衡水移动网站建设,云互联的网站名字,直播系统,wordpress仿站抓取软件一、什么是数据分析#xff1f; 数据分析是指通过一些方法#xff0c;对一些数据进行分析#xff0c;从中提取出有价值的信息并形成结论进行展示。
#xff08;1#xff09;一些方法
数学和统计学方法#xff1a;例如回归分析、聚类分析、主成分分析、时间序列分析等 数据分析是指通过一些方法对一些数据进行分析从中提取出有价值的信息并形成结论进行展示。
1一些方法
数学和统计学方法例如回归分析、聚类分析、主成分分析、时间序列分析等用以识别变量间的关系、预测未来趋势或对群体进行分类。实践方法与技术工具包括使用编程语言如Python、R、SQL等进行数据清洗、转换、整合及建模利用数据可视化工具如Tableau、Power BI将复杂数据以图表形式展示以便于理解和沟通以及应用机器学习算法进行预测分析或发现深层次规律。
2一些数据 Excel数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页爬取的数据。涉及的数据源可能来自企业内部数据库系统如ERP、CRM等外部公开数据集用户调查问卷结果互联网爬取的数据Excel电子表格中的记录传感器收集的实时监测数据等众多来源。
二、数据分析希望分析出什么 数据分析的最终目的是为了支持决策和行动它希望从数据中分析出以下几个方面的内容
1现状分析Descriptive Analytics 分析已经发生了什么。
描绘当前的状态通过总结和表示数据来展示现在正在发生的情况。基础报告例如销售额、网站访问量、市场占有率等。
2原因分析Diagnostic Analytics 分析为什么会出现这种现状
挖掘原因理解数据之间的关系和相互作用分析为什么会出现某种现状。深入探索如相关性分析、归因分析等找出关键影响因素。
3预测分析Predictive Analytics 预测未来可能发生什么
展望未来基于历史趋势、规律以及可能影响未来发展的各种因素运用统计学模型、机器学习算法等工具对未来可能发生的情况进行预测以便提前做好规划和决策。风险评估与识别机会预测市场趋势、顾客行为、股价波动等。
三、数据分析的基本思路
1明确目的 为什么要做数据分析、分析什么、想要达到什么样的效果。
2数据获取 要知道数据从哪儿来要知道获取什么时间段内的数据要知道用什么手段去获取数据。
3数据处理 从大量、杂乱无章、难以理解、缺失的数据中提取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。常用方法数据规约、数据清洗、数据加工。
4数据分析 描述性统计分析、相关分析、回归分析、时序分析、分类分析。
5验证结果
6数据可视化 可视化是数据分析结果呈现的重要步骤可视化以图表的方式进行呈现使结果更清晰、更直观、更容易理解
7数据应用 如何将数据分析的结果应用在实际的业务中去才是数据分析的重点如果看了数据分析的结果后并不知道做什么那么这个分析是失败的。
