1樓：資料分析
資料分析師不再是乙個師爺身份，我把我的思考給到縣令，至於縣令要不要採納，是他的事。你有沒有想過，資料分析師的職責就是做出有價值的資料結論，並且成功讓領導採納且落地呢。這個落地也是資料分析師的kpi。
也是你公升職到團隊管理或者專家的唯一路徑
2樓：
：變異性和規律性，變異性是指不同事件量化的資料不同，具有差異性，正是因為資料變異性，資料分析才有必要；規律性是指包羅永珍的資料中，資料是有規律可尋的，從而得出有價值的結論，正是因為規律性資料分析才有價值。
3樓：匿名使用者
資料分析師主要工作就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等
發展前景很好，畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提公升的人。像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作，現在基本實現了財務自由，但想成為大資料分析師的話，需要日積月累堅持沉澱下去，相信你總有一天也能達到這個層次。
資料分析的步驟
4樓：與發個人資料
回答1、業務理解
最初的階段集中在理解專案目標和從業務的角度理解需求，同時將這個只是轉化為資料探勘問題的定義和完成目標的初步計畫。
2、資料理解
資料理解階段從初始資料收集開始，通過一些活動的處理，目的是熟悉資料，識別資料的質量問題，首次發現資料的內部屬性，或是探測引起興趣的子集去形成隱含資訊的假設
3、資料準備
資料準備階段包括從未處理資料中構造最終資料集的所有活動。這些資料將是模型工具的輸入值。這個階段的任務有可能執行多次，沒有任何規定的順序。
任務包括表、記錄和屬性的選擇，以及為模型工具轉換和清洗資料。
4、建模
在這個階段，可以選擇和應用不同模型技術，模型引數被調整到最佳的數值。一般，有些技術可以解決一類相同的資料探勘問題。有些技術在資料形成上有特殊要求，因此需要經常跳回到資料準備階段
5、評估
到專案的這個階段，你已經從資料分析的角度建立了乙個高質量顯示的模型。在開始最後部署模型之前，重要的事情是徹底的評估模型，檢查構造模型的步驟，確保模型可以完成業務目標。這個階段的關鍵目的是確定是否有重要業務問題沒有被充分考慮。
在這個階段結束後，乙個資料探勘結果使用的決定必須達成
6、部署
通常，模型的建立不是專案的結束。模型的作用是從帶護具中找到知識，獲得的知識需要便於使用者使用的方式重新組織和展現。根據需求，這個階段可以產生簡單的報告，或是實現乙個比較複雜的、可重複的資料探勘過程。
在很多案例中，這個階段是由客戶而不是資料分析人員承擔部署的工作。
更多10條
5樓：匿名使用者
通過《基礎資料採集》的學習，幫助學員了解資料採集的意義、方法、步驟、原則、熟悉市場、運營、產品資料採集，熟悉並掌握常用資料採集渠道，常用資料採集工具。能夠獨立完成電子商務市場、運營、產品資料採集。
6樓：西線大資料培訓
大資料雖然還處在乙個發展的初期，但是它已經成為熱門產業，不再是前幾年炒炒概念，現在的大資料更加注重的是在現實中的運用，而且像bat這樣的大企業已經都成立了大資料相關部門，專門做資料分析。可見，大資料的受重視程度非同一般。
隨著大資料時代的發展，資料分析變得十分重要的意義，在很多行業之中，資料分析師都是不可忽視的一項重要工作，而對於那些處在新時期之中的企業來說，資料分析的含義及其過程都是十分重要的核心問題，無論是對於企業還是行業來說，都是不可小覷的。
第一、資料分析的含義
所謂資料分析，就是對所收集的大量資料使用適當的統計方式來進行分析，將資料資料的功能進行最大化的開發，使資料作用充分得到發揮，這是一種通過對資料進行研究與總結來進行對有用資訊的提取，並且最終形成有效結論的過程。資料分析具有非常廣泛的應用範圍，在我國很多行業中都會進行使用。
第二、資料分析的步驟
1、對需求進行識別
為了確保資料分析的過程具有有效性，對資訊進行識別是進行資料分析的基礎，能夠為收集和分析資料進行清晰的目標提供工作，管理者通過對於過程控制和決策的需求，將對於資訊的需求進行有效提出，從而保證良好的資料分析工作進展。
2、對資料進行分析
這是進行資料分析的乙個重要環節，通過對所收集的資料進行整理、加工、分析和轉化，從而使管理者能夠從中獲得更為有效的資料內容。
3、對過程進行改進
