数据分析与研究

数字化时代，数据连接一切、驱动一切、重塑一切，数据逐渐成为企业数字化转型的核心要素。数字化转型已经不是一个“好像可以尝试”的解决方案了，而是一个“必须全力达成”的时代趋势；数字化转型不是为了在未来赢得竞争的“加分项”，而是为了在未来获得生存的“入场券”。在数字化转型的这条赛道上，有的先发制人赢在了起跑线上，有的后知后觉却在关键弯道实现快速超车，但是不论是谁都会在这条赛道上遇见相同的阻碍和挑战......不同进程，相同挑战在我国，各行业的数字化发展和建设水平并不均衡，对于一部分先行行业，数字化已初见规模甚至到了亟待转型的阶段，但还有一些行业则明显处于起步阶段。亿信华辰基于服务过的金融行业、传统制造业以及政数等领域发现：企业数字化一般会经历初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三大阶段。但是不论处于哪个阶段，我们在建设BI系统时或多或少都出现了以下问题：01“烟囱”林立，数据流通不畅大多数企业在信息化建设之初缺乏规划，在信息化推进的过程中，各信息系统分散建设，信息系统之间的使用和数据管理各自独立。这些系统就如同一个个“数据烟囱”一般，各系统间数据定义不标准，信息不能互相联通，信息上的非共享性导致数据价值难以充分发挥。02 数据质量参差不齐从数据采集来看，企业各个业务系统按照各自的需要录入数据，且数据录入过程中容易出现错误数据。系统间数据标准不一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用，使得在数据流转过程中，出现了大量的垃圾数据。另外数据产权不明确，职责混乱，管理和使用流程不清晰，也是造成数据质量问题的重要因素。03 缺乏有效的管理机制企业的不断发展带来了数据量的高速膨胀，由于缺乏长效的管理机制，缺乏蓝图规划，使得企业机构无法从统一的业务视角去管理数据，去利用数据信息之间的关系，数据因为得不到有效的管理而无法发挥价值。04 潜在数据安全隐患如今数据安全问题越来越被重视，但是很多企业在数据的使用过程中缺少恰当的认证，授权等措施，也无法保证信息资产符合隐私及保密法规要求，存在数据安全隐患。如何更好地管理和控制数据，做好数据体系建设，而非打造一个又一个割裂孤立的系统，这其中数据分析与数据治理双翼并行是关键。分析与治理双管齐下亿信华辰在十余年的数据分析实施经验下，发现解决以上难题不仅仅是一对一单线解决，而是要自上而下进行推动，改变观念，将治理与分析相结合，融会贯通方能决胜千里。大数据就像一座漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。分析是让大家明确冰山裸露在外的外壳、根据漂流走向预测未来的轨迹路线，而治理就是将隐藏在冰山之下东西挖出来，找准形成原因、勾勒肉眼不及的海下之貌，分析与治理两者相辅相成、缺一不可。数据分析与数据治理分析离不开治理如果只分析无治理，那么随着企业的发展壮大上述问题肯定会接踵而至，没有一个完全可落地的数据治理规划，数据分析实践和效果也无法持续发展。比如，企业无法访问或集成他们所拥有的数据，因为这些数据仍然被锁在各部门的数据孤岛上，获取的路径复杂且低效，对于企业而言无疑加剧了分析的难度。再者，对于企业来说人员流动是不可避免的，所以不能将希望寄托于一群人或者一个部门身上，而是应该在使用数据和分析工具时更加的标准化和流程化，从上而下推行数据治理的规划、章程及实施。治理离不开分析对于一家企业而言，如果在没有业务改进的前提下单纯启动数据治理的项目也是非常难的。所以，企业应该瞄准一个能够提供价值的重点领域来开展数据分析项目，并行开展数据治理，这种方法使团队能够前瞻性的定义目标，并确定满足目标所需要的数据和工具。换句话说，这种方法量化了数据治理带来的价值。通过这个数据分析的项目，人们见识到了治理后的数据是多么的好用与高效，使得业务、信息技术和数据三者之间存在一个良性的协同关系，于是在此分析项目的基础上，治理的规划也不断的被推进和延续。数据管控闭环，决胜未来分析的目的是用来挖掘数据价值辅助决策，原则上这一步已经是最接近终端结论的一步了。而治理则是一系列的前提，他的出现让数据的呈现更加精准、明晰、受控，只有当分析与治理两条腿走路，双管齐下形成数据管控闭环，企业才能走得愈加飞快而稳健。亿信华辰全产品架构亿信华辰作为一家老牌的商业智能应用厂商，在数据分析方面早已得心应手，王牌产品亿信ABI是一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能的全能型数据分析平台，可满足企业对数据分析的一切想象。