分析

比如近期發(fā)現(xiàn)員工的滿意度有所降低，那么就進(jìn)行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業(yè)發(fā)展、工作氛圍有關(guān)，然后薪酬分為基本薪資和獎(jiǎng)金，這樣層層拆解，找出滿意度各個(gè)影響因素里面的變化因素，從而得出洞見(jiàn)。

06） 趨勢(shì)分析

比如人才流失率過(guò)去12個(gè)月的變化趨勢(shì)。

07）行為軌跡分析

比如跟蹤一個(gè)銷(xiāo)售人員的行為軌跡，從入職、到開(kāi)始產(chǎn)生業(yè)績(jī)、到業(yè)績(jī)快速增長(zhǎng)、到疲憊期、到逐漸穩(wěn)定。

通過(guò)面向企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供一站式大數(shù)據(jù)分析解決方案，能夠?yàn)槠髽I(yè)在增收益、降成本、提效率、控成本等四個(gè)角度帶來(lái)價(jià)值貢獻(xiàn)。

1、增收益

最直觀的應(yīng)用，即利用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)深度分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為、消費(fèi)習(xí)慣等，刻畫(huà)用戶(hù)畫(huà)像，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作執(zhí)行的客戶(hù)管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶(hù)，以實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)。

下圖為推廣收支測(cè)算分析，為廣告投放提供決策依據(jù)。

下圖為渠道銷(xiāo)量分析，為渠道支持提供數(shù)據(jù)支撐。

2、降成本

例如通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)和人力的管理，從而控制各項(xiàng)成本、費(fèi)用的支出，實(shí)現(xiàn)降低成本的作用。

下圖為生產(chǎn)成本分析，了解成本構(gòu)成情況。

下圖為期間費(fèi)用預(yù)實(shí)對(duì)比分析，把控費(fèi)用情況。

3、提效率

每個(gè)企業(yè)都會(huì)出具相關(guān)報(bào)表，利用數(shù)據(jù)分析工具，不懂技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拉拽實(shí)現(xiàn)敏捷自助分析，無(wú)需業(yè)務(wù)人員提需求、IT人員做報(bào)表，大大提高報(bào)表的及時(shí)性，提高了報(bào)表的使用效率。

通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具，能夠在PC端展示，也支持移動(dòng)看板，隨時(shí)隨地透視經(jīng)營(yíng)，提高決策效率。

4、控風(fēng)險(xiǎn)

預(yù)算是否超支？債務(wù)是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？客戶(hù)的回款率怎么樣？設(shè)備的運(yùn)行是否正常？哪種產(chǎn)品是否需要加速生產(chǎn)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷(xiāo)平衡？...其實(shí)，幾乎每個(gè)企業(yè)都會(huì)遇到各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，能夠幫助企業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)偏離了預(yù)算的部分、對(duì)偏離了正常范圍的數(shù)值能夠進(jìn)行主動(dòng)預(yù)警，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

下圖為稅負(fù)率指標(biāo)，當(dāng)綜合稅負(fù)率過(guò)高，可以實(shí)現(xiàn)提示和預(yù)警。

下圖為重要指標(biāo)預(yù)警，重點(diǎn)監(jiān)控項(xiàng)目的毛利率。

數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些?

1.數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取看似簡(jiǎn)單，但是需要把握對(duì)問(wèn)題的商業(yè)理解，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問(wèn)題來(lái)解決，直白點(diǎn)講就是需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來(lái)分析，界定問(wèn)題后，再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。

2.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開(kāi)發(fā)等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業(yè)大數(shù)據(jù)分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類(lèi)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，也要掌握。

3.分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)往往需要各類(lèi)統(tǒng)計(jì)分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、分類(lèi)、預(yù)測(cè)模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

可視化工具，有開(kāi)源的Tableau可用，也有一些商業(yè)BI軟件，根據(jù)實(shí)際情況掌握即可。

數(shù)據(jù)分析是什么

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。 

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

目的。

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過(guò)程。

這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。例如設(shè)計(jì)人員在開(kāi)始一個(gè)新的設(shè)計(jì)以前，要通過(guò)廣泛的設(shè)計(jì)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定設(shè)計(jì)方向，因此數(shù)據(jù)分析在工業(yè)設(shè)計(jì)中具有極其重要的地位。

數(shù)據(jù)分析指的是什么?