由於資料分析是確保管理體系能夠良好運作的基礎，所以在進行資料分析的過程中，管理者應當根據實時分析來進行一定的改進，從而確保資料分析結果的真實性和有效性。比如對所收集的資訊可信度和準確度進行了解，資訊採集的渠道是否適用和暢通，分析的方法時候合理，風險控制是否在能夠接受的範疇等等。
對資料分析的含義及其過程的準確理解能幫助大家更好的學習大資料，運用大資料。大資料技術已經成為時代發展的一部分，未來將會有更大的潛力。
資料分析怎麼做？有經驗的請教下。
7樓：加公尺谷大資料科技
乙個完整的資料分析流程：
• 業務建模。
• 經驗分析。
• 資料準備。
• 資料處理。
• 資料分析與展現。
• 專業報告。
• 持續驗證與跟蹤。
1. 資料採集
了解資料採集的意義在於真正了解資料的原始面貌，包括資料產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。
2.資料儲存
無論資料儲存於雲端還是本地，資料的儲存不只是我們看到的資料庫那麼簡單。
3.資料提取
資料提取是將資料取出的過程，資料提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
4.資料探勘
資料探勘是面對海量資料時進行資料價值提煉的關鍵
5.資料分析
資料分析相對於資料探勘更多的是偏向業務應用和解讀，當資料探勘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。
6.資料展現
資料展現即資料視覺化的部分，資料分析師如何把資料觀點展示給業務的過程。資料展現除遵循各公司統一規範原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。
7.資料應用
資料應用是資料具有落地價值的直接體現，這個過程需要資料分析師具備資料溝通能力、業務推動能力和專案工作能力。
8樓：弦
一款資料分析工具軟體叫datahunter資料分析工具，非常好用。
大資料要想落地，必備的條件是什麼？
9樓：6108方案
大資料要想落地，必須有三個條件：一是豐富的資料來源，二是強大的資料探勘和資料分析能力，三是建立完善的資料服務產業鏈，也就是商業模式。商業模式指導著公司如何賺取剩餘價值，因此確立公司在產業鏈和價值鏈中的位置，至關重要。
資料分析報表怎麼做才直觀又易懂？
10樓：匿名使用者
資料分析報表艱澀難懂不是什麼罕見事，不少人依舊在用著彷彿天書一般的分析報表，不是看不懂，而是要花費大量時間精力才能看懂。這種不直觀，又難懂的分析報表大大阻礙了企業資訊傳遞，影響決策。報表到底該怎麼做才直觀又易懂？
或許你該換個資料分析平台，換乙個能將複雜分析報表做得直觀又易懂的資料分析平台。
基於報表直觀易懂的前提，你需要乙個視覺化分析平台，也就是我們常說的bi平台。這類資料分析平台擅長借助影象化分析圖表、智慧型化資料分析功能將原本複雜難懂的資料轉化成直觀易懂的資料視覺化分析報表，效果如下：
奧威bi_視覺化報表案例1
奧威bi_視覺化報表案例1
bi平台不僅能將複雜資料直觀化展現，更能借助多種智慧型視覺化分析功能實現資料的快速鑽取、聯動、篩選等，甚至可實現自動預警，凸顯超出安全範圍的資料。這是什麼概念？
bi將帶來更符合實際需求的，靈活度更高的資料分析體驗。
如果說傳統的資料分析報表所有內容資料都已固定，那bi平台製作的視覺化分析報表上，資料則是多變的，可根據報表瀏覽者的分析思維，快速調取所需資料並直觀展現出來。如當報表顯示2019年7月的門店銷售資料top10時，瀏覽者發現北京店排名下降過快，可通過鑽取控制項秒速鑽取到相關資料明細，或通過聯動功能，實現聯**表同時呈現北京門店相關資料分析的效果。
在分析資料時，不同人的關注點，希望看到的字段與維度組合並不相同，甚至出於全面深入分析的需求，同乙個瀏覽者也會希望切換不同的字段與維度組合，從而從不同角度更深入全面地分析挖掘資料，這就需要運用ourwaybi資料分析平台的多維動態分析，讓報表瀏覽者隨時隨地根據所需自由切換欄位與維度組合。
ourwaybi資料分析平台，是奧威軟體自主開發的奧威bi系列中的一款主打產品。除了以上功能，ourwaybi資料分析平台還具備快速抓取第三方平台制定資料（ai取數）、突破財務分析中運算複雜的難題（行計算自定義），甚至在bi解決方案上，ourwaybi資料分析平台將奧威bi獨有的bi解決方案融為一體，針對不同行業，不同主流erp，預設分析模型，縮減bi落地耗時、工序，加快構建獨屬於企業的大資料視覺化分析平台。
