京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师怎样在企业中完成数据报告
1、数据分析师需要进行思考
随着时代的发展,人们每天在互联网上产生大量的数据,对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署,尤其是对于互联网公司而言,用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。
数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。
不过目前为止,在企业中存在着很大的数据分析问题,如何进行数据分析,数据挖掘的结果要如何展示,企业中各个部门要如何才能最大化的利用数据分析结果。这些一直困扰着数据团队。
数据分析在企业主要是由于业务需求驱动的,但从数据分析师角度来看数据分析并不是简单的坐在那里等需求,需求来了就做没有需求就坐在那里等。数据分析师需要进行思考。
思考一:数据分析的需求方是谁,是公司的领导层还是销售,还是市场团队或者产品团队。
思考二:企业有什么样的资源,企业有什么样的数据,如何将需求方与数据本身的价值进行串联,这是一个非值得思考的方向。
2、最常见的数据分析案例
在企业中同样一份数据报告的需求方有很多,但肯定不是全部的人都需要。作为数据团队,如何将有效的数据传递给最需要的人,这样才能更大更好的发挥数据本身的价值。
数据分析师需要思考
在 一个企业中,对于各个部门员工的数据培训是不可少的,由于数据报告主要面向企业内部的员工,如何让员工具有一定的数据解读能力就显得非常必要。优酷土豆杜 长嵘在数据分析与数据可视化技术聚会上说到:“数据团队按照周与月为单位,为内部员工做数据培训,长久下去数据团队在企业内的地位就会得到显著提升。”
企业知识管理同样是数据团队重要的工作之一,数据团队将每天分析完的数据转化为知识,让每一个需要的人都可以随时随地的得到想要的数据信息。也就不再需要让数据团队将已经存档完毕的数据从新拿出来。
作为数据分析团队,在进行数据解读的时候需要具有独到的看法,以下是几个有趣的例子。
案例1:老杜有五个女儿,那么他第六个孩子一定是个儿子。
案例2:有三组彩票号码,这三组哪一个中奖率最高?哪一个最低?
案例3:某市嚼口香糖的人和心脏病去世的人同时升高,嚼口香糖可导致心脏病发作。
其 实我们可以发现,这些数据事件中的因果关系并不明确。第一,男孩和女孩的几率都是一样的,前五个是女孩但是第六个仍然有一半的几率是女孩。第二,虽然每组 数字让我们都有所联想,但事实上每组数字的中奖率都是一样的。第三,并没有直接的数据证明嚼口香糖会导致心脏病,所以这个数据只能说明这个城市的人口增加 了,人口基数的变化造成了这样的数据结果。
3、数据分析师的十个重要技巧
这是很多人在进行数据解读时犯的错误,只是关注数据的相关性,从相关性解释数据的因果性。
作为数据分析人员需要掌握以下十种重要的技巧
会用一款或以上的数据分析工具
经常浏览数据统计的网站
在数据分析前先进行调研
在分析数据的时候用户体验的角度出发的么并不是以公司利益为主。
了解数据采集的方式以及数据内容和质量内容
熟悉各种样式低量和定位的不同
做一个饥渴的探索者
在企业内部有效的沟通着
街头智慧
防御中带有进攻。
在企业中,数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞,相比之下,企业的决策层可以根据数据挖掘提供的相关报表完成企业战略发展的制定。
对于数据分析师来说,如何将企业收集的杂乱数据进行分析处理,最终为其他部门提供一份清晰明朗的数据报告就显得格外重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07