如何做好数据分析？ 如何做数据分析
\u5982\u4f55\u8fdb\u884c\u6709\u6548\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u9996\u5148\uff0c\u6211\u4eec\u8981\u660e\u786e\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u6982\u5ff5\u548c\u542b\u4e49\uff0c\u6e05\u695a\u5730\u7406\u89e3\u4ec0\u4e48\u662f\u6570\u636e\u5206\u6790;
\u4ec0\u4e48\u662f\u6570\u636e\u5206\u6790\u5462\uff0c\u6d45\u5c42\u9762\u8bb2\u5c31\u662f\u901a\u8fc7\u6570\u636e\uff0c\u67e5\u627e\u5176\u4e2d\u8574\u542b\u7684\u80fd\u591f\u53cd\u6620\u73b0\u5b9e\u72b6\u51b5\u7684\u89c4\u5f8b\u3002
\u4e13\u4e1a\u4e00\u70b9\u8bb2\uff1a\u6570\u636e\u5206\u6790\u5c31\u662f\u9002\u5f53\u7684\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u65b9\u6cd5\u5bf9\u6536\u96c6\u6765\u7684\u5927\u91cf\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u5c06\u4ed6\u4eec\u52a0\u4ee5\u6c47\u603b\u3001\u7406\u89e3\u548c\u6d88\u5316\uff0c\u4ee5\u6c42\u6700\u5927\u5316\u7684\u5f00\u53d1\u6570\u636e\u7684\u529f\u80fd\uff0c\u53d1\u6325\u6570\u636e\u7684\u4f5c\u7528\u3002
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\u4e8b\u5b9e\u4e0a\uff0c\u6570\u636e\u5206\u6790\u5c31\u662f\u4e3a\u4e86\u63d0\u53d6\u6709\u7528\u7684\u4fe1\u606f\u548c\u5f62\u6210\u7ed3\u8bba\u800c\u5bf9\u6570\u636e\u52a0\u4ee5\u8be6\u7ec6\u7684\u7814\u7a76\u548c\u6982\u62ec\u603b\u7ed3\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002
\u6570\u636e\u5206\u6790\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\uff1a\u63cf\u8ff0\u6027\u6570\u636e\u5206\u6790\u3001\u63a2\u7d22\u6027\u6570\u636e\u5206\u6790\u3001\u9a8c\u8bc1\u6027\u6570\u636e\u5206\u6790
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1\u3001\u73b0\u72b6\u5206\u6790\uff1a\u5c31\u662f\u4f01\u4e1a\u8fd0\u8425\u72b6\u51b5\u7684\u5206\u6790\uff0c\u4e3b\u8981\u662f\u5404\u9879\u6307\u6807\u7684\u76d1\u63a7\u4ee5\u53ca\u65e5\u62a5\u3001\u5468\u62a5\u3001\u6708\u62a5\u7b49
2\u3001\u539f\u56e0\u5206\u6790\uff1a\u9700\u6c42\u5206\u6790\uff0c\u591a\u6570\u662f\u9488\u5bf9\u8fd0\u8425\u4e2d\u51fa\u73b0\u7684\u95ee\u9898\u8fdb\u884c\u5256\u6790\uff0c\u627e\u51fa\u51fa\u73b0\u95ee\u9898\u7684\u56e0\u7d20\u4ee5\u4fbf\u4e8e\u89e3\u51b3\u95ee\u9898
3\u3001\u9884\u6d4b\u5206\u6790\uff1a\u9488\u5bf9\u4ee5\u540e\u7684\u8fd0\u8425\u60c5\u51b5\u505a\u51fa\u5206\u6790\u62a5\u544a\uff0c\u5bf9\u516c\u53f8\u4ee5\u540e\u7684\u53d1\u5c55\u8d8b\u52bf\u505a\u51fa\u6709\u6548\u7684\u9884\u6d4b\uff0c\u5bf9\u516c\u53f8\u7684\u53d1\u5c55\u76ee\u6807\u548c\u7b56\u7565\u5236\u5b9a\u505a\u51fa\u6709\u529b\u7684\u652f\u6491\u3002
\u6700\u91cd\u8981\u7684\u4e00\u70b9\uff1a
