数据分析介绍（数据分析介绍ppt）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析介绍的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析包括哪些内容 数据分析的介绍

• 2、什么是数据分析，你真的了解吗？

• 3、什么是数据？什么是数据分析？

• 4、数据分析(一)——数据分析思维

一、数据分析包括哪些内容 数据分析的介绍

1、Analytic Visualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)：数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines(语义引擎)：知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)：数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

二、什么是数据分析，你真的了解吗？

随着大数据技术的快速发展，人们对数据的价值越来越重视，数据采集、存储、安全技术也变得日益重要，数据分析技术得到了日益广泛的应用。

利用数据分析技术从海量数据中提取的信息具有极高的价值，例如，支持企业高层进行业务决策、发现新的销售和市场机会、提升组织的社交媒体营销能力、提高用户忠诚度以及复购率、降低用户流失率、提前预测风险并进行防范等。

那么，什么是数据分析？

数据分析是用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，然后加以处理和加工，以开发数据的功能、挖掘数据的价值，主要目的是为了清洗出有用的信息并形成结论。

简而言之，数据分析是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。

数据分析的目的

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。这里的数据也称观测值，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。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，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。

数据分析的作用

数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用，包含现状分析、原因分析、预测分析。

现状分析

简单来说就是告诉你过去发生了什么。具体体现在：第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是好了还是坏了，好的程度如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

现状分析所使用的是描述性数据分析，描述性数据分析属于一种初级的数据分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。

原因分析

简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。而原因分析属于探索性分析的范畴，常用的的方法有分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵关联分析、聚类分析等。

预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。在了解企业运营现状后，有时还需要对企业未来发展趋势作出预测，为制订企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制订企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高，常用的方法有回归分析、时间序列、决策树、神经网络等。

具体的，我们又可以将常见的数据分析方法分为描述性分析、数理分析、建模分析，描述性数据分析属于初级数据分析，通常用于事物的现状描述，而数理分析和建模分析属于高级数据分析，需要建立一定的统计分析模型。

数据分析的流程

数据分析的流程可以分为以下六个步骤，分为明确分析目的，数据收集，数据处理，数据分析，报表展现，报告撰写。

数据收集

数据收集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。

数据处理

数据处理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。

数据分析

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。

数据可视化

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、散点图、雷达图等。

报告撰写

数据分析报告是对整个数据分析过程的总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。” 从书本上得来的知识，毕竟是不够完善的，如果想要深入理解其中的道理，必须要亲自实践才行，对于数据分析来说，也同样是这个道理，只有理论与实践相结合，才能实现高阶的数据分析，在数据分析的道路上越走越远。

三、什么是数据？什么是数据分析？

简单地说，数据就是 客观存在的事物、客观发生的事件 的记录，数据可以是数字、字母、符号、文字，也可以是图片、音频、视频等。

1）功能效用角度

2）表现形态角度

3）生产要素角度

数据分析是指运用合适的分析工具、分析方法对数据进行处理、统计、分析，提取有价值的信息，并概括总结形成有效结论的过程。

例如，我们通过Excel表格记录了自己前三个月每个月的消费账单，通过分类统计得知，自己平均每个月在衣食住行等方面的固定支出为3000元。为了应对类似今年年初的疫情等特殊情况，我们应该至少准备3-6月的生活费以备不时之需，那么按上面的统计结果就可以估计出自己应该准备的金额范围为0.9w-1.8w元。

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第11天

四、数据分析(一)——数据分析思维

  上篇文章我们初步介绍了 数据分析的概要 ，大概 从数据分析现在的应用现状 、 数据分析的概念 、 数据分析的分析方法 、 为什么要学习数据分析 以及 数据分析的结构层次 等几方面给大家介绍了数据分析，让大家初步对数据分析有一个大概的了解。这篇文章具体的给大家介绍数据分析中最为核心的技术之一—— 数据分析思维 的相关内容。

  作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现：“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。面对数据报表，也不知道应该从产品维度、时间维度、地域维度还是渠道维度去拆分。很显然，这样的思维是乱的，所以做数据分析很重要的一点是： 要具备结构化的分析思维 。接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。

  在日常的生活中，当我们针对一个问题进行分析时，分析的思路总是一团乱麻？分析到一半就进行不下去了，或者分析完了也得不出一个结论，效率是极其低下的。具体的如图所示：

  但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。具体思维过程如图所示：

  针对这个案例，如果我们在没有介绍结构化之前，大部分工作人员的分析过程如下所示：

  通过应用以上的结构化的过程，以上案例的原因分析过程的思维导图如图所示：

  结构化很方便，并且很容易应用在实际的数据分析中，然而，结构化分析也会存在一定的问题。接下来，给大家介绍另外一种数据分析思维的方法——公式法。

  正如以上所说结构化有一些弊端，包括：不够数据，而且难免有发散的缺点。针对这个缺陷，数据分析思维的另外一种方式——公式法应用而生。公式法可以 上下互为计算 、且 左右呈关联 ，另外公式法最为核心的就是： 一切结构皆可优化 直到最小不可分割。具体的公式法包括：

  具体的思维导图如图所示：

  我们之前提到过，公式法在分析过程中主要包括+、-、x、÷，那么我们在实际分析问题中，分别在情况下应用这四种符号呢？各种符号的具体应用如下：

  我们通过应用上面介绍的公式法来分析上面提到的案例，过程如下：

  这就是我们常用的公式法，通过我们之前介绍的结构化、公式法可以解决一些我们经常用到的一些问题，但是还有一些问题通过这两种分析方法解决不了。因此，需要还需要另外的一种数据分析方法——业务化。接下来，给大家详细介绍业务化。