在数据治理方面，亿信华辰也一直走在了行业前头，早在2018年，我们根据十数年深入研究和实施经验重磅推出融合九大领域的智能数据治理平台——睿治，填补了该领域的空白，一举暂获DAMA数据治理优秀产品奖、星河优秀大数据产品奖等多项荣誉。信息技术是一个常变常新的领域，亿信华辰在这条路上一直不断学习实现自我超越，完成一个又一个目标。对于企业而言，数字化建设必定是一个长期且不断革新自我的过程，我们愿意保持初心，秉承专业技术及服务，数据分析与数据治理的双管齐下助推企业完成数据管控闭环，赋能数字化转型。

数据分析的优点优化运营和管理流程通过对业务数据的分析，我们知道如何合理分配业务资源以及流程需要优化的地方。例如，通过对销售波动的分析，我们确定是销售单价的影响还是交易量的变化。通过对库存周转率的分析，我们可以推断采购过程是否需要改进，或者库存策略是否需要改变。造就更大的使用价值经济效益根据月度或一季度生产制造耗损或欠佳品的剖析，寻找减少原材料的耗损指数，减少原材料成本费，造就更大的盈利。通过对SKU收入和利润贡献的分析，确定了哪些产品最畅销，哪些SKU是收入和利润贡献的主体，哪些成品是淘汰品或迭代品。发觉了业务流程机遇根据剖析外流客户特性，对客户开展综合性评定，找到了挽回使用价值高、挽回难度系数低的客户人群。业务部门听取了意见和建议并进行挽回主题活动，比沒有开展层次挽回前，提高了用户的保留率5%。效率提高提高了流水号的效率，将过去3天更新的数据升级到第二天，获得了业务部门的好评，提高了决策效率。大数据分析流程都包含哪些步骤数据收集大数据处理的第一步是数据的收集。现在的中大型项目通常采用微服务架构进行分布式部署，所以数据的采集需要在多台服务器上进行，且采集过程不能影响正常业务的开展。基于这种需求，就衍生了多种日志收集工具，如Flume、Logstash、Kibana等，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。数据存储收集到数据后，下一个问题就是：数据该如何进行存储？通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。分布式文件系统完美地解决了海量数据存储的问题，但是一个优秀的数据存储系统需要同时考虑数据存储和访问两方面的问题，比如你希望能够对数据进行随机访问，这是传统的关系型数据库所擅长的，但却不是分布式文件系统所擅长的，那么有没有一种存储方案能够同时兼具分布式文件系统和关系型数据库的优点，基于这种需求，就产生了HBase、MongoDB。数据分析大数据处理最重要的环节就是数据分析，数据分析通常分为两种：批处理和流处理。批处理：对一段时间内海量的离线数据进行统一的处理，对应的处理框架有HadoopMapRece、Spark、Flink等；流处理：对运动中的数据进行处理，即在接收数据的同时就对其进行处理，对应的处理框架有Storm、SparkStreaming、FlinkStreaming等。批处理和流处理各有其适用的场景，时间不敏感或者硬件资源有限，可以采用批处理；时间敏感和及时性要求高就可以采用流处理。随着服务器硬件的价格越来越低和大家对及时性的要求越来越高，流处理越来越普遍，如股票价格预测和电商运营数据分析等。数据应用数据分析完成后，接下来就是数据应用的范畴，这取决于你实际的业务需求。比如你可以将数据进行可视化展现，或者将数据用于优化你的推荐算法，这种运用现在很普遍，比如短视频个性化推荐、电商商品推荐、头条新闻推荐等。当然你也可以将数据用于训练你的机器学习模型，这些都属于其他领域的范畴，都有着对应的框架和技术栈进行处理，这里就不一一赘述。灯果可视化有众多可视化大屏模板，可以自己动手制作，也支持定制制作大屏哦~

