数据分析研究

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，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。在统计学领域，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，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。扩展资料数据分析的步骤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。1、识别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。2、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。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、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。3、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。4、过程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。参考资料来源：百度百科—数据分析

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。

一、结合不同学段的不同任务，使学生逐步体会和深入认识以下观点，逐步形成相关数据分析的意识。1、数据分析的相关概念的要求数据分析的观念是指了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律，数据分析是统计的核心。实践活动中让学生经历收集、整理、描述和分析数据的活动，了解数据处理的过程；能用计算器处理较为复杂的数据。2、统计的相关概念和要求统计，严格的说，有两类统计学。一类叫描述性统计学，通常就是说，举个例子，要知道这个班的成绩的基本情况，就要知道这个班上每一个人的，每一个学科的成绩，和有关成绩所有情况，作为分析的基础。去分析的平均分的方差，通常把这样的一种研究数据的办法，称之为描述性统计学，很多领域都用描述性统计学。另一类研究的方法，叫推断统计学，数学上称之为数理统计学。关于数理统计学，一个非常重要的环节，就是要做抽样，要用样本来反应整体的情况。统计课程有以下几个关键词。第一，从数据中提取信息，是统计的第一要务。我们围绕着要得到的信息去收集数据，设计整理描述数据的方法，比如说选择不同的图式，无论是直方图、扇形图、折线图，还是其他的图式，都是希望通过它们将信息清晰、准确、直观地反映出来。第二，统计解决问题是靠一个过程来解决的，这个过程包括数据的收集、描述、整理，以及从数据中提取信息，并且用这些信息来说明问题的过程。第三，统计处理问题是一个归纳的过程，特别是在初中阶段，我们不仅要会搜集所有的数据，整个收集过程都是去体现一个归纳的思维，用部分去说明整体，这样才能解决问题。这是解决问题的一种重要的方法，也是一种重要的思维，更是一种重要的推理。让学生体会抽样的必要性，通过案例了解简单随机抽样，教会学生制作扇形统计图，能用统计图直观、有效地描述数据。引导学生理解平均数的意义，能计算中位数、众数、加权平均数，了解它们是数据集中趋势的描述。让学生能解释统计结果，根据结果做出简单的判断和预测，并能进行交流。引导学生学会通过表格、折线图、趋势图等，感受随机现象的变化趋势。3、概率的相关概念和要求概率研究的是随机现象。随机现象实际就是在相同条件下，可以做大量地重复实验，其结果不确定，但是在大量实验中呈现出一种规律性，我想这三点是随机现象的根本特点。所以不用去给概率下定义，概率的定义也不在我们讨论的范围，但是有几个要界定清楚的问题，比如说结果是在实验之前无法确定的，一些老师如果把握不好，就会把一些在实验之前结果就完全确定的现象当做随机现象来处理。例如，火星上有没有生命，这是完全确定的，要么就有，要么就没有，只是我们不知道，这是未知现象，必须跟随机现象区分开来。让学生认识什么是随机现象。随机现象有三个基本特征。第一个特征就是在一定条件下，可以重复实验。凡是不能重复的，条件不确定的，就不是随机的。第二个特点，就是在我们研究实验之前，无法知道这次实验的结果。凡是能知道结果的，一定不是随机的。第三个特点，就是由前两个特点衍生出的一个概念——频率，即大量实验某一个结果出现的次数。我们说在大量实验的前提下，这个频率将稳定在某一个数值，这是反映了我们随机现象的规律性，它的规律性就是稳定。这三个基本条件，是我们对随机现象进行基本判定的基础。二、教学和生活中随时结合实际情况，培养学生数据分析的观念和意识。例如：随机性跟频率稳定性相比，随机性是第一位的，我就和同学们做一些有趣的活动进行探究，比如扔硬币实验、石头剪子布游戏、班内学生生日统计等等，重视搜集数据的过程训练和实验条件合理性的分析和思考，在活动中让学生感悟数据分析的必要性，做什么，为什么做，怎样做才科学、才合理，同时针对活动过程中出现的问题，师生合作共同分析原因，澄清对问题的错误认识。象扔硬币实验统计中出现的“不合常理的现象”，及时与学生探明源由，使学生对概率的实质有一个全面正确的认识。边实践，边探究，边总结，我相信在不断的实践和尝试中，我班学生数据分析的观念和意识一定会逐步建立起来的。

从一些工具中查，分析。CDA数据分析师官网是专门学习数据分析师的，你可以去看看。正式收集前要制定一个合理的计划，想清楚怎样去收集数据，从哪些方面收集，整理收集到的数据所需的时间，因为分析数据是重点。所以应该提前整理出要分析的那些方面的数据，最后是美化你的数据表格，让自己的数据分析一目了然。我们选择用百度搜索，用“省名+在线旅游”或者“省名+旅游网”这样的关键词先找出一部分网站，再根据这些网站的友情链接找到一些同类型的旅游网站。然后就是通过一些导航网站找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。每个省差不多收集到10个网站左右，每个省的情况都不一样，有多也也少。二、网站的筛选和整理可以通过alexa 排名、在线预订、网站的建站年份、网站内容性质、网站服务项目、网站基本数据以及网站的盈利模式等几个大的方面去考虑，最后每个省筛选下来，就剩5、6个了。三、对网站的分析分析是整个数据收集的核心。网站用户体验方面可以通过是否有预订旅游、预订酒店、预订票务、自助游、跟团游、出境游等方面去分析的。SEO 数据方面则通过Alexa 排名、PageRank 、中国网站排名、各大搜索引擎的收录和反链等反面去分析。还有网站的一些基本信息、盈利模式、联系方式、微博、在线客服等。分析的项目尽量全面，分析得越细，挖得越深，你的这份数据就越有价值。数据分析最好配上说明，别人在看到这份数据的时候才知道是怎么回事。四、一份美观清晰的数据一份清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，而我们在收集数据的过程中，也可以提高我们收集和分析数据的效率。数据收集和分析是很枯燥的，坚持不了的就会半途而废。但是做好了，我们就可以得到一份重要而有用的数据，而通过这份数据，则可以在以后的相关工作中更加轻松，而且更加具有目的性和针对性的工作。

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，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。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。分析工具Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如免费使用的大数据魔镜等。

简单说数据分析就是对数据进行分析。专业的讲 数据分析是指用适用的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总理解并消化，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的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。六大部分：1.明确目的 2.收集数据 3.数据处理 4.数据分析 5.数据展现 6.报告撰写

目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程，一些基础的东西还是有的，不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。

数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。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。

一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以[均值-2*标准差，均值+2*标准差]为参考范围，个别活动则另当别论）；三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？