  我们首先引入以下一个案例：

  拿到这个问题，我们的思维大概是从这几个点进行分析的：

  如果，我们这样分析、考虑一个问题，可能会存在一定的问题：我们没有将 单车的损耗因素 考虑进去，这或许会对我们后期投放的决策有很大的影响。如果我们有了业务化的思维，我们就不会有这个错误。业务的思维对于数据分析师来说是至关重要的，这里大概做一介绍，下篇文章我们会详细介绍数据分析的业务相关的内容。

  从上面的介绍可以看出：如果我们分析问题仅仅是通过结构化+公式化，那么我们就会感觉道理懂了很多，但离分析水平大成，总还差了那么一些。不知道原因在哪里？因此对于缺乏业务话的数据分析师来说，他们仅仅是为分析而分析，却没有深入理解业务，这也就是我们经常说的不接地气，好的数据分析思维，本身应该也是具备业务思维。

  每当你分析一个问题时候，你应该反思你的分析贴不贴合业务，即：

  我们再看一个案例

  正常来说，我们一般分析的原因如下：

  如果我们用用结构化思考+公式化将其问题拆解，获得的最终分析论点。很多时候，这个分析论点是 现象 。数据是某个结果的体现，但 不代表原因 。如果我们是数据分析师，我会设立哪些指标。另外，就是换位思考，假如我是参不其中的人，我会怎么考虑或者会有哪些行为？其实，我们用业务化的方式分析数据就是将结构化思维通过公式法将其转变为结构化数据，最后通过业务化的方法将其转变为结构化业务数据。具体过程如下：

  这是个人通过学习做的一张思维导图，仅供参考，大家还可以完善：

  通过上面介绍的三种核心思维方法，这只是框架型的指引。实际应用中也应该借劣思维的技巧工具，达到四两拨千金的效果。并且，它们应该足够简单和有效。接下来，给大家介绍几种常用的分析方法： 象限法 、 假设法 、 对比法 、 二八法 、 指数法 、 多维法 、 漏斗法 。

  其实，我们日常生活中，象限法用的还是挺多的，我们首先看一张图来对象限法有一个大概的印象。

  多维法在日常的分析中应用的还是挺多的。以下就是一个多维法的应用：

  我们在用多维法进行数据分析时，可以从以下角度进行分析：

  多维法一般包括 钻取 、 上卷 、 切片 、 切块 、 旋转 等各种方法，具体如图所示：

  在介绍假设法之前，首先引入一个案例：

  我相信的大家的回答会有很多，但是最恰当的回答是：虽然非洲这个地方我并不熟悉，但众所周知非洲的情况，那么现在我得考虑炎热的情况…。其实很多时候，数据分析是没有数据可明确参考的：比如新进入一个市场，公司开拓某样产品。老板让你预测一年后的销量，戒者产品的数据基础非常糟糕，你根本拿不到数据。这就需要我们用假设法。

  假设有这么一个案例需要你分析其原因：

  其实，我们可以 假设活动是有效的 。然后进行以下的分析：

  我们对这个问题进一步深入：

  其实假设法核心： 是一种启发思考驱劢的思维 ，另外其优点在于当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的过程。这种方法更多是一种思考方弅，假设—验证—判断。但是，在用假设法的时候我们必须要注意：不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要自圆其说即可。接下来给大家介绍指数法。

  指数法在日常生活中应用很广泛的，比如：

  很多时候，我们有数据，但不知道怎么应用。就是因为缺乏了一个有效性的方向。这个方向可以成为目标指数。通过将数据加工成指数，达到聚焦的目的。其中的指数法主要包括： 线性加权 、 反比例 、 log法 。很多时候，这几种方法主要应用于Excel做数据分析的时候。

  其实，指数法的核心是： 一种目标驱动的思维 。其优点是：目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不易频繁变动。另外其中的应用在于：与假设法不同的是：假设法是缺乏有效的数据，指数法是无法利用数据而将其加工成可利用的。当我们要用指数法的时候必须要注意的是：指数法没统一的标准，很多指数更依赖经验的加工。接下来，给大家介绍二八法。

  其实二八法是不常用的，让我们看一下二八法：

  其实二八法的核心是： 一种只抓重点的思维 。其中的优点有：和业务紧密相关，和KPI更紧密相关。几乎花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比很优。应用很广，主要包括：二八法则存在于几乎所有的领域，所以这种分析思维没有局限。但是当我们在用二八法中必须要注意的是：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘。接下来，给大家介绍对比法。

  有一位数据分析师曾经说过：“好的数据指标，一定是比例戒者比率。好的数据分析，一定会用到对比。”，这也说明对比法在数据分析中的重要性。接下来，我们给出一个案例：

  我们在给出一个案例：

  对比法将以上的分析做一个思维导图如下：

  漏斗法是我们经常用的数据分析法，以下就是漏斗法的分析结果：

  数据分析中的一个典型的案例： 啤酒与尿布 。那么，为什么啤和尿布放在一起呢？

  我们在日常生活中都有数据分析的案例。比如：

  总之，我们应该在实际生活中去练习数据分析的思维。

  从上篇 文章 开始，我们开始了介绍数据分析，本篇文章主要是为大家介绍了数据分析思维，主要给大家介绍了数据分析的三种核心思维方式：结构化、公式化以及业务化。另外还介绍了几种核心的思维分析技巧，主要包括：象限法、多维法、对比法、假设法、指数法、二八法、对比法以及漏斗法。最后还介绍了在业务中如何锻炼自己的数据分析思维。下一篇文章会给大家介绍数据分析中的业务。生命不息，奋斗不止，我们每天努力，好好学习，不断提高自己的能力，相信自己一定会学有所获。加油！！！

以上就是关于数据分析介绍相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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