在很多人眼中，数据分析是一种门槛低、技术含量低、价值低的工作，网上的教程也处处凸显出数据分析是一件很简单的事，无外乎就是收集处理、处理数据，掌握好几款基本的工具就可以了。其实不然，入门数据分析虽然很简单，但要做好数据分析的难度远非常人所理解的程度，它的难处不在于技术，也不在于业务的复杂，而是在于人厘清广度数据的逻辑思维能力。下面，我们将用头条的文章推荐影响因素为例，来说明为什么数据分析并不简单，以及这种不简单所带来的影响。01数据分析的不简单之处如果我们是就职于自媒体公司的员工，那自然会面临着要分析文章推荐量影响因素的需求。难题1：如何具体化目标。接到一个分析需求后，是可以有无限种方式来理解需求的，每种理解都会对应着不同的工作结果，如果不提前将需求具体化，很有可能做出来的结果并不是别人所需要的。就拿上述需求来说，我们可以这么理解：找出影响文章推荐量的所有因素；找出影响文章推荐量的几个关键因素；找出并量化影响因素的系数；找出影响因素并进行验证；……每种需求还要提前想清楚是否能做，以及需要花多少时间。如果是需要验证文章的发文时间是否影响推荐，而每天又才发文一篇，那这样的需求由于样本量少要提前想到解决方法，并告知相关情况。否则，如果要求是一周之内就出结果的话，就会出现样本量少导致结论不严谨的情况。难题2：如何选择指标假设我们现在面临的需求是找出影响文章推荐量的三个关键因素，并计算出影响系数。首先，根据经验我们会归纳出两个大的影响因素：账号和文章。然后，我们需要思考用哪些指标来衡量这些影响因素。譬如账号，我们知道账号的质量会影响文章的推荐，那我们选择账号是否新手期、粉丝数、所属垂直领域、信用分等指标来衡量。现在问题来了，好像每个指标还可以继续拆解下去。譬如粉丝数可以根据是否活跃、粉丝性别、粉丝自身关注量、粉丝地域等维度继续拆解下去。这里我们就面临着如何发散寻找影响因素，再如何从发散中聚焦回来的难题！难题3：如何量化指标有些指标非常好量化，有现成的数据，譬如粉丝数和信用分。但针对如账号是否是新手期该如何衡量呢，按照注册时间是否满一个月吗？那首次发文是注册一月之后的事，这样的又如何衡量？虽然我们可以直接忽视这些特殊情况，但这是否意味着我们没有找到一个合适的指标呢？难题4：如何选择数据这一点可能有点难以理解，我们拿展现量来说。按照头条的逻辑，文章最上层的是展现量，展现量再分为推荐、相关文章、个人主页、阅读历史、搜索、其它等6种分类。这时我们首先就面临着到底是采用展现量还是推荐量的问题。另外，一篇文章从发表之后就一直会有展现量，但一般24小时后的展现量点击率非常低。那我们是该选择所有时间的展现量还是发文后24小时的展现量，亦或是发文后12小时、36小时、48小时……同时，我们只能获得每一天的展现数据，针对发文时间不一致的文章，要如何比较他们的发文后24小时展现量。难题5：如何分析多指标假如前面的问题我们全部都解决了，得到了一个如下的明细数据。常用的方式就是对维度组合进行对比分析，譬如对比不同发文时间的点击率、不同阅读时长的点击率……先不说这种对比是否能得到有效结果，仅仅只是维度的组合就会出现无数多种，要在这么多组合之中找出有效组合就不是一件容易的事。有人会说，可以直接用多元统计分析或者机器学习模型。确实，这些都是有效方法，譬如决策树模型可以告诉我们每个特征的重要性程度，找到前三个重要指标和它们的系数就算是完成需求了。正是因为数学模型在分析多变量复杂需求时的有效性就催生出了数据分析师追求技术的局面。02数据分析不简单的影响数据分析是一项兼具广度和深度的工作，在万物皆数的大数据时代，即使只是一个小小的业务，它的广度也可以无限扩大，要想将广度内的数据都进行分析，就要求一个人具备抽丝剥茧、化繁为简的强大逻辑思维能力，以及对抽象出的大量广度数据进行深度分析的技术能力。在上文的分析中已经逐一罗列出了在进行广度分析时我们会面临的问题，这些问题的解决不是说靠技术就能解决的，更主要的是考验我们的逻辑思维能力。当然了，清逻辑得到明细数据后，借助于模型可以让我们的任务变得非常简单和具体。相比于广度数据的逻辑思维能力，进行数据深度分析的技术能力要更好去学（主要是因为有大量封装好的机器学习库），所以不少人开始放弃对于广度的分析，而去追求对于深度的钻研。这就是为什么现在数据分析师开始热衷于学习机器学习的原因。03结语数据分析和语言学习非常相似，它们都是一项通用型技能，是不可或缺的，入门也都简单。但要成为语言学家的难度也是非常大的，而且这方面的需求也小，难以实现价值。而钻研某一领域的语言，如历史、文学、哲学的难度相对来说就要小，最主要的是需求大、门槛高、容易产生价值。总之，这都是一个广度和深度的问题。具有广度简单，但掌握广度难！最后，数据分析并不简单，简单的只是它的入门！