數(shù)據(jù)分析就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。專(zhuān)業(yè)的說(shuō)法，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具，對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)也稱(chēng)觀測(cè)值，是通過(guò)實(shí)驗(yàn)、測(cè)量、觀察、調(diào)查等方式獲取的結(jié)果，常常以數(shù)量的形式展現(xiàn)出來(lái)。

數(shù)據(jù)分析要達(dá)到幫助管理者有效決策提供有價(jià)值信息，比如日常通報(bào)、專(zhuān)題分析等，這些就是數(shù)據(jù)分析具體工作的體現(xiàn)。而什么時(shí)候做通報(bào)工作，什么時(shí)候開(kāi)展專(zhuān)題分析，這都需要我們根據(jù)實(shí)際情況做出選擇的。

數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法有：

1、構(gòu)成分析法；2、同類(lèi)比較分析法；3、漏斗法；4、相關(guān)分析法；5、聚類(lèi)分析法；6、分組分析法。

構(gòu)成分析在統(tǒng)計(jì)分組的基礎(chǔ)上計(jì)算結(jié)構(gòu)指標(biāo)，來(lái)反映被研究總體構(gòu)成情況的方法。應(yīng)用構(gòu)成分析法，可從不同角度研究投資構(gòu)成及其變動(dòng)趨勢(shì)，觀察投資構(gòu)成與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會(huì)需要構(gòu)成的適應(yīng)關(guān)系，可以揭示事物由量變到質(zhì)變的具體過(guò)程。

數(shù)據(jù)分析法指的是什么？

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)分析常用方法

1、對(duì)比分析法，分析差異，揭示數(shù)據(jù)代表的事物的發(fā)展變化和規(guī)律性。

2、相關(guān)分析法，用來(lái)研究變量之間存在但又不確定的相互關(guān)系以及密切程度的分析，確定有無(wú)關(guān)系，確定現(xiàn)象之間關(guān)系的密切程度。

3、綜合評(píng)價(jià)分析法，將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)能夠反映綜合情況的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，用于解決復(fù)雜的分析對(duì)象。

數(shù)據(jù)分析的基本思路

數(shù)據(jù)分析應(yīng)該以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為起始思考點(diǎn)，以業(yè)務(wù)決策作為終點(diǎn)。

1、明確思路

明確數(shù)據(jù)分析的目的以及思路是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效進(jìn)行的首要條件。它作用的是可以為數(shù)據(jù)的收集、處理及分析提供清晰的指引方向?？梢哉f(shuō)思路是整個(gè)分析流程的起點(diǎn)。

首先目的不明確則會(huì)導(dǎo)致方向性的錯(cuò)誤。當(dāng)明確目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個(gè)不同的分析要點(diǎn)，即如何具體開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，需要從哪幾個(gè)角度進(jìn)行分析，采用哪些分析指標(biāo)。只有明確了分析目的，分析框架才能跟著確定下來(lái)，最后還要確保分析框架的體系化，使分析更具有說(shuō)服力。

2、收集數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)是按照確定的數(shù)據(jù)分析框架收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過(guò)程，它為數(shù)據(jù)分析提供了素材和依據(jù)。

這里所說(shuō)的數(shù)據(jù)包括第一手?jǐn)?shù)據(jù)與第二手?jǐn)?shù)據(jù)，第一手?jǐn)?shù)據(jù)主要指可直接獲取的數(shù)據(jù)比如公司自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，第二手?jǐn)?shù)據(jù)主要指經(jīng)過(guò)加工整理后得到的數(shù)據(jù)例如一些公開(kāi)出版物或者第三方的數(shù)據(jù)網(wǎng)站。

3、處理數(shù)據(jù)

處理數(shù)據(jù)是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，形成適合數(shù)據(jù)分析的樣式，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、雜亂無(wú)章、難以理解的數(shù)據(jù)中，抽取并推導(dǎo)出對(duì)解決問(wèn)題有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理方法。

4、分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ撸瑢?duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效結(jié)論的過(guò)程。由于數(shù)據(jù)分析多是通過(guò)軟件來(lái)完成的，這就要求數(shù)據(jù)分析師不僅要掌握各種數(shù)據(jù)分析方法，還要熟悉數(shù)據(jù)分析軟件的操作。

而數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一種高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法，就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，它是根據(jù)用戶(hù)的特定要求，從浩如煙海的數(shù)據(jù)中找出所需的信息，以滿足用戶(hù)的特定需求。

5、可視化

一般情況下，數(shù)據(jù)是通過(guò)表格和圖形的方式來(lái)呈現(xiàn)的，我們常說(shuō)用圖表說(shuō)話就是這個(gè)意思。

常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等，當(dāng)然可以對(duì)這些圖表進(jìn)一步整理加工，使之變?yōu)槲覀兯枰膱D形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。大多數(shù)情況下，人們更愿意接受圖形這種數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式，因?yàn)樗芨佑行е庇^。

6、撰寫(xiě)報(bào)告

撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告其實(shí)是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的一個(gè)總結(jié)與呈現(xiàn)，通過(guò)清晰的結(jié)構(gòu)和圖文并茂的展現(xiàn)方式去展具有建設(shè)意義的解決方案。