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  • 大数据时代已经来临,对复杂凌乱的数据进行整合分析,获取有用的信息,去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成,必将成为未来决策重要的手段! 从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师,“大数据工程师”...

    大数据时代已经来临,对复杂凌乱的数据进行整合分析,获取有用的信息,去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成,必将成为未来决策重要的手段!

    从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师,“大数据工程师”往往不是一个人,而是一个团队,它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色,共同完成从原始数据到商业价值的转换,数据分析师是其中一个重要的职位,那么,想从事该职业需要具备哪些技能呢?

    1. 精通Excel

    Excel处理技能是大数据分析师必备技能,并且需要十分精通,除了常规操作和函数,一些不常用的Excel功能也要具备,其中函数结合透视表以及VBA功能,可以帮助大数据分析师快速处理报表,实现快速分析业务的功能!

    2. 需要具备数据库操作能力

    数据分析师每天面对海量的数据,而数据往往存储在数据库里,而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力,来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能,常用的数据存储数据库为Mysql,当然,作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识!

    3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力

    将原始数据转换成方便实用的格式,是数据分析师必备基础能力,需要使用的工具有ExcelR语言以及python编程语言等;可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现,方便业务快速分析数据并定位具体问题,实用工具有TableauFineBIQlikview

    4. 扎实的统计学知识储备

    大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景,尤其是统计学,是数据分析师的基本功,从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学,因此,具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的!

    分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务,对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说,光具备以上基本技能还是不够的,还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力,如果你为数据着迷,大数据分析师是个不错的选择!


    转载于:https://blog.51cto.com/12306609/2096539

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  • 从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师,“大数据工程师”往往不是一个人,而是一个团队,它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师...

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    数据时代已经来临,对复杂凌乱的数据进行整合分析,获取有用的信息,去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成,必将成为未来决策重要的手段!

    从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师,“大数据工程师”往往不是一个人,而是一个团队,它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色,共同完成从原始数据到商业价值的转换,数据分析师是其中一个重要的职位,那么,想从事该职业需要具备哪些技能呢?

    1. 精通Excel

    Excel处理技能是大数据分析师必备技能,并且需要十分精通,除了常规操作和函数,一些不常用的Excel功能也要具备,其中函数结合透视表以及VBA功能,可以帮助大数据分析师快速处理报表,实现快速分析业务的功能!

    2. 需要具备数据库操作能力

    数据分析师每天面对海量的数据,而数据往往存储在数据库里,而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力,来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能,常用的数据存储数据库为Mysql,当然,作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识!

    3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力

    将原始数据转换成方便实用的格式,是数据分析师必备基础能力,需要使用的工具有ExcelR语言以及python编程语言等;可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现,方便业务快速分析数据并定位具体问题,实用工具有TableauFineBIQlikview

    4. 扎实的统计学知识储备

    大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景,尤其是统计学,是数据分析师的基本功,从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学,因此,具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的!

    分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务,对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说,光具备以上基本技能还是不够的,还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力,如果你为数据着迷,大数据分析师是个不错的选择!


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  • 一般来说,是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。 1、制定市场调研的计划 在进行数据分析之前,数据采集工作是一项最重要的工作,数据采集...
        
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    数据分析离不开数据采集。数据采集包括历史数据的采集和当前市场数据的采集,是科学进行数据分析的基础。数据采集准确性决定了数据分析的价值。那么数据采集是怎么做的呢?一般来说,是需要制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作这四项工作。

    1、制定市场调研的计划

    在进行数据分析之前,数据采集工作是一项最重要的工作,数据采集的工作能够解决企业经营中在数据分析中的决策问题。因此很多企业非常重视数据采集,但是数据采集是需要花费大量的金钱人力以及物力,不过数据采集能够给数据带来极大的好处,这是因为数据采集能够给大数据分析带来极大的好处。所以,在数据采集工作的时候一定要让资金花到有用的地方,对于每一分钱都有一个清楚的去向。所以,在数据采集的时候一定要控制好成本,在做数据采集工作之前一定要控制到成本,只有做好周密的市场调研计划,才能够好好的做好数据采集这一个工作。

    2、明确数据来源

    在数据采集前,就需要选择好数据,选择一些干净的数据才能够使得数据分析工作变得更加精准。通常来说,数据的资料一般分为第一手资料和第二手资料。这是根据数据资料的来源不同来决定。什么是第一手资料呢?第二手资料是什么呢?第一手资料就是未来某种目的采集所得的原始材料。一般来说,采集第一手资料所需要的费用比较高,但是第一手的资料的准确性很高,这是因为第一手资料的针对性强。第二手资料是指采集的现成资料。现成资料就是包括互联网上面的信息,各种报刊书本上的资料,还有各类权威机构发布的统计和研究报告等。

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    3、明确抽样方案

    在一手数据的采集中,许多数据可以直接采集,由于对于成本费用等可控制的要素,以及数据的采集范围很广,这样很难直接获取全部数据。这时,我们常用抽样技术对样本进行调查,并根据样本统计量估计总量。

    4、明确数据采集方法

    数据采集方法现在常见的有三种,分别是访问调查法、实验法和观察法。访问调查法通过访问代表性的样本而获得数据,而观察法强调非语言方式,这一点和访问调查法不一样。观察法是通过调查人员在进行时和过去时记录中采集信息。而实验法可以有效控制调查的环境。这样在实际项目数据采集中可以根据项目特点、成本费用、时间及精度的要求,从而使用不同的方法。