数据剖析是指用恰当的统计剖析方法对收集来的很多数据进行剖析，提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和归纳总结的过程。在实际应用中，数据剖析可协助人们作出判别，以便采取恰当行动。那么，为何要进行数据剖析呢?1、评价产品时机产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。2、剖析解决问题产品出现欠好状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头，进而制定合理的解决计划，彻底解决问题。3、支撑运营活动你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的，人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据，才干对具体的活动作出最实在的评判。4、猜测优化产品数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况，即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动，差异只是先见性数据能猜测未来发生什么，缩短迭代周期，精雕细镂。关于为何要进行数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对您有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

在现在的大数据时代，如果一个企业不能够有效的进行数据分析，或者不懂得分析数据，那么被同行竞争掉是迟早的事情。数据分析的结果很难落地，数据分析的价值远远低于预期，这些问题都是数据分析的重要性。大数据分析是信息技术的一场革命。企业公司对于数据分析的使用率逐渐提高，公司的主要关注点在于客户，所以根据环境的性质将数据分析分为不同的类型，分别有规定性分析、预测分析以及描述性分析。那么接下来就讲解一下为什么数据分析如此的重要。数据科学角度数据分析使用不同的工具以及技巧分析来自于不同地方的数据。大数据具有多样性、速度快、数据庞大的特点。数据来自于网络、各种网页、音频和视频以及其他来源。大数据分析包括使用机器、数据挖掘等的分析技术来提取、准备和混合数据，进而进行数据的分析。现在，大型的企业和公司都以不同的方式来运用这些技术。大数据通常是大规模实时形成的数据，它们都是非结构化的，数据分析工具捕获、存储起来进行分析。其中数据分析的工具有：Apache Hadoop、Hive、Storm、ABI等等。业务角度由于现在的企业对大数据使用量的增加，那么对于此类的工具的需求量也增大。数据分析可以帮助企业有新的见解和决策，来运行业务。数据分析工具有助于挖掘出有用的信息，做出有效的决策，从而提高公司的利益，同时也能够节省公司决策者的时间和精力。实时可行角度因为数据分析的优势众多，所以数据分析取得了飞速的发展。这就导致了很多的行业都使用大数据。数据分析工具得到的结果有利于更了解客户的需求，从而研发出更适合的产品。这样既可以帮助公司赢得更大的利益，也可以帮助客户更满足于他们的需求。就业市场角度随着对大数据技术的市场的需求逐渐增进，所以对于此方面的专业人才的需求也越来越大。数据科学和分析具有很大的潜力。数据分析有利于业务价值链并且获得洞察力。分析的使用可以增强分析师的行业知识，同时这些分析专家使企业更好的利用了数据。工欲善其事必先利其器。我国国产的数据分析产品ABI是业界比较认可的数据分析产品，操作简便易上手。从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析和挖掘，打通了数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理以及分析一体化，为用户提供一站式数据服务。能够提高数据质量，服务数据分析。数据分析很重要，当然选对了工具才是更重要的事情。

结构思维很多人在分析的时候没有思路，不知道从何下手，这就是缺少结构化思维的表现不如我们就直接看一下下面这个例子，看看大家是否具有结构化思维：一家线下零售企业最近某个产品的销售额下降了，让你找一下造成销售额下降的原因是什么。我们看一下甲乙两个人的分析思路是什么？甲：先从时间维度上进行分析，看看销售额的下降是突然下降，还是持续性下降；然后再以门店为维度，看一下是不是因为地理位置的原因造成了下降；除此之外，还要对比一下横向的竞争对手，可以去问一些销售人员他们掌握的情况；对了，还有活动，有可能是因为活动造成的销售额下降。非常混乱对不对？