怎么分析数据

怎么分析数据

问题一：教你如何看数据分析 之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。 对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。 互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。 一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。 网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来(那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。 第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。 第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。 第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发送确认信息失败等等。 最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。 二、运营的维度 运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。 对于电子商务网站来说，用......余下全文>>问题二：如何做数据分析 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。问题三：如何学习数据分析 总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。问题四：百度后台怎样分析数据 如何分析站点后台的数据
后台数据的分析我想对于绝大多数的站长来说都是比较不喜欢的，
因为面对一堆冷冰冰的数
据，我想很多人会感到枯燥。然而，
优化离不开数据分析，只有掌握了数据分析的能力才能
了解到我们站点所存在的问题。因此，即使数据再怎么冷冰冰，既然吃定了优化这一碗饭，
你就注定需要学会数据的分析。
那么对于数据的分析我们需要重点掌握那几个主要的数据呢
?笔者今天就以
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的数据统计为例分享自己几个日常主要分析的数据。
分析一：
站点的流量来源分析
流量是每一个站点所追求的，
很多的站长每天查看的数据都会首先查看后台的流量及
PV
数据情况，然后就直接通过流量数据的高低评价工作的进展。其实这种观点并不完全是
对的。
我们还应该着重分析站点的其他数据，
尤其是站点的流量来源。
我们可以通过流量来
源分析最近的流量是从哪一个入口进来的，然后根据这一趋势制定更好的外链建设的策略。
比如笔者之前发现，
后台流量来源中有出现从搜索问答进来的流量，
原因就是因为早前
在搜搜问问你留下一个链接，
寻根究底，
笔者发现笔者的站点如果以问答平台的形式做外链
的话会得到不错的效果，
于是就开始在搜搜问答、
百度知道做起外链，
果然功夫不负有心人，
在这几个通道进来的流量有不断提升的趋势，
所以笔者认为分析流量的来源也是站点外链建
设重要的一环。
分析二：
站点的受访页面的数据
访客喜欢什么内容，
这点一直是每一个优化人员在构建内容的时候问自己问的最多的
问题。
的确我们在构建内容的时候要站在用户的角度上进行分析。
那么我们如何知道访客喜
欢什么内容呢
?
我们可以通过分析受访页面的数据。通过受访页面的数据分析，我们可以直
观的看出在哪一个页面访客访问的次数、
停留的时间、
跳出率等等。
这些对于我们构建用户
喜欢的内容都有很大的帮助。
分析三：
站点的
PV
数据分析
PV
数据可以从侧面很好的表现出站点的用户体验度是否友好。我们可以不客气的说，
如果
PV
值越高，
那么你的站点的用户友好体验度就越好。
当然这只是其中的一个影响因素。
当然搜索引擎也不是以
pv
值来恒定用户的友好体验度，
因为众所周知
pv
的数据是可以通过
不正规的手段刷的。
分析四：
访客回头率数据
访客的回头率可以很好的体现出站点的用户粘度是否够“粘”。
一个成功的站点并不能
只是靠一个高排名，
更重要的是要发展处一批忠诚的访客。
对此我们可以从后台数据中的用
户回头率分析站点的粘度。
一个高的回头率就可以反映出站点有一个好的粘度可以继续吸引
到访客，这样才能有一个稳定的流量。...余下全文>>问题五：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......余下全文>>问题六：如何做数据分析？具体方法有哪些？用什么软件？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。通过不断的摸索与发展，现形成了一门独立的学科——数据挖掘与客户关系管理硕士。
具体方法
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析软件：
Excel是最简单的，但是也就只能做很简单的数据分析
Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用问题七：大数据分析怎么做最好 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
一、明确分析目的与框架
一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
二、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
三、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
四、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab/Tableau/QlikView/大数据魔镜（国产）等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
五、数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
六、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。问题八：怎么用spss分析数据 录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。
描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。
先选择analyze，---再选descriptive
打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。
你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。
我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~问题九：如何分析盘点后的数据 看你盘点的是什么东西了，1、盘点的目的是看有没有短少的现象，要是有短少的现象就得追究责任啊，要是盘点固定资产低值易耗品，要是有短少现象就得找出原因，1A.看是不是人为损坏，要是人为损坏向领导反映，追究直接责任负有赔偿责任，B.要是其它原因部门领导还有管理责任等，
2、如果要是库存商品或者产成品，要是有短少现象就得分析是什么原因，A，一是有可能付货时多付或者串品，B.有可能是入库时少入C,人为丢失等在这几方面去找原因。再根椐实际查出的原因上报领导，进行处理。问题十：如何做好数据分析 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。
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。

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