数据分析方法五种-数据分析方法五种书籍

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析方法五种的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析方法五种的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
2. 如何用excel制作数据分析？
3. 做数据分析需要学什么？

数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？

数据分析主要包含五个步骤：

1. 明确目的：明确数据分析的目的，确保数据分析有效进行并为数据的***集、处理提供方向；
2. 数据收集：在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的***集工作；
3. 清洗加工：在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤，得到最终需要的业务数据；
4. 数据展示：在配置好数据模型之后，可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现；
5. 报告撰写：主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。

数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点：

1. 在多层的数据加工过滤之中，通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据，更加拓宽了数据的业务性和可分析性；
2. 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析；
3. 在ESB等数据调度工具的***之下，更加快速地实现了数据跟进，让用户可以实时跟进数据状况，有助于企业做出相应的决策。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

数据分析过程主要有下面6个步骤：

1、明确目的：确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题。

2、数据收集：基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局、大数据局等部门。

3、数据处理：通过技术手段，对收集的数据进行提取、清洗、转化和计算，异常值处理、衍生字段、数据转换等具体步骤。

4、数据分析：这里主要有两个技术手段，统计分析和数据挖掘，找到相关的数据关系和规则，然后利用业务知识来解读分析结果。在这里有一点需要说明，分析技术是为业务服务的，如果你的结果不能有助于业务问题的解决，统计分析和数据挖掘技术再好再高明，也没有意义，这点是我们做数据分析的人要谨记的。

5、数据展示：分析数据的可视化，在整个数据分析过程中也比较重要，这个步骤是将你前面做的工作量尽可能的展示给大家，具体的可视化技术，可以百度看下，是一个非常专业的学科。

6、报告撰写：展示你整个分析过程中的价值部分，在这里需要结构清晰地展示你整个分析过程，包括你的分析结果和依据，以及你结合业务知识提出的解决方案，最终解决你第一步的业务问题。然后基于报告将分析过程进行落地，为企业产生价值。

如果从不同层面来划分，数据分析还可以得到下面这样的流程。

特别地，在分析层，我们可以分成两部分，一个是建模分析，另一个是描述性分析。

以上是个人的观点，希望对你有帮助。

感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：

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。

之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程

谢谢邀请！

一、数据分析流程：

1.明确分析目的与思路：

一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。

2.数据收集与预处理：

数据来源有excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。

3.数据分析与挖掘：

使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/python）进行分析挖掘。

4.数据可视化并生成报告：

使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。

二、岗位内容：

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如何用excel制作数据分析？

严格意义上来讲，5000条数据称不上大数据，用excel是非常简单快捷的工具。给您提供简单的思路供参考。

1、确定分析思路。我们需要分析一个什么样的结果，简单介绍一下5W2H分析法，即何因（why），何事（what），何人（who），何时（when），何地（where），如何做（how），何价（how much），结合新生的数据情况，确认好要分析的目标。当然也有其他的分析方法，如PEST分析法，逻辑树分析法等。

2、数据处理。包括数据清洗和加工。比如日期格式，缺失值等。及时查漏补缺，确保数据的质量。这里要掌握一些基本的函数用法，比如：sum，***erage，dateif，vlookup等。

3、数据分析：主要用到的工具是数据***表，他是一种交互式的报表，利用它，我们可以方便的调整分类汇总的方式，灵活的以多种不同方式展现数据特征。主要用的功能：数据排序，筛选，分类汇总等数据处理功能。

问题1、5000人中来自上海的学生有多少？

问题2、男生，女生的占比有多少？

问题3、重名人数有多少？

4、数据的展现。基本的图表有饼图，条形图，柱形图，折线图，散点图等，不同的图形用来暂时的重点也不一痒，占比建议用饼图，趋势建议用折线图等。

更多详细的步骤，可以参考天善智能学院李奇老师的

用Excel对话数据-零基础Excel商业智能分析

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不好意思，我得说两句。

题主说要用excel分析大数据，估计这个工具就有问题。因为：

所谓大数据，肯定不能只是几百几千条，估计咋的也得上十万条以上，分析得出结论才有价值，而你有没有想过，excel处理这么大量的数据能行不？不说分析功能如何，单从可行性上说，这么多数据量早都卡死了。而且还有，无法多人协同，无法管理用户权限，无法使用流程……等等

当然，既然来了，肯定要给题主和各位看官带来一个好东东。

工具比excel好用，还能免费用。（请见文末有获取方法）

这个工具叫云表，和excel相似度很高，但是功能却要强大太多，首先申明一下，普通人用云表没有太多难度，就是画表格，中文公式，鼠标设置权限流程等。

性能上，云表自带mysql数据库（如果你公司有SQL，oracle也可以适配），所以处理数据更加专业，数据量大也不会卡，当然，虽然有数据库，但是是不需要用户自己配置的，都集成好了。