这是因为我们在思考问题的时候，习惯用点对点的方式，想到一点就是一点也就是说是乱打枪，也许有可能你可以凭借着经验找到原因但是大多数情况下，你很难找到完全穷尽的原因，也就是为什么你的数据分析总是没思路乙：我们要分析的问题是销售额下降，一般来说会有内部和外部两个方面的原因内部就是自身的一些原因造成了下降，外部原因是不受我们控制的不可抗力因素内部原因我们可以参照5w2h里的几个因素，when、why、who、how等外部因素包括市场竞争、市场容量、政策等知道了这些关键因素，我们再继续进行拆解，就能找出所有的可能原因这样分析是不是感觉清晰了许多？结构化思维方法是怎么处理这个问题呢？在面对这么一个问题时，结构化思维方法首先做的并不是立刻着手清洗数据。而是根据对业务的理解，先为数据分析画一个思维导图，它的作用相当于你来到一个陌生的城市拿出百度地图查询乘坐交通工具到入住的酒店的路线图。这个思维导图就是一个知道你到达目的地的路线图。事实上，结构化思维就是由麦肯锡提出的著名的“金字塔思维”，如下图就是典型的结构化：无论是作为表达者、或者是信息接受者，都要先建立起符合金字塔结构的框架，然后按照逻辑、顺序等进行重点内容阐述而关于金字塔结构，我理解的关键核心就是“主要-重要-次要”其中的“主要”就是明确中心思想，对此书中提出了4种要求：“结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进”，这也是金字塔原理的四个原则其中的“重要”就是在建立金字塔结构时，一定要遵守先重要后次要、先全局后细节、先结论后原因、先结果后过程的原则进行内容安排最后的“次要”就是要把无关的、逻辑性差的、相关性低的因素和内容筛选出去更详细来讲就是：结论先行：中心思维要放在最前面以上统下：上一层一定要是对下一层内容的总结归类分组：每组的思想要属于同一逻辑范围逻辑推进：每组的顺序要按照一定的逻辑关系归纳与演绎首先什么是归纳和推理？我直接简单举个例子就行了：归纳：树能燃烧、纸能燃烧、筷子能燃烧，所以木制品能够燃烧推理：木制品能够燃烧，筷子属于木制品，所以筷子能够燃烧。很显然，归纳是从个体属性出发，寻找因子之间的共性，总结出一个一般的特性而演绎则相反，是从一般整体出发，寻找事物之间的逻辑，从而得到某个个体的特性在实际的业务分析场景中，我们会潜移默化的用到演绎和归纳思维，比如说演绎法，我们最常见的就是三段论：大前提、小前提和结论。但是演绎法要注意避免一个大误区：比如“最近公司利润率下降，是因为成本过高，所以我们要降低大家的薪资。”首先这个论断是基于演绎法的三段论，每一段论之间的逻辑关系都是正确的，利润率确实与成本过高有关，而成本自然也包括人力薪资的成本，看似好像逻辑紧密，但如果这个论断是真的，可能每个公司都会用这个理由裁员降薪了问题出在哪呢？明明每一段轮之间的关系都是有逻辑的，问题就出在大前提和小前提之间的论证是否真的有说服力比如说公司的利润率是否仅仅是因为成本过高？这是大前提的论证成本过高是否只能降低大家的薪资？这是小前提的论证很显然，这两个前提的论证过程是不严密的，因此会出现逻辑上的不通。那么归纳法就比较简单了，归纳法是从结果出发，寻找原因，通过观察对比、分析，找到事物之间因果关系的一种方法同样的，归纳法也要注意一个误区：黑天鹅事件。农场主每天早上7点准时到鸡场里喂鸡，久而久之火鸡们都得出了一个结论就是农场主每天7点都会来喂鸡，但是圣诞节这天等到火鸡们的却是一把刀。这就是归纳法的一个致命误区，也就是以偏概全，我们无法阻止黑天鹅事件的发生相关思维在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。这个故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，当时沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘，一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在「尿布与啤酒」背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。举个简单例子，一般来说女性去超市买的东西是化妆品、服装、时蔬等等，而男性去超市买的东西大多是日用品，所以超市里会设置女性专柜和男性专柜，通过简单的客户分群实现商品分类。

