什么叫数据分析啊

1. 什么叫数据分析啊

2. 什么叫数据分析

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。
简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，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，未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。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

3. 数据分析指的是什么?

数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。
数据分析要达到帮助管理者有效决策提供有价值信息，比如日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择的。

数据分析的六种基本分析方法有：
1、构成分析法；2、同类比较分析法；3、漏斗法；4、相关分析法；5、聚类分析法；6、分组分析法。
构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

4. 数据分析是什么？怎么做数据分析？

数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。

一种流程是先有数据，看看在这些数据上可以做什么分析。
另一种流程是明确了需要分析的目的，然后去组织数据，最后进行分析。
第二种方法是传统的用户研究的方法，以目的为导向，第一种方法比较考验分析员的知识储备以及对数据敏感性和问题敏感性的把握。

5. 数据分析都分析什么?

1、总规模度量
总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。
2、相对度量
相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数。
3、集中趋势的度量
集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。
4、离散程度的度量
变异指标是用来表示总体分布的变异情况和离散程度的指标，通过变异程度也可以看出平均值指标的代表性程度，如果离散程度小，说明大部分数据都是挨着的，则平均值可以很好的反映整体情况的一般水平，反之相反。

6. 数据分析:分析数据？

数据分析:分析数据？当心这两个误区

平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品分析，都少不了对于数据的分析，如果项目中出现某些分歧谁也无法说服谁时，很多时候也都是拿数据说话，可见在开发产品的时候，对数据的统计与分析十分重要。大家都说数据是客观的，但其实数据受背景环境、统计者、统计方法、分析者看法等多重因素影响，以致我们在统计和分析时却常常陷入误区，得不到正确的答案。下面简单说一下关于数据的两个常见误区误区一：把某一类型数据当做全部数据，导致分析结果错误先说个小故事：二战时英国空军希望增加飞机的装甲厚度，但如果全部装甲加厚则会降低灵活性，所以最终决定只增加受攻击最多部位的装甲。后来工作人员经过对中弹飞机的统计，发现大部分飞机的机翼弹孔较多，所以决定增加机翼的装甲厚度。直到后来一个专家说：“可是机头中弹的那些飞机就没有飞回来。”这个故事里本应是对全部飞机进行分析，但统计样本没有包含已经损毁的飞机，所以得出的结论只是根据部分数据，或者说是根据具有同样特征（受伤）的某一类数据推论出的，并不能代表全部类型的数据，所以得出的结果很可能是错误的。再看一个例子：前一阵我为了分析人人网，想看看人人网现在的用户访问量是什么状态，于是选择了PV作为观测指标，通过alexa来看人人网的PV在过去一年中呈明显的下降态势，这也印证了我的预期，于是就以此为论据进行了分析。可是后来发现，alexa仅仅统计通过WEB的访问量，而用户移动端的登录并不在统计范围之内！这两年智能手机普及迅速，移动端登录也非常普遍，缺失这部分数据意味着前面统计的数据基本没有意义，因为WEB端访问量的下降有可能是用户访问人人网次数降低，同时也有可能是由PC端向移动端迁移，这个统计就不能作为论据出现了。可以看到，我只统计了WEB端的访问情况，认为这就是人人网全部访问量，而忽略了移动端，从而推出了错误的结果。另一个问题就是由于我已经有预期（人人网访问量下降），那么我在为这个结论找寻相关的论据，当找到符合我结论的论据时很容易不去做更多判断就选择有利于自己的数据，这也是数据统计人员常见的问题。用某一类型数据代替全部数据会误导我们做出错误的判断，在统计时一定要注意这点。这一方面需要意识，在统计、分析数据时要时刻想着还有没有其他的情况，还有没有我们没有想到的数据类型，这些数据是不是能代表全部类型，尝试站在更高的角度去解读这些数据，而不是拿到数据后立刻就盲目分析。另一方面需要知识的累积，比如你知道alexa是如何进行统计的，那么很轻易就会想到还要考虑移动端的情况。知识的累积有助于我们做出准确的判断，这些知识与经验都是从阅读或实践中得来的，平时多做，慢慢累积，时间久了自然会看得更全面。误区二： 鲜明事件让我们夸大了偶然因素鲜明的事件更容易占据我们的视线，从而让我们高估事件发生的概率。比如从年度统计中看到，某基金近两年的收益率达到100%，有某某明星操盘手等等，人们就会争相去购买该基金，同时也会让人们认为买基金就是可以赚钱的。而实际上，绝少有基金可以常年保持这样的收益率，近两年收益前五名的基金很可能在五年后收益率就排行倒数，而世面上大部分基金也无法跑赢大盘，不过人们在记忆中依然会认为买基金确实很赚钱，当年XXX两年益100%呢。两年收益达到100%只是偶然情况，但却由于事件太过鲜明而长久驻扎在人们的心智中。类似的事还有很多。比如富士康N连跳，大家都觉得这么多人跳楼，富士康肯定太黑暗了，但大家却没有注意富士康员工大概有37万人，按12连跳的话自杀率不到十万分之四，而全国的平均自杀率为十万分之十五， N连跳自杀率远低于全国自杀率，可见富士康12连跳实际上是一个社会问题，而不仅仅是一个企业的问题，我们太过注重鲜明的事实却忽略了背后整体的概率。前两天美国波士顿爆炸案死亡3人，微博上各种祈福，可是阿富汗、伊拉克等国家几乎每天都面临着这些问题，只是由于媒体不会整天报道那里的消息，而天天出现的袭击也麻痹了人们的神经，所以我们只会关注鲜明的波士顿爆炸，而对其他地区天天发生的事情无动于衷。另外比如你周围有人买股票赚了好多钱，可能你也会很想投身股市一试运气，而忽略了散户8赔1平1赚的整体概率。你看到了各种创业成功者的报道，认为自己也可以尝试创业，毕竟成功概率好像也不低。但你不知道那些不成功的人基本没有被报道的机会，而实际上创业成功的人可能不到1%。说了这么多，其实就是太过鲜明的偶然事件会让我们忽略背后一直存在的整体概率。看到这种数据的时候，不要太过情绪化，你所看到的数据或事件可能只是个例，并不能代表大多数，可以去查查历史情况或平均情况，去找找沉默的用户或数据，切忌轻易就做出判断和决定。要理性看待这些偶然事件，既不盲目跟随，也不对此嗤之以鼻，在明确整体概率的情况下，剔除偶然因素,分析这些偶然事件背后是否存在着某些值得借鉴的地方，从而吸收到自己产品或项目中，以便使自己的产品或要处理的事情有可能成为市场中下一个“偶然事件”。

