數據分析（數據分析師培訓機構推薦）

本文目錄一覽：

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  1、數據分析是什么

• 2、怎么進行數據分析

• 3、什么是數據分析？

數據分析是什么

數據分析是對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息，對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

1、數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮其數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

2、數據分析有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。其過程概括起來包括明確分析目的與框架，數據收集，數據處理，數據分析，數據展現和撰寫報告，也包括對比分析法，分組分析，交叉分析，平均分析法等。

3、數據分析能進行較高級的數據統計分析，錄入數據庫的設立，數據的校驗，數據庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對。而數據分析員是具有數理統計，經濟學以及相關知識；能熟練使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等統計軟件。工作能力嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力，工作態度積極主動、工作認真、工作嚴謹。

怎么進行數據分析

進行數據分析步驟：

1、數據收集

當我們進行數據分析時，首先解決的問題就是數據源的問題。分為兩大類。第一類：直接能夠獲取的數據，也就是內部數據。第二類：外部數據，經加工整理后獲得數據。

2、數據清理

清洗數據的目的也就是從大量的、雜亂無章的數據中抽取以及推導出對解決問題有價值的、有意義的數據。清洗后保留下來的真正有價值、有條理的數據，為后面的數據分析減少分析障礙。

3、數據對比

對比也就是數據分析的切入口。因為如果沒有參照物的話，數據也就沒有一個定量的評估標準。通常情況下，我們會進行橫向對比和縱向對比。橫向對比，與行業平均數據，和競爭對手數據比較，縱向對比，是與自己家產品的歷史數據比較，圍繞著時間軸比較。

4、數據細分

數據對比出現了異常后，這時候就需要用到數據細分了，數據細分通常情況下先分緯度，再分粒度。緯度也就是時間或者是地域、來源、受訪等。粒度也就是按照天、還是按照小時。而緯度結合粒度進行細分，可以將對比的差異值逐級鎖定問題區域，就可以更為容易找出發生問題的原因了。

5、數據溯源

通過數據細分基本上我們就可以分析出大多數問題的原因，但也會遇到特殊的情況，因此這時候我們就需要進行進一步的分析，也就是通過數據溯源就能找出問題的原因。

依據鎖定的這個緯度和粒度作為搜索條件，查詢所涉及的原日志，源記錄，然后基于此分析和反思用戶的行為，往往會有不一樣的發現。又或者結合用戶使用場景去思考。

什么是數據分析？

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

數據分析目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

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