推荐 2 本：1）《统计学》贾俊平（链接有误，自行搜索贾俊平的统计学即可）2）《统计学 - 学习指导书》贾俊平1. 适合人群如果你是产品、运营、市场等业务团队，或工作方向是赋能业务经营的，日常工作是看报表、做策略，那么这两本书非常适合你。如果你是专职的数据分析师，日常工作是做报表、搭中台、跑数据、做模型，那么这两本书不适合你。简而言之，这两本书是写给做业务的同学，用来提升业务同学的数据分析能力。2. 推荐理由理由 1 ：贾俊平的《统计学》是市面上为数不多，甚至可以说是唯一一本业务同学可以看懂的统计学教材。“看懂”有两个层面的意思：1）复杂、繁琐和烦人的公式推导不多，不会出现连着几页纸的推导过程，因为推导过程对于业务同学意义不大；2）其中用很多，甚至是大量的案例来讲解，而这些案例稍加修改就能马上对应到我们产品、运营中遇见的问题，非常有代入感。理由2：统计学是整个数据科学大厦的基础。没有统计学的基础，即使从事数据分析，可能问题摆在你眼前，你都看不出来；可能你用SQL、Python跑出来了数据，也看不出任何价值点。理由 3 ：我做了11年的数据分析、数据运营，看过的数据分析的书非常多，目前能留下来常看常新的只有以下这些，其中又以统计学为主，而统计学中就只看贾俊平的这本。因为，过了一遍167个回答，以及题目补充的书，我发现存在这么几个问题：1）老外写的，不太符合国内的习惯。《精益数据分析》我也看过很多遍，其中一些概念确实很独到，但是回到实际工作场景却很难落地，原因在于老外的工作环境和思维方式和国人仍然存在很大的差异，作为数据分析知识的积累和补充是 ok 的，但是作为“不得不看”却不合适。2）理论性太强，落地性不高。那些看上去就很牛的书，一般而言，是作者在多年的工作中提炼总结出来的高度概括的内容，具备一定的个人特点，所以并不是普适的。同时，因为是作者总结的，我们在看的时候能理解多少，能应用多少，更需要结合我们自己的实际情况以及经验来判断，不然容易变成纸上谈兵的赵括。3）技术性太强，IT知识要求过高。凡是SQL、Python、R的书，其实都不是“不得不读”的书，除非工作中必须要用，了解即可，不然学完看完后没有实际场景去用用，亲自写写代码，不出一个星期就忘得精光。同时，这些工具、语言之类的并不是“是个人就能学”，而是有不低的学习门槛。以Python为例，以下关键字是学习前必须理解的：顺序、选择、判断、函数、数据结构、数据类型、数组、变量、面向对象、类、对象、封装、继承、多态、异常、调试、编译等。不然，可能连第一行代码都不知道怎么写。SQL已经是非常业务化的程序语言了，但也需要理解三种表连接的区别、常用的聚合函数、以及最烦人的SQL优化。所以，这类书适合补充和积累，但并不是“不得不看”。这是我日常没事看的电子书，mark是笔记3. 贾俊平的《统计学》应该怎么看我理了下数据分析需要具备的技能，如下图所示，基本上在贾俊平的《统计学》中都有对应章节详细讲解，下面说说这本书应该怎么看。按照上图，这本书的内容分为四个部分：发现问题、推断原因、检验效果、预测未来。每个部分都包含 1 个或多个统计学的方法，稍微展开说说：1）用数据发现问题：描述性统计描述性统计是所有统计学中最基础的内容，我们熟知的平均数之类就属于此，同时包含了中位数、方差、标准差、异常值等分析方法。它们用来解决或回答如下业务问题：DAU 跌了 5%，正常么？9 月和 10 月的月均 DAU 一样，那么应该怎么找到突破口？如何评估 DAU 背后的业务风险？2）用数据推断原因：相关性分析事情开始变得有趣，我们此时要找到指标背后的原因了，可是那么多原因，哪些才是最重要的，以及有多重要，就需要相关性分析来定量的分析（注意，不是定性的拍脑袋）。它用来解决或回答如下业务问题：男性是不是更愿意给 5 星评价？女性是不是更偏好线上渠道？不同品类商品的销售额，谁对总体销售贡献最大？造成 DAU 波动的维度有性别、年龄、机型、粘性，那么谁更重要？3）用数据验证效果：方差分析、参数估计、假设检验这三兄弟堪称整本统计学的精华，用来应对更复杂、和海量数据下的业务问题。它们用来解决或回答如下业务问题：不同获客渠道的用户质量是不是有明显差异？A/B 测试是不是有效果？A/B 实验的最小样本量应该怎么定？给你 5 分钟，告诉我 11 亿用户的男女性别分布4）用数据预测未来：趋势预测我觉得非常有趣和有用的内容，用历史数据来科学、合理的预测未来，在业务上是提前预判风险，提前部署策略，而不是事后的亡羊补牢。它们用来解决或回答如下业务问题：DAU 还会继续下跌吗？如果继续下跌，会跌到什么程度？如果止跌反涨，又会涨到什么程度？我们下季度的重点工作应该做什么？经常翻看，书快看烂了工位上的其他书