7. 数据分析，到底是分析什么数据？

对数据分析而言，其实有很多数据源可以使用。按常规分类来说，可以分为三类：外部数据、内部企业资产数据以及调研数据。

一、外部数据

1）国家统计局数据
外部数据最频繁使用的是国家统计局数据，包含我国经济民生多个方面，并且可以从月度季度以及年度等时间维度上进行查看，权威性较高。平时工作，经常在统计局数据里找相关商品的销量及产量数据。

2）百度指数数据
百度良心产品之一。可以帮助你了解某个主题，在某个时间段内受关注的情况，从而在趋势分析，预测方面有一定很好的指导作用，当然还有一些人群画像等方面的精准分析。
除此之外，还有一些搜索类的指数平台，如360指数、搜狗指数。

3）阿里指数
基于淘宝、天猫等阿里系产品的交易指数数据平台，是国内比较权威的商品交易分析工具，对于行业趋势洞察具有借鉴意义。

4）爱奇艺指数
基于爱奇艺的视频播放行为趋势分析平台，对互联网视频播放有一定的统计和分析，并且还具备用户画像洞察。

5）TBI指数
依据腾讯自家产品海量浏览数据，可以帮助洞察互联网热点趋势，了解浏览行为并对用户进行精准分析。
6）其他交易合作数据
这部分数据主要来自于商业合作或者购买数据，譬如数据堂交易数据。

二、内部企业资产数据
公司产品积累数据，包括公司产品运营数据、财务数据以及其他相关公司自有资产数据。譬如，某公司主要运营某知名APP，那APP运营数据就是其内部资产数据。可以借助内部数据，对企业内部运营状况进行相关分析。

三、调研数据
通过调查问卷方式进行搜集数据，通常按照某个业务主题展开。

8. 数据分析到底分析什么

简单来说，数据分析主要还是进行：现状分析、原因分析和预测分析。
现状分析：对企业经营现状的分析，比如产品的市场占有量、竞品分析等都属于现状分析。
原因分析：企业运营中用到最多的一种分析，业务的上升和下降，指标的上升和下降，指标环比和同比的变化，都要找出原因。
预测分析：企业制定战略决策的必备分析，每一分预算，每一个渠道，能产生多少ROE，能带来什么效果，都显得非常重要。