本文目录一览：
- 1、什么是数据分析？
- 2、什么是数据分析？
- 3、数据分析是什么
- 4、数据分析是什么意思
- 5、数据分析指的是什么？
- 6、数据分析需要掌握哪些知识？
- 7、数据分析是什么
- 8、简述什么是数据分析
- 9、数据分析应该怎么做？
- 10、怎么进行数据分析
什么是数据分析？
简单的来说，数据分析就是——对数据进行分析。
较为专业的说法，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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。
数据分析是一个非常热门的职业，随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要对海量数据进行分析，以便更好地了解市场、客户和业务运营情况。以下是关于数据分析这个职业的一些讨论：1. 数据分析师需要具备哪些技能？数据分析师需要具备一定的数学、统计学和计算机科学知识，同时还需要掌握相关的工具和技术，如SQL、Python、R等编程语言，以及各种数据可视化工具。此外，良好的沟通能力和团队合作精神也是必不可少的。2. 数据分析师主要从事什么样的工作？数据分析师主要负责收集、清洗、处理和分析大量数据，并根据结果提出相应建议。他们可能会从多个渠道获取数据，如社交媒体、调查问卷、销售记录等，并使用各种统计方法和模型进行分析。最终目标是为企业或组织提供有价值的见解和决策支持。3. 数据分析师在哪些行业中需求较高？几乎所有行业都需要数据分析师来处理和解释大量信息。特别是在金融、医疗、零售和科技等领域，数据分析师的需求非常高。此外，政府机构和非营利组织也需要数据分析师来协助他们更好地了解公众需求和社会趋势。4. 数据分析师的职业前景如何？随着大数据时代的到来，数据分析师的职业前景非常广阔。根据美国劳工统计局的数据，预计到2029年，数据分析师的就业增长率将达到31％，远高于其他职业。此外，由于人工智能和机器学习等技术的发展，未来可能会出现更多与数据相关的新兴职业。总之，作为一个充满挑战和机遇的职业，数据分析需要不断学习和更新知识，并保持对行业趋势和技术变化的敏感度。
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：
1.明确分析目的与框架；
2.数据收集；
3.数据处理；
4.数据分析，
5.数据展现和撰写报告。
科多大专注于大数据人才的培养
极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内北京软件开发公司的排名汇总。
1：华盛恒辉科技有限公司
上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。
在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。
在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。
2：五木恒润科技有限公司
上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。
3、浪潮
浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。
4、德格Dagle
德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、
OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。
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数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。
什么是数据分析？
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一、什么是数据分析
指用专业的统计分析方法对大量数据进行分析，并加以详细研究和概括总结，提取有价值的信息，形成有效的分析结论，从而影响业务决策
二、数据分析的作用
现状分析，过去发生了什么？例如通过描述性统计诊断业务状况
原因分析，为什么会发生？例如通过维度拆解和指标拆解等分析方法，并结合实际业务，寻找业务异常点
预测分析，将来可能发生什么？例如根据用户行为数据预测是否即将流失，并对即将流失的用户采取挽留措施
三、如何数据分析？
1.明确分析目的与思路
思路决定结果，必须明确数据分析目的，形成清晰的思路框架，避免为了分析而分析
2.数据收集
基于分析目的去收集相关的数据集，大部分为公司的内部数据，也可能涉及外部数据
关系型管理数据库（RMDB，利用SQL语言取数），数据仓库（WareHouse，利用HiveSQL取数）
文件：excel、csv、txt等
系统/平台：手动导出、selenium等python自动化脚本
互联网：网络爬虫
API：requests请求库、解析json文件等
3.数据清洗
将数据整理成整洁干净并利于接下来分析的结构和格式，数据可能分布得比较零散，需要对各类数据集进行集成
异常值、错误值、缺失值处理
字段的拆分、合并、信息提取、格式转换等
表关联：左、右、外（全）、内连接、笛卡尔积表等（左半、左反连接等）
表结构转换：行转列（长表转宽表）、列转行（宽表转长表等）、行列转置、数据透视（逆透视）
4.数据分析
需要掌握常用的分析方法和机器学习算法
基本分析方法：构成分析、对比分析、分组分析、交叉分析、趋势分析等
高级分析方法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类等算法
5.数据可视化
将分析观点用图表的形式呈现出来
字不如表，表不如图，一图胜千言
基本统计图表：饼图、条形图、折线图、散点图、雷达图、漏斗图等
专业统计图表：直方图、热力图、箱线图、提琴图、核密度估计图等
6.数据分析报告
将重要的分析结论和发现汇总成PPT，形成一份完整的数据分析报告
金字塔结构，总分总形式
结论先行、由上而下、归纳分组、逻辑递进
结构清晰，层次分明，突出重点，明确要点
7.数据应用
将可行性的建议方案应用到实际业务场景，并解决公司的实际业务问题
为业务决策提供数据支持，实现数据驱动业务增长
四、数据分析工具
工欲善其事必先利其器，需要掌握的主流数据分析工具
Excel，非常重要的基础
PowerBI/Tableau，强大的商业智能BI工具
SQL，必备的数据库数据查询语言
Python，人工智能的首选计算机语言
数据分析（Data Analysis） 数据分析概念
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了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。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能
数据分析主要包含下面几个功能：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
数据分析的类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
数据分析步骤
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
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。
数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③ 记录表应便于使用；
④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
三、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
四、数据分析过程的改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。
数据分析是什么
