
数据分析5种入门方法,你get了么?
2015年,对于数据行业来说,确实有各种质的飞跃,各种白皮书,各种以数据命名的新兴职业呈现百花齐放的局面。数据这个词被用得越来越多,热度越来越大。不可置否的是数据在各行各业显现出了不同凡响的威能,最先实现价值一般都在电子商务行业。
电商行业能直接反馈到的数据量是最全最多的,各种行为都会有所记录。也许卖家们手头的收据还达不到大而全的程度,但是利用这些数据还是可以做一些力所能及的分析,使得整个运营过程更科学、更准确,来减少在操作过程中的一些失误,避免损失。也可以发现一些原本没有发现的信息,提供更多的空间所在,说大一点发现蓝海市场的存在,说通俗些让赚钱都显得高大上。
很多文章中提到过数据分析入门有5种思维,对于文章不过多的评论什么,只能先这么说,这5种思维不能说错,可能对于国内现状来说,更能够被广大的人民群众所接受,也确实比较简单实用。但是数据分析的5种思维这样的说法,这是完全不考虑算法的一个情况下,不严谨的说,数据分析有这么5种简单的思考方向。这样的一个说法应该会比较合理一点,因为这就确实不从任何数学学术意义上的程度去说这个事。
如果卖家确实感觉刚开始学习数据分析无从下手的话,可以先往这方面考虑。
第一种,叫做对照,俗称对比。
先看看第一幅图:
不知道卖家们对于看到第一幅图有什么感觉,先别急,接下来看第二幅图:
可能第二幅图就明白了很多,这就是一个对比,有个参照。否则单一的看看一个内容,根本不知道在做什么。
第二种叫拆分:这种方法运用在寻找问题的时候比较多,还是看图:
比如当流量出现了问题,那就要一层一层往下剥析问题具体是出现在了底下的哪个点。
第三种跟第四种可以和起来讲,就是降维跟升维。比如看到这样的数据:
上图一眼望去,就觉得密密麻麻,完全都不知道看什么。这个时候,在分析的思维上,就要想目的到底是什么,哪些数据是有用的,然后把那些不必要的先删除掉,结果就清楚很多。而升维就刚好相反,就可以看看是否数据量够,是否需要增加一些维度。后面文章会详细讲解。
第五种思维,叫做假说。这种说法更熟知一点的叫做假设,是一种逆向的思维,最常用到的地方是制定计划的时候,从结果看原因。比如目标是卡排名卡到第几位,那么就需要去想,要达到这种结果,需要什么样的一个条件。一步一步反向的去制定,这样不会偏离达到目标的方向。
真正的数据分析是一个很大的内容,如果涉及到算法,不管是数据挖掘方面还是统计分析方面的其中某一个,都有上百种细分的算法,各种流派、验证方式,后面会一一展开。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10