数据分析算法 数据如何分析

本篇文章给大家谈谈数据如何分析,以及数据分析算法对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔 。
如何进行有效的数据分析首先,我们要明确数据分析的概念和含义,清楚地理解什么是数据分析;
什么是数据分析呢,浅层面讲就是通过数据,查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律 。
专业一点讲:数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总、理解和消化,以求最大化的开发数据的功能,发挥数据的作用 。
那么,我们做数据 分析的目的是什么呢?
事实上,数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程 。
数据分析可以分为:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析
工作中我们运用数据分析的作用有哪些?
1、现状分析:就是企业运营状况的分析,主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等
2、原因分析:需求分析,多数是针对运营中出现的问题进行剖析,找出出现问题的因素以便于解决问题
3、预测分析:针对以后的运营情况做出分析报告,对公司以后的发展趋势做出有效的预测,对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑 。
最重要的一点:
我们如何做数据分析呢,换一句话说就是如何进行数据分析,是怎样的流程?
然后,我们来看数据分析的六部曲
1、明确分析目的和思路:
这一定很重要,你想通过数据分析得到什么,你想通过数据分析告诉别人什么,这是你做数据分析的首要问题,分析不能是漫无目的的,一定要明确思路,有目的性、有计划性的去做数据分析 。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要 。
2、数据收集,这里不做过多的说明,一般情况下,数据来源都会可靠有效 。我们要做的只是把我们需求的数据get即可 。
3、数据处理:
主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法,数据分析的前提是要保证数据质量,如果数据质量无法保证,分析出来的结果也没法得到有效的利用,甚至会对决策者造成误导的行为 。
4、数据分析:
首先要明确数据处理和数据分析的区别:数据处理只是数据分析的基础,我们做数据处理就是为了保证数据形式合适,保证数据的一致性和有效性 。
5、数据展现:
数据展现就是把数据分析的结果,用可视化的图标形式展现出来,用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点
6、撰写报告:
数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现,通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考 。
数据分析思路都有哪些?1、趋势分析
最简单、最常见的数据分析方法,一般用于核心指标的长期跟踪,比如点击率、GMV、活跃用户数 。可以看出数据有那些趋势上的变化,有没有周期性,有没有拐点等,继而分析原因 。
2、多维分解
也就是通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察 。举个例子,对网站维护进行数据分析,可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度 。
3、用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行特定的优化和分析,将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性 。
4、漏斗分析
按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况 。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析,不仅能显示用户的最终转化率,同时还可以展示每一节点的转化率 。