\u6211\u4eec\u5982\u4f55\u505a\u6570\u636e\u5206\u6790\u5462\uff0c\u6362\u4e00\u53e5\u8bdd\u8bf4\u5c31\u662f\u5982\u4f55\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u662f\u600e\u6837\u7684\u6d41\u7a0b\uff1f
\u7136\u540e\uff0c\u6211\u4eec\u6765\u770b\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u516d\u90e8\u66f2
1\u3001\u660e\u786e\u5206\u6790\u76ee\u7684\u548c\u601d\u8def\uff1a
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3\u3001\u6570\u636e\u5904\u7406\uff1a
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5\u3001\u6570\u636e\u5c55\u73b0\uff1a
\u6570\u636e\u5c55\u73b0\u5c31\u662f\u628a\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u7ed3\u679c\uff0c\u7528\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u56fe\u6807\u5f62\u5f0f\u5c55\u73b0\u51fa\u6765\uff0c\u7528\u4e00\u79cd\u7b80\u5355\u6613\u61c2\u7684\u65b9\u5f0f\u8868\u8fbe\u51fa\u4f60\u5206\u6790\u7684\u89c2\u70b9
6\u3001\u64b0\u5199\u62a5\u544a\uff1a
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01\uff09 \u5206\u7c7b\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u5206\u6210\u4e0d\u540c\u90e8\u95e8\u3001\u4e0d\u540c\u5c97\u4f4d\u5c42\u7ea7\u3001\u4e0d\u540c\u5e74\u9f84\u6bb5\uff0c\u6765\u5206\u6790\u4eba\u624d\u6d41\u5931\u7387\u3002\u6bd4\u5982\u53d1\u73b0\u67d0\u4e2a\u90e8\u95e8\u6d41\u5931\u7387\u7279\u522b\u9ad8\uff0c\u90a3\u4e48\u5c31\u53ef\u4ee5\u53bb\u5206\u6790\u3002
02\uff09 \u77e9\u9635\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u516c\u53f8\u6709\u4ef7\u503c\u89c2\u548c\u80fd\u529b\u7684\u8003\u6838\uff0c\u90a3\u4e48\u53ef\u4ee5\u628a\u8003\u6838\u7ed3\u679c\u505a\u51fa\u77e9\u9635\u56fe\uff0c\u80fd\u529b\u5f3a\u4ef7\u503c\u5339\u914d\u7684\u5458\u5de5\u3001\u80fd\u529b\u5f3a\u4ef7\u503c\u4e0d\u5339\u914d\u7684\u5458\u5de5\u3001\u80fd\u529b\u5f31\u4ef7\u503c\u5339\u914d\u7684\u5458\u5de5\u3001\u80fd\u529b\u5f31\u4ef7\u503c\u4e0d\u5339\u914d\u7684\u5458\u5de5\u5404\u5360\u591a\u5c11\u6bd4\u4f8b\uff0c\u4ece\u800c\u53d1\u73b0\u516c\u53f8\u7684\u4eba\u624d\u5065\u5eb7\u5ea6\u3002
03\uff09 \u6f0f\u6597\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u8bb0\u5f55\u62db\u8058\u6570\u636e\uff0c\u6295\u9012\u7b80\u5386\u3001\u901a\u8fc7\u521d\u7b5b\u3001\u901a\u8fc7\u4e00\u9762\u3001\u901a\u8fc7\u4e8c\u9762\u3001\u901a\u8fc7\u7ec8\u9762\u3001\u63a5\u4e0bOffer\u3001\u6210\u529f\u5165\u804c\u3001\u901a\u8fc7\u8bd5\u7528\u671f\uff0c\u8fd9\u5c31\u662f\u4e00\u4e2a\u5b8c\u6574\u7684\u62db\u8058\u6f0f\u6597\uff0c\u4ece\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u53ef\u4ee5\u770b\u5230\u54ea\u4e2a\u73af\u8282\u8fd8\u53ef\u4ee5\u4f18\u5316\u3002
