数据分析与研究

一样的工作可能不通的公司叫的不一样，主要区别在岗位职责，数据分析员的强调数理统计方面的东西，而研究员重点关注某一领域某一专业。数据分析员需要对数据具有分析能力，在研究员的设计的模型指导下计算出各种可能的结果。研究员的要求很高，要有掌控整个项目能力，要具有数据分析能力，了解执行的各个环节。对回收的数据要具有洞察能力，分析能力，可以确定研究的方向。总之，研究员的综合能力要求的更高一些。想做研究员最好从督导做起，要有执行的经验。

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。

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，如数钥分析云，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。

1、大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）2、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。3、数据挖掘：涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择读研后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据、数据分析或数据挖掘是实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。

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。

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行的洞察解读。数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确数据分析依赖于业务知识，数据挖掘侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:天成信息大数据和数据分析区别 　　大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点（4V特性）。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。   　　数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。   　　大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。  　　第一：在分析方法上两者并没有本质不同  　　数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。   　　第二：在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同  　　传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大

设数据简略如图：以对大类的数据进行求和为例，步骤如下：第一步排序光标放在“B1”单元格，点，如图：——“数据”——“分类汇总——“分类字段”选“大类”，选项如图：（如果与图不符请修改选项）——“确定”，效果如图：