数据分析是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。1、数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。数据分析是为了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。数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。2、数据分析有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来包括明确分析目的与框架，数据收集，数据处理，数据分析，数据展现和撰写报告，也包括对比分析法，分组分析，交叉分析，平均分析法等。3、数据分析能进行较高级的数据统计分析，录入数据库的设立，数据的校验，数据库的逻辑查错，对部分问卷的核对。而数据分析员是具有数理统计，经济学以及相关知识；能熟练使用EXCLE、SPSS、QUANVERT、SAS等统计软件。工作能力严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力，工作态度积极主动、工作认真、工作严谨。
数据分析是什么意思
数据分析是指通过使用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对收集来的大量数据进行分析，以提取有用信息和知识，用于改善决策、支持业务增长和洞察用户需求等。
数据分析的目的是为了发掘数据中隐藏的模式、趋势和信息，从而得出有意义的结论和预测。数据分析的过程包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化、建模预测等步骤，常用的数据分析工具和技术包括 SQL、Python、R 等。
数据分析广泛应用于商业、医疗、金融、交通等领域，可以帮助企业或组织优化业务流程、提高用户体验、降低成本、提升业绩等。
数据分析指的是什么？
所谓数据分析能力，是指对大量数据进行收集、整理、清洗、分析和解释的能力。随着大数据技术的不断发展，企业和组织可以收集到越来越多的数据，这些数据包含了丰富的信息和价值，但如果没有人具备数据分析能力，这些数据就无法被充分利用。
具备数据分析能力的人可以通过对数据进行深入挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和趋势，并将其转化为有用的信息和知识。这些信息和知识可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率、降低成本、增加收益等。
除了纯粹的技术能力外，还需要具备跨学科领域知识结合以及沟通协作等软实力素质。因此，在数智化时代中，拥有较强的数据分析能力已经成为许多职业岗位所必需的一项基本技能。
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。
数据分析需要掌握哪些知识？
数据分析需要学习以下几点：一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：1.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。2.业务能力数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
1、数学知识。
数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
2、分析工具。
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
3、编程语言。
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
要熟练使用Excel、熟悉一种数据挖掘工具和语言、良好的SQL基础
1、要熟练使用 Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具。
2、熟悉一种数据挖掘工具和语言
数据挖掘工具和语言可以解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现细节。
4、扎实的 SQL 基础
数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取来的。有SQL基础能提取到需要的数据，还能提高工作效率。
要熟练使用Excel、熟悉一种数据挖掘工具和语言、良好的SQL基础
1、要熟练使用 Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具。
2、熟悉一种数据挖掘工具和语言
数据挖掘工具和语言可以解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现细节。
4、扎实的 SQL 基础
数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取来的。有SQL基础能提取到需要的数据，还能提高工作效率。
数据分析要掌握主流的数据分析方法。
1、事件分析
可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过商业智能BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。
2、热力图分析
和事件分析类似，热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时，会在一些元素和板块进行停留，根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等，通过商业智能BI以高亮图形形式进行显示，可以方便识别用户行为，优化逻辑。
数据分析-派可数据商业智能BI
3、留存分析
留存一般在运营工作中比较常见，可以用来衡量企业提供的产品和服务是否对用户有足够的吸引力，让用户在接触或使用产品和服务后，能够继续保持活跃，成为忠实用户，一般会将次日留存率、7日留存率、次月留存率等作为标准，以商业智能作为分析工具。
4、对比分析
一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。
数据分析-派可数据商业智能BI
数据分析是什么
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
目的。
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
简述什么是数据分析
简述什么是数据分析如下：
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。
数据分析常用方法
1、对比分析法，分析差异，揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。
2、相关分析法，用来研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析，确定有无关系，确定现象之间关系的密切程度。
3、综合评价分析法，将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价，用于解决复杂的分析对象。
数据分析的基本思路
数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。
首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。
这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。
数据分析应该怎么做？
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
怎么进行数据分析
进行数据分析步骤：
1、数据收集
当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。
2、数据清理
清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。
3、数据对比
对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。
4、数据细分
数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。
5、数据溯源
通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。
依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。