正文

數(shù)據(jù)分析都分析什么（數(shù)據(jù)分析都分析什么問題）

發(fā)布時間：2023-03-17 00:19:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 569 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)分析都分析什么的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com，如需咨詢相關業(yè)務請撥打175-8598-2043，或微信：1454722008

本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析什么
2、數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么?
3、數(shù)據(jù)分析是什么？
4、數(shù)據(jù)分析包含哪幾個步驟，主要內(nèi)容是什么?

數(shù)據(jù)分析都分析什么（數(shù)據(jù)分析都分析什么問題）

一、數(shù)據(jù)分析什么

數(shù)據(jù)分析，是一個檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)的過程，目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、提出結論和支持決策。數(shù)據(jù)分析是“你可以分解數(shù)據(jù)、評估一段時間內(nèi)的趨勢，并將一個部門或衡量指標與另一個進行比較的所有方式

二、數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么?

1、分析什么數(shù)據(jù)

分析什么數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析的目的有關，通常確定問題后，然后根據(jù)問題收集相應的數(shù)據(jù)，在對應的數(shù)據(jù)框架體系中形成對應的決策輔助策略。

2、什么時候數(shù)據(jù)分析

業(yè)務運營過程全程數(shù)據(jù)跟蹤。

3、數(shù)據(jù)獲取

內(nèi)部數(shù)據(jù)主要是網(wǎng)絡日志相關數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、業(yè)務流程數(shù)據(jù)等，外部數(shù)據(jù)是第三方監(jiān)測數(shù)據(jù)、企業(yè)市調(diào)數(shù)據(jù)、行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)等。

4、數(shù)據(jù)分析、處理

使用的工具取決于公司的需求。

5、如何做數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)跟著業(yè)務走，數(shù)據(jù)分析的過程就是將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題，然后再還原到業(yè)務場景中去的過程。

三、數(shù)據(jù)分析是什么？

簡言之，數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中，用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法，提取出有用信息的過程。

數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里通常稱為BI，即商業(yè)智能business intelligence，是指將企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，形成有規(guī)律的信息，來輔助用戶做出決策。

實現(xiàn)BI的過程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、獲取數(shù)據(jù)extract

2、轉(zhuǎn)換、清洗數(shù)據(jù)transform

3、加載調(diào)取數(shù)據(jù)load

4、圖表統(tǒng)計展現(xiàn)BI

數(shù)據(jù)分析怎么做？

做數(shù)據(jù)分析的過程也類似下飯館，可分為五個步驟：

1. 明確需求——點菜

明確需求是核心，要知道用戶的目的是什么，需求分析人員要全面了解、理解業(yè)務，并得到關鍵用戶對業(yè)務邏輯的認可和確認，而不能自己猜測用戶的需求邏輯，避免徒勞無益，之后的所有步驟也都要以業(yè)務需求為核心來進行。

2. 數(shù)據(jù)采集、清洗——洗菜

采集：加法，盡可能收集數(shù)據(jù)，越全面越好，減少數(shù)據(jù)盲點。

清洗：減法，清洗、修復無效數(shù)據(jù)（如：錯誤、重復、殘缺記錄，缺失值處理等），確保數(shù)據(jù)分析完整性、準確性。

3. 數(shù)據(jù)處理——配菜

根據(jù)業(yè)務需求，對數(shù)據(jù)進行整理（如按條件篩選提取，聚合、分類、匯總等），建立數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)集。

4. 數(shù)據(jù)分析——做菜

(1) 描述性分析：

數(shù)據(jù)的集中趨勢——眾數(shù)、中位數(shù)、平均數(shù)數(shù)據(jù)的離散趨勢——最大最小值、極差、四分位差、方差和標準差幾個統(tǒng)計名詞

(2) 趨勢性分析：

對同一指標、比率在不同時期的值，進行比較，觀察增加變動情況，獲得趨勢。

——定比、環(huán)比、同比

(3) 相關性分析：分析現(xiàn)象間是否存在依存關系，及依存的相關程度和相關方向?！幌嚓P、線性相關、非線性相關、相關但非線性相關。

相關性分析舉例

相關系數(shù)圖

相關系數(shù)：是描述線性相關程度的量。

5. 結果展現(xiàn)——上菜

將數(shù)據(jù)分析的結果，以報告、報表、圖表、監(jiān)控儀表盤等形式展現(xiàn)給用戶，為決策判斷提供支持依據(jù)。

三、Bi實施過程中各個對象（角色）之間的關系：

甲方用戶是客人，乙方廠商是飯館，信息圖表像菜肴，需求分析像服務員，BI工程師像大廚，ETL工程師像后廚小工。

四、etl概念和大數(shù)據(jù)概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽?。╡xtract）、交互轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數(shù)據(jù)倉庫，但其對象并不限于數(shù)據(jù)倉庫。

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

四、數(shù)據(jù)分析包含哪幾個步驟，主要內(nèi)容是什么?

【導讀】隨著大數(shù)據(jù)，人工智能化的普及，a幫助我們解決了很多問題，其主要表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析上，那么數(shù)據(jù)分析包含哪幾個步驟，主要內(nèi)容是什么呢?為了幫助大家更好的了解數(shù)據(jù)分析過程，下面是小編整理的數(shù)據(jù)分析過程主要有下面6個步驟，一起來看看吧!

1、明確目的：確定分析需要解決的業(yè)務問題，最好能將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學問題。

2、數(shù)據(jù)收集：基于對業(yè)務問題的理解，通過各種方法和渠道收集能支撐業(yè)務分析的數(shù)據(jù)源，不僅限于數(shù)據(jù)庫，也可以考慮一些各種部門的公開數(shù)據(jù)，比如統(tǒng)計局、大數(shù)據(jù)局等部門。

3、數(shù)據(jù)處理：通過技術手段，對收集的數(shù)據(jù)進行提取、清洗、轉(zhuǎn)化和計算，異常值處理、衍生字段、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等具體步驟。

4、數(shù)據(jù)分析：這里主要有兩個技術手段，統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘，找到相關的數(shù)據(jù)關系和規(guī)則，然后利用業(yè)務知識來解讀分析結果。在這里有一點需要說明，分析技術是為業(yè)務服務的，如果你的結果不能有助于業(yè)務問題的解決，統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘技術再好再高明，也沒有意義，這點是我們做數(shù)據(jù)分析的人要謹記的。

5、數(shù)據(jù)展示：分析數(shù)據(jù)的可視化，在整個數(shù)據(jù)分析過程中也比較重要，這個步驟是將你前面做的工作量盡可能的展示給大家，具體的可視化技術，可以百度看下，是一個非常專業(yè)的學科。

6、報告撰寫：展示你整個分析過程中的價值部分，在這里需要結構清晰地展示你整個分析過程，包括你的分析結果和依據(jù)，以及你結合業(yè)務知識提出的解決方案，最終解決你第一步的業(yè)務問題。然后基于報告將分析過程進行落地，為企業(yè)產(chǎn)生價值。

以上就是小編為大家整理發(fā)布的關于“數(shù)據(jù)分析包含哪幾個步驟，主要內(nèi)容是什么?”，希望對大家有所幫助。更多相關內(nèi)容，關注小編，持續(xù)更新。

以上就是關于數(shù)據(jù)分析都分析什么相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。