云表，在数据处理方面，还有很多图表功能，数据***，各种数据统计分析用到的函数，公式，都有。总之excel有的，云表有，excel没有的，云表也还有。

除了可以做数据分析，还很多强大功能，包括做手机APP

0代码做各种OA，进销存、ERP，仓库，生产，运输，……软件，还能自动一键生成手同APP。对于我们普通小白用户来说，平时汇总报表，那也是很爽的。只需要在云表上画好表格模板，给填写人分配账号，他们自己填好保存，云表就能自动生成汇总报表。是不是很方便。这个功能肯定很个人都需要用到。

不用担心不会用，教程完善，长年提供免费培训

有人说不会用咋办，其实官方教程很完备，还有***培训，是不是很周到？而且完全不用编程，不用写代码，你怕啥呢，就连EXCEL中的VBA都不需要，需要的只是画表格，中文公司，这些初中生能看明白，高中生就能会用……

行，一句话是说不完的，自行下载个免费云表用用吧。

一种方式：通过头条手机APP发私信：123或者云表

二种方式：在电脑端打开如下链接，直接注册安装。***s://***.toutiao***/a1640476710871054

凡是转发评论的，还可以获得免费的进销存软件一套，永久使用，还能升级成ERP。

如果你会Python的话可以看我的Pandas入门课程，里面有对Excel数据的分析处理方法，一旦掌握，发现效率大幅提升。如果不会Python也没关系，我的主页还有Python入门课程。

做报表***都会，可是大部份报表只是数据的罗列，而不是管理问题的挖掘；只是针对数据泛泛的总结，而不是一针见血的洞见；更可怕的是延迟的、无效的、错误的报表。

企业经营的报表，既需要总结历史规律，更需要预测未来走势；既需要规避经营暗礁，更需要为未来指明方向。作为企业管理者，数据分析能力已经成为必须的能力！企业必须推进数据化管理，利用数据提升管理的精准性、科学性，“用数据说话”，“无数据，不管理”。

大数据时代，企业缺少数据吗？不，各个信息系统已经积累了大量的数据。只是没有人拿出来分析，也没有人拿出来应用于管理决策，这些数据在服务器中沉睡着。我们不缺乏海量的数据，也不缺少高效的工具，我们缺少思路和方法，缺少懂数据、会分析的中高层管理者！必须将数据分析的思路、方法，以及将其落实到工作实际的实战应用。

EXCEL数据分析方法主要有以下几点：

1. 描述性分析——对数据关系进行估计和描述

2. 对***析——识别事物的基本方法

3. 分类分析——认知事物的基本方法

4. 相关性分析——寻找事物之间的因果规律

5. 回归分析—考查变量间的伴随关系

6. 预测分析——数据分析的终极目标

7. 模拟分析——决策前的实战推算

如果需要了解更多或上这方面的课程欢迎联系我。以上内容都是我的课程设计。

1. 首先打开电脑上的excel，在方框处输入要做回归分析的数据，此处以两组数据，身高x和体重y为例，输入数据如下图所示。
2. 2接着点击箭头处的“文件”按钮，可以看到最下方的“选项”。
3. 3点击箭头处的“选项”按钮，进入excel选项界面，可以看到“加载项”。
4. 下面点击箭头处“加载项”按钮，选择“分析工具库”，点击下方箭头处“转到”按钮。
5. 进入加载项界面后，勾选“分析工具库”前面的方框，点击箭头处“确定”按钮。
6. 接着点击方框处的“数据”，箭头处即可看到“数据分析”工具。
7. 点击“数据分析”按钮，在分析工具中找到“回归”，接着点击箭头处“确定”。
8. 进入回归分析界面，首先选择“Y值输入区域”，点击箭头处即可开始选择。
9. 用方框选中体重y下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
10. 接着选择“X值输入区域”，点击箭头处即可开始选择X值。
11. 用方框选中身高x下面的单元格，点击上方箭头处图标即可。
12. 下面勾选“置信度”前面的方框，此处置信度为95%。点击箭头处“确定”即可开始回归分析。
13. 回归分析完成后，在界面上即可看到回归分析结果，如下图所示。

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。

从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。***用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

学统计x10，重要的事情说十遍，问这个问题通常是想获得数据分析方法或技术的指导，实际上所有的数据分析都是基于非常熟悉的业务知识的，否则数据分析就是无源之水，走不长的。此处我们***定你已经具备了这个前提条件，第二必备便是统计学。

• 数据分析本质是了解过去与现在，预知未来，而统计的核心是描述与推断，运用统计学手段帮助我们理解问题，预测未来走向，从这个角度讲，两者是相互契合的。
• 大数据时代下热捧的机器学习，深度学习等数据分析技术，本质是数学模型，是统计推断的一部分，学好统计学再理解这些，就顺理成章了。
• 不要被市面上各种数据分析课程，Python课程啥的白白割了韭菜，工具只是工具，可以提效，但给不了你思路和方法。

学好统计，秒杀市面上80%的数据分析师，毫不夸张，切记不可本末倒置。

学好统计，秒杀一切

到此，以上就是小编对于数据分析方法五种的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析方法五种的3点解答对大家有用。