關於的數據分析

關於的數據分析，我們在工作中經常要分析數據的真實性，分析數據的來源等等，分析的東西不一樣，數據也是完全不同，今天小編收集了關於關於的數據分析的文章，歡迎大家一起來閱讀。

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數據分析工作是一個比較繁瑣的工作。一般來說，繁瑣的工作容易出錯，這些導致我們的數據分析工作效率降低。如果我們掌握了一些技巧的話，我們就能夠大大地提高數據分析的工作效率。在這篇文章中我們就重點爲大家介紹數據分析需要掌握的幾個技巧。

在做數據分析工作的時候，我們需要掌握很多的工具以及模型，模型是數據分析中一個十分重要的工具。通常來說，數據分析大多涉及的都是營銷方面。而在營銷方面的理論模型有4P、用戶使用行爲、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命週期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。這些都是經典的營銷、管理方面的理論，需要在工作中不斷實踐應用，我們才能體會其強大的作用。

那麼數據收集過程中，我們的數據來源從哪裏獲取呢？一般來說數據來源主要有4種方式，第一就是從數據庫調取。每個公司都有自己的業務數據庫，存放從公司成立以來產生的相關業務數據。這個業務數據庫就是一個龐大的數據資源，需要有效地利用起來。第二就是從公開出版物獲取，可以用於收集數據的公開出版物包括《中國統計年鑑》《中國社會統計年鑑》《中國人口統計年鑑》《世界經濟年鑑》《世界發展報告》等統計年鑑或報告。第三就是從互聯網中獲取。隨着互聯網的發展，網絡上發佈的數據越來越多，特別是搜索引擎可以幫助我們快速找到所需要的數據，在很多的網站中都可能有我們需要的數據。第四種方式就是通過市場調查獲取數據，進行數據分析時，需要了解用戶的想法與需求，但是通過以上三種方式獲得此類數據會比較困難，因此可以嘗試使用市場調查的方法收集用戶的想法和需求數據。

在撰寫數據分析報告的時候需要做到什麼呢？通常來說，一份好的數據分析報告需要有兩點要求。第一就是有一個好的分析框架，一份數據分析報告有一個好的分析框架，並且圖文並茂、層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺衝擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。當然，還需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因爲我們最初就是爲尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要捨本求末。

通過上述的內容相信大家已經掌握了數據分析工作中的技巧，我們在做數據分析工作的時候需要了解上面的技巧並加以運用，這樣就有助於我們提高數據分析能力。

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1、描述型分析：發生了什麼？

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。瞭解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2、診斷型分析：爲什麼會發生？

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3、預測型分析：可能發生什麼？

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4、指令型分析：需要做什麼？

數據價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“爲什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

結論

最後需要說明，每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。

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一、掌握哪些知識能夠滿足工作需要

剛開始學習的同學，一般會問，學習個數據分析怎麼需要那麼多知識呢？能不能掌握一些必要的知識，先入行，在公司中進行學習。是有的，咱們數據工作按照工作內容可以劃分爲兩種，第一個是偏業務型、第二個是偏技術型

1、偏業務型

這樣的職位，公司裏一般稱爲數據分析師、業務分析師、運營分析等，工作內容方面主要是、從某個數據庫或者公司某個平臺下載一份數據，使用Excel進行數據的清洗、數據的彙總、以及繪圖寫PPT等；所需要的知識、excel熟練、mysql查詢熟練、熟悉公司相應的業務。

2、偏技術型

這樣的職位，公司中一般稱爲數據工程師、ETL、BI等。工作內容，數據的清洗、數據彙總、繪圖寫PPT，猛然一聽這不和上面業務型的一樣嗎？其實不一樣的，舉幾個例子。

如果領導提出一個需求，而你所需要的數據分佈在10個庫、100個表中，這怎麼辦呢？這肯定寫一個sql語句下載1000次不能解決的。這裏就要來寫代碼來進行，python、shell等腳本來處理。大家可以看下使用shell腳本把1000個表中的數據同步到hive庫