数据分析的流程，一般可以按数据采集-数据处理-数据分析-数据展现-报告撰写的步骤来实施一个数据分析项目。所以学习数据分析的第一步就是数据采集，获取数据。那么，今天小编为大家汇总了一些常用的数据获取网站，希望对您的学习有所帮助。199IT大数据导航http://hao.199it.com/这个网站应该对于经常找数据的人并不陌生，它不生产网站，它是数据的搬运工，里面的数据报告是别的网站产出的，可以直接通过这个网站看报告，也可以通过这个网站去相应的行业网站看报告。中国互联网信息中心CNNIChttp://www.cnnic.net.cn/第n次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告每半年发布一次，有行业细分数据，也有宏观数据，力荐!CEIChttps://www.ceicdata.com/zh-hans涵盖超过195个国家400多万个时间序列的数据源，最完整的一套超过128个国家的经济数据，能够精确查找GDP、CPI、进口、出口、外资等深度数据。中国统计信息网http://www.tjcn.org/国家统计局的官方网站，汇集了各国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。亚马逊https://registry.opendata.aws/来自亚马逊的跨科学云数据平台，拥有免费且开源的数据库，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。figsharehttps://figshare.com/研究成果共享平台，这里向全世界开放免费的研究成果及科学数据。搜数网http://www.soshoo.com/index.do汇集了中国资讯行自92年以来收集的44个行业所有统计和调查数据国家统计局http://data.stats.gov.cn/index.htm包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面。UCIhttps://archive.ics.uci.e/ml/index.php该网站目前维护了436个经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。githubhttps://github.com/一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。关于分享!这些数据分析网站你必须知道，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

我是CPDA数据分析师我是CDA数据分析员我从事数据分析相关工作我是个数据分析的小白我想转行做数据分析今天我围绕如何成为合格的数据分析师跟大家分享三个小话题：找到在数据分析领域的定位数据分析思维的训练数据分析领域发展方向一、找准数据分析师的定位 公司在运营过程中会面临大量的决策问题，比如如何安置安全库存？如何选择合适的供应商？如何实现最优的生产安排?如何提高新产品的成功率？如何定价？如何评估促销活动效果？有决策就要有分析需求，如果是中小企业，配各个部门的分析师就可以降低成本如果是大中型企业，可以成立数据中心，将数据分析师集中在一个独立的部门。当然也会有人说，老师，我们外包给分析师事务所等第三方数据分析师事务所是由分析师组建的，需求外包给第三方的企业也需要有人与事务所等第三方接洽，如果这个人对数据分析一窍不通，很难找到合适的第三方，为了提高合作的质量和效率，也要培养合适的数据分析师。这是从企业角度看分析师的定位。如果从个人角度看，有人说我刚入门或从事的工作数据分析技术含量不高是不是就是初级的分析师，然后逐渐地晋级呢？我们先从国际惯例和行业标准看，比如注册会计师（CPA）、注册税务师（CTA），这类专业地从业认证体系是从不分级，也不是终身有效的，而是持证人通过定期年检来保持其资质地有效，有三年一检，有一年一检，大家分级的思维惯性是怎么来的呢，比如特许金融分析师（CFA），这是能力的一个证明，是对个人技术和知识的证明，不涉及对一个行业及第三方服务的能力；而数据分析师是什么，是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人，通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。