04\uff09 \u76f8\u5173\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u516c\u53f8\u5404\u4e2a\u5206\u5e97\u7684\u4eba\u624d\u6d41\u5931\u7387\u5dee\u5f02\u8f83\u5927\uff0c\u90a3\u4e48\u53ef\u4ee5\u628a\u5404\u4e2a\u5206\u5e97\u7684\u5458\u5de5\u6d41\u5931\u7387\uff0c\u8ddf\u5206\u5e97\u7684\u4e00\u4e9b\u7279\u6027\uff08\u5730\u7406\u4f4d\u7f6e\u3001\u85aa\u916c\u6c34\u5e73\u3001\u798f\u5229\u6c34\u5e73\u3001\u5458\u5de5\u5e74\u9f84\u3001\u7ba1\u7406\u4eba\u5458\u5e74\u9f84\u7b49\uff09\u8981\u7d20\u8fdb\u884c\u76f8\u5173\u6027\u5206\u6790\uff0c\u627e\u5230\u6700\u80fd\u591f\u633d\u7559\u5458\u5de5\u7684\u5173\u952e\u56e0\u7d20\u3002
05\uff09 \u903b\u8f91\u6811\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u8fd1\u671f\u53d1\u73b0\u5458\u5de5\u7684\u6ee1\u610f\u5ea6\u6709\u6240\u964d\u4f4e\uff0c\u90a3\u4e48\u5c31\u8fdb\u884c\u62c6\u89e3\uff0c\u6ee1\u610f\u5ea6\u8ddf\u85aa\u916c\u3001\u798f\u5229\u3001\u804c\u4e1a\u53d1\u5c55\u3001\u5de5\u4f5c\u6c1b\u56f4\u6709\u5173\uff0c\u7136\u540e\u85aa\u916c\u5206\u4e3a\u57fa\u672c\u85aa\u8d44\u548c\u5956\u91d1\uff0c\u8fd9\u6837\u5c42\u5c42\u62c6\u89e3\uff0c\u627e\u51fa\u6ee1\u610f\u5ea6\u5404\u4e2a\u5f71\u54cd\u56e0\u7d20\u91cc\u9762\u7684\u53d8\u5316\u56e0\u7d20\uff0c\u4ece\u800c\u5f97\u51fa\u6d1e\u89c1\u3002
06\uff09 \u8d8b\u52bf\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u4eba\u624d\u6d41\u5931\u7387\u8fc7\u53bb12\u4e2a\u6708\u7684\u53d8\u5316\u8d8b\u52bf\u3002
07\uff09\u884c\u4e3a\u8f68\u8ff9\u5206\u6790\u6bd4\u5982\u8ddf\u8e2a\u4e00\u4e2a\u9500\u552e\u4eba\u5458\u7684\u884c\u4e3a\u8f68\u8ff9\uff0c\u4ece\u5165\u804c\u3001\u5230\u5f00\u59cb\u4ea7\u751f\u4e1a\u7ee9\u3001\u5230\u4e1a\u7ee9\u5feb\u901f\u589e\u957f\u3001\u5230\u75b2\u60eb\u671f\u3001\u5230\u9010\u6e10\u7a33\u5b9a\u3002
\u901a\u8fc7\u9762\u5411\u4f01\u4e1a\u4e1a\u52a1\u573a\u666f\u63d0\u4f9b\u4e00\u7ad9\u5f0f\u5927\u6570\u636e\u5206\u6790\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\uff0c\u80fd\u591f\u4e3a\u4f01\u4e1a\u5728\u589e\u6536\u76ca\u3001\u964d\u6210\u672c\u3001\u63d0\u6548\u7387\u3001\u63a7\u6210\u672c\u7b49\u56db\u4e2a\u89d2\u5ea6\u5e26\u6765\u4ef7\u503c\u8d21\u732e\u3002
1\u3001\u589e\u6536\u76ca