平常大家學習中，都是使用的windows系統，數據在自己某個盤的文件夾中，自己excel打開，或者用pandas 直接讀取就可以直接處理數據和分析了。但是在公司中數據都在自家的服務器上(多半是linux系統)，所以簡單的linux命令需要掌握了，不然怎麼在linux系統中運行代碼，然後寫代碼的話一般在自己的電腦上寫好，然後通過版本管理工具管理，再在linux中拉取代碼。大家可以看下版本工具git使用

在工作中一些日常的數據指標，如何來給領導呈現呢，如果是每天取數據、處理數據，進行呈現，這樣就一直做重複工作，這時應該寫寫代碼，進行數據的自動處理，然後通過可視化工具或者自動發送郵件進行呈現。

對於偏技術型數據工作，重點需要掌握的技能python、hive、sql，以及業務知識等

總結、大家基本能夠看出偏業務型數據工作相比技能方面要求的比較低，如果着急的話，可以先滿足需要的技能去找偏業務的數據工作，但是大家需要留意的是，這方面的工作，公司中的運營、產品經理等業務職位都可以順帶給做了;所以能夠找到是好的事情，找不到的'話，增強硬技能，然後去找偏技術的就好，工資還會高了不少哈,關於偏技術的工作也不要怕，都是有套路和模板的

二、數據工作中需要避免的一些坑

剛開始工作的數據同學，常常會碰到一些坑，有些是自己挖的，有些是別人挖的，這裏給大家分享下

第一個坑、需求不明確

數據工作者平常和業務同學打交道是比較多的，做的最多的也是業務同學提出的需求，有幾個要留意的

a、對於業務同學提出的需求，一定要讓他們出需求文檔，並且對於計算指標一定要寫好邏輯

b、自己對於需求評估之後，和業務同學確定下來需要的時間，告訴他們哪天交給他們結果

一開始工作的同學沒有和業務同學確定需求指標邏輯、需求完成時間的習慣，很容易就出現扯皮的事情，比如說活躍用戶的定義，你按照行業內標準來定義，但是業務同學可能不是這樣來想的。

第二個坑、沒有及時反饋

關於反饋這個大家一定要重視起來，遇到不少剛工作的同學，在工作中不喜歡問別人，擔心別人懷疑自己的能力，比如說、當你任務一半的時候，發現數據表中少了幾個月的數據，影響到了任務，這時候一定要反饋給需求方一起評估造成的影響以及申請新的資源來進行協助。

還有很多有意思的坑，比如你自己在A部門，但是你用B部門創建維護的表，然後那個表中的字段沒有加註釋，自己私下去找B部門相應同學問的話，如果遲遲不給你及時回覆，那就不要等了，一定要反饋。這時候採用辦法可以建立一個小羣，拉上B部門維護這個表的同學、B部門的領導，自己A部門領導，需求方，在羣裏說明自己需要哪些協助。

三、公司給不到成長如何解決

公司中給不到成長，基本上很多同學都會碰到的，原因主要是大家都普遍自學轉行，一開始掌握的都不太夠的。如果是這樣，分享個能夠提高的地方、

1、把工作中簡單的任務按照正規數據項目給實現下

很多同學一開始工作，普遍做的比較雜一些，技術方面比較弱些，很可能是excel數據處理、sql取數之類的，這時候，大家可以去額外的學習新的技能或者項目來用到自己的工作中。

舉個例子、比如說自己在公司中每次都是使用sql取數據，有時候會用sql寫複雜的邏輯，但是運行速度慢或者說代碼可讀性不好，這時可以考慮使用pandas連接數據庫 然後取出數據成dataframe，最後進行復雜的數據計算。這裏給大家提一下，對於mysql 這樣的數據庫工具，做簡單的查詢是比較夠用的，但是要求每日的留存率這樣指標的話就不如pandas 這樣的科學計算工具方便。大家可以瞭解下python和mysql的結合使用

在公司中，本身業務知識是能夠逐步積累的，只要學習些新的技能或者項目，然後融合到自己的工作中，下次找工作的時候肯定會上漲不少幅度的。