数据分析基础知识-数据分析基础篇

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

1. 大家是如何进行数据分析的？
2. 学习数据分析必备的技能有哪些？
3. 如何写好一份数据分析报告？

大家是如何进行数据分析的？

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面：

• 业务建模。

• 经验分析。

• 数据准备。

• 数据处理。

• 数据分析与展现。

• 专业报告。

• 持续验证与跟踪。

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。

相关：蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用

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互联网数据分析在数据应用中占据着越来越重要的位置，而互联网数据分析与传统的数据挖掘有很大的不同，它是基于业务逻辑和统计分析方法的结合，其目的是对数据进行整理、归纳和总结。互联网数据分析对企业来说是一个巨大的机遇，它可以让我们对现有的问题有新的认识和理解，可以使我们了解用户行为、获取有效信息、评估风险及预测未来。因此，对于企业来说，利用互联网数据分析就显得尤为重要。 互联网数据分析已经逐渐渗透到企业管理的各个方面：从企业战略决策到日常运营再到产品设计等等都离不开数据分析。

推荐一款简单、低门槛易上手的数据分析工具-JVS数据智仓。

这个工具支持多种数据源，操作企业也是拖拽化的方式，使用起来比较简单，拖拽化的实现很多数据处理的的功能。

伪代码在线函数加工，会excel就可以操作。

承担任务：将工作与学习联动起来，实践是最好的学习工具。

凡是企业有BI报表、数据大屏、分析图表、动态报告等场景的 功能统统抱下来，自己上手配置，当然这些也是界面化配置的功能

大屏配置：支持拖拽化的配置

图表配置，支持字段拖拽化

关于数据智仓的详细功能说明，可点击下方介绍查看。

数据智仓功能介绍（一）

数据智仓功能介绍（二）

数据智仓功能介绍（三）

数据智仓功能介绍（四）

当前时代，能够将这些沉淀的数据资产变现为价值的数据分析，其重要性已经得到了各领域企业的认可，并逐渐成为了人们在职业发展争先学习的重要技能。而这些主要是因为数据本身只是一串数字，规模小时还好，一旦数据量超出了一定限度，人们就很难理解这些数据背后的信息，只能借助数据分析等手段将数据转化为信息和知识，才能进行利用，将资产价值化。

数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

而对于个人来说就，数据分析的应用范围也是很广的。就拿日常工作中遇到的业务优化调整问题来讲，你发现将业务调整为另一个方向效果会更好，但直接说的话没有什么信服度。

这时候你可以结合过往业务数据、竞品数据、市场数据等进行数据分析，判断出调整后业务成绩会提高多少，效率会增加多少等，通过数据分析和逻辑推演说服对方，根据分析结果调整和优化业务。

还可以拿职场中经常会出现的职业发展问题来说，你想要晋升获得更好的发展，如果没有数据支撑的话，领导就很有可能比较主观，根据经验、情感、印象等进行判断。

数据分析大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

但现在有了数据的支撑，你可以根据日常进行的项目、业务进行分析展现，利用客观数据展示自己的业绩成果以及成长，这样就能有一个更好的发展。

在传统的经营管理模式中，很多时候进行业务调整或发展决策只能凭借经验，往往会出现很多意想不到的情况，而在数字化时代，数据就是一切事物的量化标准，能够通过数据分析得出精准、高效的结论，利用数据驱动成长。

谢谢题主邀请！

正如如下这张图片介绍的数据分析的步骤：

首先是提出问题：x的年龄层在中国人口分布中，属于什么位置？

第二步分析问题，提出方案，个人觉得这一步非常重要。

数据分析 一种是描述类的统计分析，一种是***设检验类的验证分析。个人认为：题主这两个应该都属于前者 统计描述类的分析。

第三步准备数据：创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，就看自己平时的数据积累了（包括一些 一手的公司内部的，二手的其他部门或其他公司的，三手的一些公共平台公开***的：推荐一个

***://hao.199it***/

第四步数据分析：可以把数据导入到excel或一些专门的数据分析工具比如:spss/superset这个工具个人有篇文章介绍过，非常不错的一个数据探查、数据分析工具）

第五步就是图表呈现，报告的表达了，最后得到结论：x的年龄层在中国人口分布中，属于y位置。

IT数据人一直以来都在跟数据打交道 数说人生，期望 把数据“原材料”应用化，发掘数据“原材料”更大的价值。希望对数据感兴趣的朋友互相关注共同前行。

目前主要关注 零售业务数字化，数据平台化，数据“应用”化 及 AI人工智能 赋能零售和其他行业 Iot 行业等。

数据分析时一门职业，它也涉及到具体的业务：例如商业数据分析，医疗数据分析，淘宝数据分析等等，想要进行数据分析不但要掌握相应的数据分析软件，还要懂得相关的业务知识，所以要从事数据分析工作，得先积累相关的知识，然后在实践中不断的锻炼，就能够做好。欢迎评论区留言，我是菜鸟青盐，一个喜欢读书，用阅读看世界的人，关注我，一起聊聊书中的那些事。

学习数据分析必备的技能有哪些？

我觉得要想学好数据分析有6个步骤：

第一，要学会懂业务，大数据分析人才需要熟悉行业业余发展与知识，公司业务及产品流程，并有自己独特的见解。

第二，要学会懂管理。搭建数据分析框架的要求，确定分析思路，运用营销，管理知识来做指导，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的建议。

第三，要学会懂分析，要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中。

第四，要学会懂工具，数据分析技术是实现数据分析方法理论的技术支撑。

第五，要学会懂设计，数据分析要懂得数据可视化设计，能够有效的表达数据分析观点，使分析结果一目了然，良好的可视化设计能够增强分析效果。

第六，要学会积攒经验，不断学习同行，要经过自己实践才能得出真理，多参加一些比赛，训练自己在这方面的感觉。

当然，我觉得想要学好数据分析不是一朝一夕的，是要自己长期坚持学习才能有收获，光环大数据这方面就做的挺好的，课程也是实时更新，根据市场迭代更新，是一个不错的选择。

如何写好一份数据分析报告？

其实没有什么数据分析报告，我接下来要讲的，就是写好每一次报告，让老板拍手叫好的秘诀。

先来看看什么是好的数据分析报告？

既然是分析，一定是结果，也必须有结论，有观点。

但很可惜的是，很多人往往做的是：数据报告。最重要的特征是，一堆表格，一堆图的堆砌，恨不得把相关的内容都放上去，就怕PPT页数不够似的。

不说什么长篇大论的文字了，就说一些注意点吧：

数据分析报告的内容模板：

报告架构：

利用工具做数据分析报告：

其实，很多人都觉得excel/ppt是可以做报告的，再不济还有python，其实对于普通人来说，BI工具才是最好的选择，我们的分析目的是什么？就是把这个过程和结论说清楚，越简单越好。

工具的话，FineBI可以用，是一个分析利器，内置图表和操作方式都是很不错的。

如果对数据分析工具有兴趣，私信我回复“BI”就可以有工具了。

到此，以上就是小编对于数据分析基础知识的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析基础知识的3点解答对大家有用。