
现在大数据的流行不再限于IT或DT行业的人知道,但很多其他行业的工作人员对于数据分析并不是很清楚,就算有些人在自己的工作岗位上开始疲倦、厌倦、烦躁,想转行到数据分析行业,但对数据分析行业的所知甚少又制约了自己的计划和打算。现在就针对数据分析的实际情况总结了六问六答,希望能够给大家带来帮助。
1、数据分析到底是什么?
数据分析就是指用一定的统计模型方法和分析模型以及工具对数据进行分析,使得能够从这些数据中得到有价值的商业信息以及数据规律,并通过这些规律改变企业的未来发展方向。
2、为什么要做数据分析?
现在的世界是数据分析的世界,很多的信息都可以被转化成数据,数据也可以转化成信息。很多企业积累了很多的原始数据,我们面对的不断增长的数据可以对商业的发展趋势以及市场分析进行预测,不管是什么行业,为了发展,都离不开数据分析。
3、数据分析的作用是什么?
通过数据分析,我们可以进行现状的分析,能够得出企业最近的发展情况以及企业存在的问题。同时还能通过数据分析了解企业自身存在的问题的原因。最后也是最重要的就是数据分析可以对企业未来的发展做出预测,制定科学的目标及计划。从而让企业朝着更好的方向发展。
4、数据分析到底难不难?
数据分析需要学习很多的知识,比如编程工具的Python以及r语言,还要学习统计学、数据库知识、sql、Excel等等。看到这些想必大家已经开始打退堂鼓了,其实大可不必,这些入门还是很容易的,难的就是需要长时间坚持研究数据分析,通过经验的积累以及大量的实践才能够从小白变成老鸟。
5、数据分析有哪些分析类型?
数据分析其实没有什么实质性的分类,不过,一般来说,数据分析中有三类,一是描述性数据分析,也是数据分析的基础,初级数据分析。比如我们经常听到的同比、环比、平均、频率这些词就是数据分析里面的。二是验证性数据分析,同样也属于高级数据分析。三是探索性数据分析,也是高级数据分析,侧重于发现数据中的新特征、新规律,例如相关分析、因子分析、回归分析等。
6、数据分析有几个步骤?
(1)明确分析目的和思路。
(2)数据收集。
(3)数据处理,对收集到的数据进行整理加工,保留有价值有意义的数据。处理肮脏数据,净化数据环境。
(4)数据分析,用适当的工具和分析方法,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,从而形成有效的结论。
(5)数据展现,用图表说话,制作专业的商务图表,更加高效、更加直接、更加生动的表达观点。
以上的内容就是对于数据分析的实际情况的详细解答了,大家在了解数据分析的时候可以参考这篇文章,希望这篇文章能够个大家带来帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10