11樓：宋懵懵的資料生活
說到晦澀難通的資料分析報表非中國式報表莫屬了，怎麼改變這種現狀呢，使用億信華辰的i@report就能讓你的資料分析報表直觀易懂
如何進行大資料分析及處理
12樓：探碼科技
資料整合：構建聚合的資料倉儲
將客戶需要的資料通過網路爬蟲、結構化資料、本地資料、物聯網裝置、人工錄入等進行全位實時的彙總採集，為企業構建自由獨立的資料庫。消除了客戶資料獲取不充分，不及時的問題。目的是將客戶生產、運營中所需要的資料進行收集儲存。
2.資料管理：建立乙個強大的資料湖
將資料庫中的資料經過抽取、清洗、轉換將分散、零亂、標準不統一的資料整合到一起，通過在分析資料庫中建模資料來提高查詢效能。合併來自多個**的資料，構建複雜的連線和聚合，以建立資料的視覺化圖示使使用者能更直觀獲得資料價值。為內部商業智慧型系統提供動力，為您的業務提供有價值的見解。
3.資料應用：將資料產品化
將資料湖中的資料，根據客戶所處的行業背景、需求、使用者體驗等角度將資料真正的應用化起來生成有價值的應用服務客戶的商務辦公中。將資料真正做到資產化的運作。
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類資料的處理應用。以資料為原料，通過網路資料採集、生產裝置資料採集的方式將各種原始資料凝結成雲，為客戶打造強大的資料儲存庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對儲存的資料進行計算整合讓資料與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的資料流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成資料湖泊，對資料進行標註與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的資料支流匯合整合資料應用中，為行業使用者帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
資料分析的方法有哪些，常用的資料分析方法有哪些？
1 列表法 將資料按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。的設計要求對應關係清楚，簡單明瞭，有利於發現相關量之間的相關關係 此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱 符號 數量級和單位等。2 作圖法 作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關係。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還...
資料分析的方法有哪些，常用的資料分析方法有哪些？
回答望對您有幫助，祝您幸福快樂每一天！spss，多因素分析 但是不了解資料的性質，統計方法的基本原理，以及以往人們是如何處理類似資料，想輕鬆的得到正確的結果.不太容易 更新一下 你這些資料不能判斷是否線形 對我這樣乙個不懂你這個技術領域的人甚至都不能判斷這是否是連續變數 因為 cm sccm w 這...
資料分析師就業前景如何，資料分析師的就業前景如何？
資料分析通常有兩種出路 對演算法做深入的研究然後去做資料探勘 對業務有比較深刻的理解然後轉去做業務。除此之外，無其他出路。而說實話，我不看好資料分析本身這個崗位。為什麼不看好?首先我們對資料分析的工作做個拆解。大部分的資料分析有50 的時間在取數，還有40 的時間在跟產品經理溝通 做ab實驗以及做做...
如何分析方差不齊的資料，SPSS資料分析，方差不齊怎麼辦
方差齊性檢驗一般是用方差最大組的方差比最小組的方差，如果比值顯著不等於1，那就是方差不齊性。按說不齊性是不可以進行後續的方差分析的，因為在均值檢驗中 包括方差分析，t檢驗等 各個實驗處理的效應被認為是一種固定效應，對所有人的作用一樣，也就是說，處理的作用就是給每個人原來的的水平加上乙個相同的常數，這...
靠譜的資料分析平台，推薦靠譜的資料分析平台
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