\u6700\u76f4\u89c2\u7684\u5e94\u7528\uff0c\u5373\u5229\u7528\u6570\u636e\u5206\u6790\u5b9e\u73b0\u6570\u5b57\u5316\u7cbe\u51c6\u8425\u9500\u3002\u901a\u8fc7\u6df1\u5ea6\u5206\u6790\u7528\u6237\u8d2d\u4e70\u884c\u4e3a\u3001\u6d88\u8d39\u4e60\u60ef\u7b49\uff0c\u523b\u753b\u7528\u6237\u753b\u50cf\uff0c\u5c06\u6570\u636e\u5206\u6790\u7ed3\u679c\u8f6c\u5316\u4e3a\u53ef\u64cd\u4f5c\u6267\u884c\u7684\u5ba2\u6237\u7ba1\u7406\u7b56\u7565\uff0c\u4ee5\u6700\u4f73\u7684\u65b9\u5f0f\u89e6\u53ca\u66f4\u591a\u7684\u5ba2\u6237\uff0c\u4ee5\u5b9e\u73b0\u9500\u552e\u6536\u5165\u7684\u589e\u957f\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u63a8\u5e7f\u6536\u652f\u6d4b\u7b97\u5206\u6790\uff0c\u4e3a\u5e7f\u544a\u6295\u653e\u63d0\u4f9b\u51b3\u7b56\u4f9d\u636e\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u6e20\u9053\u9500\u91cf\u5206\u6790\uff0c\u4e3a\u6e20\u9053\u652f\u6301\u63d0\u4f9b\u6570\u636e\u652f\u6491\u3002
2\u3001\u964d\u6210\u672c
\u4f8b\u5982\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5b9e\u73b0\u5bf9\u8d22\u52a1\u548c\u4eba\u529b\u7684\u7ba1\u7406\uff0c\u4ece\u800c\u63a7\u5236\u5404\u9879\u6210\u672c\u3001\u8d39\u7528\u7684\u652f\u51fa\uff0c\u5b9e\u73b0\u964d\u4f4e\u6210\u672c\u7684\u4f5c\u7528\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u751f\u4ea7\u6210\u672c\u5206\u6790\uff0c\u4e86\u89e3\u6210\u672c\u6784\u6210\u60c5\u51b5\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u671f\u95f4\u8d39\u7528\u9884\u5b9e\u5bf9\u6bd4\u5206\u6790\uff0c\u628a\u63a7\u8d39\u7528\u60c5\u51b5\u3002
3\u3001\u63d0\u6548\u7387
\u6bcf\u4e2a\u4f01\u4e1a\u90fd\u4f1a\u51fa\u5177\u76f8\u5173\u62a5\u8868\uff0c\u5229\u7528\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0c\u4e0d\u61c2\u6280\u672f\u7684\u4e1a\u52a1\u4eba\u5458\u4e5f\u80fd\u591f\u901a\u8fc7\u7b80\u5355\u7684\u62d6\u62c9\u62fd\u5b9e\u73b0\u654f\u6377\u81ea\u52a9\u5206\u6790\uff0c\u65e0\u9700\u4e1a\u52a1\u4eba\u5458\u63d0\u9700\u6c42\u3001IT\u4eba\u5458\u505a\u62a5\u8868\uff0c\u5927\u5927\u63d0\u9ad8\u62a5\u8868\u7684\u53ca\u65f6\u6027\uff0c\u63d0\u9ad8\u4e86\u62a5\u8868\u7684\u4f7f\u7528\u6548\u7387\u3002
\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0c\u80fd\u591f\u5728PC\u7aef\u5c55\u793a\uff0c\u4e5f\u652f\u6301\u79fb\u52a8\u770b\u677f\uff0c\u968f\u65f6\u968f\u5730\u900f\u89c6\u7ecf\u8425\uff0c\u63d0\u9ad8\u51b3\u7b56\u6548\u7387\u3002
4\u3001\u63a7\u98ce\u9669
\u9884\u7b97\u662f\u5426\u8d85\u652f\uff1f\u503a\u52a1\u662f\u5426\u903e\u671f\uff1f\u662f\u5426\u7f3a\u8d27\u4e86\u3001\u65ad\u8d27\u4e86\uff1f\u5ba2\u6237\u7684\u56de\u6b3e\u7387\u600e\u4e48\u6837\uff1f\u8bbe\u5907\u7684\u8fd0\u884c\u662f\u5426\u6b63\u5e38\uff1f\u54ea\u79cd\u4ea7\u54c1\u662f\u5426\u9700\u8981\u52a0\u901f\u751f\u4ea7\u4ee5\u5b9e\u73b0\u4ea7\u9500\u5e73\u8861\uff1f...