    5、数据处理及分析

    在进行数据处理工作时,原始数据收集回来很大概率会出现虚假、错误、冗余等现象,如果直接把这些数据进行预测分析,极大概率会带来错误的分析结论,那么数据分析就完全没有了意义。不过只要做好数据处理以及数据分析,就能避免上面出现的现象。而数据的处理是需要运用科学正确客观的方法,将调查所得的原始资料按调查目的来去粗取精,这样才能够做好数据分析。

    通过上面的内容,大家已经知道了数据采集是怎么做的了吧?数据采集程序就是上面提到的5点,分别是制定市场研究的计划、明确数据的来源、明确抽样方案、明确数据采集方法、做好数据处理分析工作。只要集齐这些步骤一步一步走下去,那么数据采集工作就可以更高效率地完成了。希望阅读完的朋友对你们的职业生涯有一些帮助,这将是我莫大的荣幸!

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  • ​数据驱动的时代,无论你的工作内容是什么,掌握一定的数据分析能力,可以帮助你更好地认识这个世界,更好地提升工作效率。 一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节:明确分析目的、数据获取、数据处理、数据...

    ​数据驱动的时代,无论你的工作内容是什么,掌握一定的数据分析能力,可以帮助你更好地认识这个世界,更好地提升工作效率。

    一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节:明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议

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    一、明确数据分析目的

    任何一件事在做之前都是有目的性的,数据分析也是如此,在进行数据分析之前首先要明确为什么要做数据分析?

    常见的数据分析目标包括以下三种类型:

    波动解释型:某天的销售额突然下降了,某天的新用户留存突然降低了,这时候往往需要分析师去解释波动的原因,分析较为聚焦,主要是找到波动的原因。

    数据复盘型:类似于月报、季报,在互联网领域常见于app某某功能上线了一段时间后,数据分析师往往需要复盘一下这个功能的表现情况,看看有没有什么问题。

    专题探索型:对某个主题发起的专项探索,比如新用户流失、营收分析等等

    二、数据获取

    在明确分析目标后,就可以根据目标去获取所需要的数据,数据获取主要可以分为三大类

    (1)通过一些基于前端页面的数据采集工具获取,如Smartbi等可视化的数据采集工具;

    (2)在产品设计过程中通过数据埋点的方式,在需要数据时可以进行简单提取,这种方式的前提是在产品规划阶段就已经对未来的数据获取提前做好了准备;

    (3)如果前期没有进行功能埋点、可视化的采集工具也无法获取数据时,找研发团队通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。

    三、数据处理

    数据处理阶段主要做的工作是数据清洗、数据补全、数据整合。

    1、数据清洗

    发现数据中的异常值,如对连续多天的用户登录数据进行处理时,如果有一天的登录数远远超过正常值,那么就需要分析,该天是否有重大营销活动,还是采集数据时出现的错误。通过异常值不仅可以发现数据采集方法的问题,同时可能通过异常值找到数据分析的目标。比如对信用卡诈骗的分析,就是通过查找异常数据的方式。

    2、数据补全

    针对数据缺失的情况如何解决,一种方式是根据数据前后的关联关系填充平均值等方式,另一种则是直接选择丢失该条记录不用于数据分析。两种方式各有优劣,建议结合具体问题具体分析。

    3、数据整合

    在采集数据时,不同类型数据之间可能存在潜在关联关系,通过数据的整合,丰富数据维度,有利于发现更多有价值的信息。如用户注册数据与用户购买数据相关联,可以通过用户的基础属性信息判断用户购买的商品是自己使用还是送人等等。

    四、数据分析

    数据分析思路又叫数据分析方法,数据分析一定是以目的为导向的,通过目的选择数据分析的方法。通常来说主要有以下几种分析思路:

    1、异常分析

    通过数据分析发现异常情况,找到解决异常问题的方法。

    2、寻找关联关系

    关联关系也可以成为购物车分析,耳熟能详的沃尔玛尿布与啤酒的案例就是关联关系的最佳实践。通过分析不同商品或不同行为之间的关系,发现用户的习惯。

    3、分类、分层

    通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层,形成精细化运营、精准化业务推荐,进一步提升运营效率和转化率。

    4、预测

    通过用户历史行为预测用户未来可能的行为,提升用户感知和使用体验。

    五、数据可视化

    数据分析的目的是通过数据清晰的了解用户、产品和当前业务情况,从而得到有效的经营决策指导下一步的发展。

    如何通过数据清晰了解用户、产品和业务情况?一行行枯燥的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背后的含义,所谓“一图胜千言”,我们需要把数据进行可视化的展示。因此,BI工具就是数据分析路上必不可少的!国产BI工具Smartbi大数据分析平台满足企业不同阶段的BI需求,功能覆盖数据分析的全流程。

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    六、总结与建议

    数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量,为决策者提供科学、严谨的决策依据,以降低企业运营风险,提高企业核心竞争力。

    可视化图文报告虽然直观易懂,但是制作起来却十分费劲。周报月报季报年报,各种报告制作起来令人头疼。Smartbi一站式大数据分析平台,拥有丰富的图表样式和布局方案,可以根据结果一键自动生成图文并茂的智能分析报告,彻底解放业务人员的双手!

    数据分析方法论一定是为指导具体工作实践而服务的,所以仅仅掌握方法论并不够,还要通过实践不断完善优化方法。只有当你真正去做数据分析这件事时,才能发现自己的不足,说再多不如直接去做。

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如何做好数据分析工作数据