数据分析步骤——《谁说菜鸟不会数据分析》的总结
本文共 1104 字，大约阅读时间需要 3 分钟。
数据分析：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总理解并消化，最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。
- 现状分析：日报、周报、月报等
- 原因分析：专题分析
- 预测分析：专题分析
百分比和百分点：表示变动幅度不应用百分数，应该使用百分点。
比例与比率：比例反应各部分数值占总体的比重，通常反应总体的构成和结构；比率指不同类别数值的对比，反应整体中各部分之间的关系。
倍数与番数：表示下降或减少不用倍数，翻n番表示为原来数量的2的n次方倍。
同比与环比：同比为与历史同期比较，环比为与前一个统计期比较。
数据分析6步：
- 明确分析目的和思路（数据变化的背后原因，如何系统的分析数据，有效的分析方法，说服力） 数据分析方法论：PEST分析法（political、economic 、social、technological，对宏观环境的分析）、5W2H分析法：（why、what、who、when、where、how、how much）、逻辑树、4P营销理论（product、price、place渠道、promotion促销）、用户行为理论（认知【访问】、熟悉【浏览，站内搜索】、试用【注册】、使用【登录，订购】、忠诚【黏性】）
- 数据收集（数据库，公开出版物，互联网，市场调查） 数据表：字段（行列名称）+记录（数据：字符型or数值型）重点：数据透视表
- 数据处理（清洗，转化，提取，计算） 重复数据处理：函数法（countif）、高级筛选、条件格式、数据透视表； 重复数据删除：菜单删除重复数据、排序删除、筛选删除； 缺失值处理：平均数替代、统计模型计算值替代、删除记录（导致样本数减少）、相应的分析中删除对应的缺失数据。
重点：vlookup函数
- 数据分析 对比、分组、结构、平均、交叉、综合评价（权重确定方法：目标优化矩阵） 目标优化矩阵：将纵轴上的项目依次与横轴上的项目对比，若纵轴上的项目比横轴上的项目重要，那么在两个项目相交的单元格中填1，否则填0，最后将每行数字相加，根据合计的数值进行排序。eg：
杜邦分析法（财务状况经济效益）：
漏斗图（业务流程规范周期长，流程环节涉及复杂业务过程较多）、矩阵关联分析
- 数据展现（各种图表做法及分析技巧）：标题、图例、单位、脚注、资料来源。饼图不分离，成分最好不超过5块（复合饼图），删除不必要的部分，title要直击重点
- 撰写报告：展示分析结果，验证分析质量，提供决策参考
- 专题分析报告：单一深入
- 综合分析报告：全面联系
- 日常数据通报：进度、规范、时效
标题+目录+前言（分析背景，目的，思路）+正文+结论与建议+附录
感想：excel学习实践
你可能感兴趣的文章
before start of result set 是什么错误
查看>>
(正则表达式)表单验证
查看>>
在JS中 onclick="save();return false;"return false是
查看>>
JSTL 常用标签总结
查看>>
内容里面带标签，在HTML显示问题，JSTL
查看>>
VS编译器运行后闪退，处理方法
查看>>
用div+css做下拉菜单，当鼠标移向2级菜单时，为什么1级菜单的a:hover背景色就不管用了？
查看>>
idea 有时提示找不到类或者符号
查看>>
JS遍历的多种方式
查看>>
ng-class的几种用法
查看>>
node入门demo-Ajax让前端angularjs/jquery与后台node.js交互,技术支持：mysql+html+angularjs/jquery
查看>>
神经网络--单层感知器
查看>>
注册表修改DOS的编码页为utf-8
查看>>
matplotlib.pyplot.plot()参数详解
查看>>
拉格朗日对偶问题详解
查看>>
MFC矩阵运算
查看>>
最小二乘法拟合：原理，python源码，C++源码
查看>>
ubuntu 安装mysql
查看>>
c# 计算器
查看>>
C# 简单的矩阵运算
查看>>