\u5176\u5b9e\uff0c\u51e0\u4e4e\u6bcf\u4e2a\u4f01\u4e1a\u90fd\u4f1a\u9047\u5230\u5404\u79cd\u5404\u6837\u7684\u98ce\u9669\u95ee\u9898\u3002\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u80fd\u591f\u5e2e\u52a9\u4f01\u4e1a\u8fdb\u884c\u5b9e\u65f6\u76d1\u6d4b\uff0c\u5bf9\u504f\u79bb\u4e86\u9884\u7b97\u7684\u90e8\u5206\u3001\u5bf9\u504f\u79bb\u4e86\u6b63\u5e38\u8303\u56f4\u7684\u6570\u503c\u80fd\u591f\u8fdb\u884c\u4e3b\u52a8\u9884\u8b66\uff0c\u964d\u4f4e\u4f01\u4e1a\u98ce\u9669\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u7a0e\u8d1f\u7387\u6307\u6807\uff0c\u5f53\u7efc\u5408\u7a0e\u8d1f\u7387\u8fc7\u9ad8\uff0c\u53ef\u4ee5\u5b9e\u73b0\u63d0\u793a\u548c\u9884\u8b66\u3002
\u4e0b\u56fe\u4e3a\u91cd\u8981\u6307\u6807\u9884\u8b66\uff0c\u91cd\u70b9\u76d1\u63a7\u9879\u76ee\u7684\u6bdb\u5229\u7387\u3002
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，如数钥分析云，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。
第一步:数据准备:（70%时间）
· 获取数据（爬虫，数据仓库）
· 验证数据
· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
· 抽样（大数据时。关键是随机）
· 存储和归档
第二步:数据观察（发现规律和隐藏的关联）
· 单一变量:点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
· 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
· 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图
第三步:数据建模
· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步:数据挖掘
· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
· 大数据考虑用Map/Reduce
· 得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
结合实际业务来做数据分析
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1.数据为王，业务是核心
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
sc-cpda 数据分析公众交流平台。
第02期1+X电子商务数据分析师（初级）视频课程，这节课我们继续学习数据分析岗位发展，觉得对资格证考试有帮助的话，帮忙点赞和转发一下，关注并私信我，发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料，下期再见。
第一步：数据准备：（70%时间）
· 获取数据（爬虫，数据仓库）
· 验证数据
· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
· 抽样（大数据时。关键是随机）
· 存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
· 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
· 两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
· 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
· 大数据考虑用Map/Reduce
· 得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
结合实际业务来做数据分析
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1.数据为王，业务是核心
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
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可以先学习使用一些数据分析工具，简单的数据分析可以使用Excel，复杂的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。
做好数据分析的前提是要收集有效的原始数据，必要时可运用一些统计方法进行数据的有效性判定和剔除，然后利用数据分析工具寻找规律，比如利用excel中的筛选、排序、相关分析、透视表以及图表等工具来进行数据的分类，数据的变化趋势研究以及各组数据间的相关性分析等。
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