如何數(shù)據(jù)分析入門

一、什么是數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是根據(jù)業(yè)務問題，對數(shù)據(jù)進行收集，清洗，處理和建模的過程，用于識別有助于業(yè)務的信息，獲取關鍵業(yè)務結論并輔助決策制定。

二、數(shù)據(jù)分析具體在做什么

業(yè)務問題的界定→數(shù)據(jù)收集與清洗→分析與模型

三、數(shù)據(jù)分析產生什么價值

數(shù)據(jù)分析是為企業(yè)盈利的

提高收入更低成本獲客

提高現(xiàn)有顧客購買金額

讓購買中低端產品的顧客購買更高價利潤更高的產品

成本和風險控制幫助企業(yè)預測市場走向

減少產品滯銷和暢銷產品斷貨的幾率

優(yōu)化內部經(jīng)營效率

四、數(shù)據(jù)分析的工作流程

定義問題

what(什么發(fā)生了）,why（為什么會發(fā)生）,how（我們能做什么）

數(shù)據(jù)的收集與評估

根據(jù)問題確定所需的內部和外部數(shù)據(jù)源，匯總成分析數(shù)據(jù)集；進行初步數(shù)據(jù)質量的評估

數(shù)據(jù)的清洗與整理

檢查數(shù)據(jù)的中可能存在的問題，對有錯誤或者有問題的數(shù)據(jù)進行清洗；將數(shù)據(jù)整理成命名規(guī)范，取值格式統(tǒng)一的形式

數(shù)據(jù)探索與可視化

在可視化工具的幫助下，找到數(shù)據(jù)的底層結構和規(guī)律；找到能幫助解決問題的關鍵因素

數(shù)據(jù)分析與模型

變量信息將被輸入到分析模型中，經(jīng)過模型的選擇和調整，最終給出能部署到業(yè)務中的數(shù)據(jù)分析結果

數(shù)據(jù)分析基礎入門

數(shù)據(jù)分析模型分為兩種，第一種機器學習模型，需要先去學習算法底層，了解原理，然后通過導包的形式來進行數(shù)據(jù)分析。

第二種是業(yè)務模型，AARRR，轉化漏斗，rfm模型等等，這些模型需要對業(yè)務有深刻的認知，通過數(shù)據(jù)為業(yè)務賦能，這些都是數(shù)據(jù)分析模型的入門級。

新手如何學數(shù)據(jù)分析

分析工具庫是在安裝 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加載項 （加載項：為 Microsoft Office 提供自定義命令或自定義功能的補充程序。）程序。但是，要在 Excel 中使用它，您需要先進行加載。具體操作步驟如下：

單擊“Microsoft Office 按鈕” ，然后單擊“Excel 選項”。

單擊“加載項”，然后在“管理”框中，選擇“Excel 加載宏”，單擊“轉到”。

在“可用加載宏”框中，選中“分析工具庫”復選框，然后單擊“確定”。提示：如果“可用加載宏”框中未列出“分析工具庫”，請單擊“瀏覽”以找到它。如果系統(tǒng)提示計算機當前未安裝分析工具庫，請單擊“是”以安裝它。

加載分析工具庫之后，“數(shù)據(jù)分析”命令將出現(xiàn)在“數(shù)據(jù)”選項卡上的“分析”組中。

數(shù)據(jù)分析好入門嗎

親身經(jīng)歷：這個課程講的就是python的安裝及基礎操作，適合0基礎學python的同學，但是這個和數(shù)據(jù)分析是沒有太大關系的。

python只是做數(shù)據(jù)處理的工具之一，并不能說會python就可以做數(shù)據(jù)分析師。如果熟練使用Excel，一樣可以做數(shù)據(jù)分析。

另外，這個課程講的內容50%在實際工作中都用不上，完全為了湊內容多收錢，而且價格確實不便宜。售價5099多塊，太貴了！

數(shù)據(jù)分析入門學什么

沒有計算機基礎，沒有編程基礎的人，該怎么學習數(shù)據(jù)分析，第一步要做到什么，然后應該做什么？怎么一步一步自學？先打哪些基礎？很多人都在了解數(shù)據(jù)分析的時候，都會這么說。數(shù)據(jù)分析一定要統(tǒng)計學，編程基礎嗎？

數(shù)據(jù)分析如何開始？

我最早做數(shù)據(jù)分析是從網(wǎng)站統(tǒng)計開始的，從CNZZ到Google Analytics都有用過。我們能夠這些地方知道什么呢？網(wǎng)站流量，用戶情況，行為統(tǒng)計等等。以GoogleAnalytics為例，以下是我一個網(wǎng)站的流量圖：

從這個圖里面，我們可以看出什么呢？用戶數(shù)有多少，每個用戶訪問幾個網(wǎng)頁，每個用戶停留多長時間，跳出率有多高等等。

如果你是第一次看到這種圖，那你肯定是一頭霧水，WTF？什么是跳出率？什么是平均會話時長？

這也是開始學習的過程，接觸到陌生概念，就去了解，不要因為一個概念不懂就停止學習。

經(jīng)過一段時間的了解，我們學會了各個名詞是什么意思，例如我們發(fā)現(xiàn)跳出率太高了，那么就證明網(wǎng)站存在某些問題，導致了用戶很容易流失。那么我們就進一步， 查看用戶的行為數(shù)據(jù)，例如熱點圖，點擊圖等等，分析是什么地方導致了這個問題。

PS：圖上這個跳出率算是很低了，還不錯。

這個圖是流量獲取概覽圖，我們可以通過這個圖來了解流量是從哪來的，這也能幫助我們做流量的優(yōu)化甚至引流的工作。

不要嫌網(wǎng)站統(tǒng)計顯得low，基礎數(shù)據(jù)分析都是從這個開始的。

接下來可以著手去搞一些自己感興趣的數(shù)據(jù)，當然，這可能需要學習爬蟲知識，一些數(shù)據(jù)庫的知識。

你可以爬歌詞，看大家在唱什么，也可以把公司的訂單倒入，看訂單有什么規(guī)律，還可以把女朋友的微博全部拿出來，看她到底對什么感興趣。

這些，其實都是數(shù)據(jù)分析的應用，從簡單的，基礎的，自己感興趣的開始。

數(shù)據(jù)的分析入門

這取決于你對數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)學方法的復雜程度。

如果你只是求一下均值方差、搞一下線性回歸之類，那都不需要什么數(shù)學基礎，隨便用Excel或者任何的統(tǒng)計工具就能輕松實現(xiàn)。

如果你想到達一個專業(yè)的程度，比如能夠理解P值的含義，比如能做邏輯回歸，那就必須學習好微積分、線性代數(shù)，然后再學習概率論、各種統(tǒng)計模型。