也就是说数据分析师不太可能根据类似 Excel 水平从低到高来划分等级，不然你掌握 Excel 所有的操作功能，却无法解决一个业务问题，要怎么给你定级，可以就你的Excel水平分成低中高，但无法就你分析解决方案给你分级，再比如你是金融领域的分析师，我是教育领域的数据分析师，咱俩解决业务问题不同，我们要怎么区别等级？就是这个道理。因此数据分析师可在本职工作中充分发挥作用，提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率。不论你是公司法人、项目总监、市场总监、会计工作人员、税务工作人员还是营销策划人员，我们都可以是数据分析师，在不同的领域和岗位让数据产生价值。如果我们到专业的机构任职，那就是数据分析师事务所，专门为企业提供数据化解决方案。二、数据化思维的训练我在协会课程处任职以来，一直在研究数据人才的发展和培养，接触过很多的学员，最初接触大概 80-90%的人都是数据分析门外徘徊的，是想转行，想利用数据做职业突破的，但也都有一个共同点，就是不自信，不知道如何用起来．没专业背景和基础的一般的，咨询的时候都是战战兢兢的，好像他就不应该利用数据一样．有专业背景或基础的就迷惑，我只会学校学过的理论或者技术，根本就不知道怎么跟应用搭接起来。但两三年后再跟这些朋友接触，他们在数据化道路上的差距就拉开了。这其中的原因，想必大家都是关心的，没有谁不想成为进步比较快的那一个．通过我对这些学员的观察，差距不是专业背景拉开的，而是看有没有进行数据化思维训练．有很多 CPDA 学员寄希望在几天的面授集训，希望几天后就从月薪 7k 升级到年薪 50 万，这让人觉得会暗藏杀机，但持续训练从７到年薪５０万还是很有可能的。举个例子，如果你是一个歌唱演员你需要接受气息和发声训练。如果你希望唱好，我指的是抱着一种认真的态度，达到竞技水平的唱好），就必须接受大量枯燥、重复、看似毫无意义的训练。舞台上唱歌都不会直接将气息发声训练展示出来，但是我们肯定听到的优美的旋律是应用了气息和发声技巧的，要提高歌唱能力，他们必须经常接受枯燥乏味的训练，可以说，这些训练内容是歌唱这个活动的一个组成部分。当然，如果你觉得自己无法接受平常的训练，你仍然可以唱歌，只不过是和朋友一起，纯粹以娱乐为目的。数据分析跟例子中的唱歌有相似之处，你的工作可能与数据分析相关性偏弱，大多数人的情况都是这样，比如销售人员，设计师，HR，有主业务线索，不知道数据怎么跟这些业务相结合，正是这样的原因，我们更需要在这些领域将数据分析和业务职责交织在一起，来增强我们的处理实务和决策的能力，像一副 X 光摄像眼镜，我们可以透过现实世界错综复杂的表面现象，看清本质。多少个世纪以来，由于人们的辛勤钻研，反复辩论，各种公式、定理模型已经得到了千锤百炼，可以帮我们在处理实务时避免犯错。数据分析师就要利用这些经过千锤百炼的公式定理模式，以更深入、更准确地理解我们这个世界，或者取得更有意义地成果。我们需要做的就是找到一位良师或者一本好书或者一系列课程，引导我们学习数据分析中的一些规则和基本方法，然后你需要在日常生活和工作中大量的使用训练。一说这个，有朋友就皱眉了，我从书上看过机构化思维推理演绎思维指标化思维维度分析思维，不错，学科分类分的越细，类似这种方法越多，我今天跟大家说的思维训练不谈这些，我给大家提供的训练方法是拉开分析水平差距的核心点，也就是业务问题转变成数据分析问题的思维训练．首先就是从解决问题出发，也就是你的核心业务诉求，这是数据科学研究的关键问题以销售岗为例，销售业务核心指标是什么？就是销售量达到多少，但分解一下业务，如果跟踪一个客户，结果有两种，客户在我这成单还是不成单。不管是销售量达到多少还是成单不成单，都是实际业务的核心诉求或者说是研究的关键问题。第二步就是找能解释和影响我们核心业务诉求的因素。比如成单不成单我不知道，我需要花费多少的人力物力跟这个单我想知道，不能做没有结果的冤大头。怎么办，我只能通过能看到的关于影响成单的因素去预测，预测会不会 100%准确呢，基本不可能，但是，希望能够做的比拍脑袋准确，这是非常有可能的，也就是要找到优质的那些影响因素。比如这个客户家里出现变故，精力和资金都紧张，而且去年公司产品出现了大规模的质量问题，品牌有负面影响，这时我们就要担心了，而如果市场趋势向好，广告投入增加，我们对核心业务问题的解决就会信心大增。关于优质影响因素的选择，依赖于我们的想象力和数据采集能力，当然前提是你懂你的业务背景，这样就可以产生成千上万，甚至上百万、上千万个影响因素。如果学过回归就可以把业务问题转化成数据分析问题了。y 就是客户是否成单或者销售量，x1 可以是品牌影响，x2 可以是广告投入增加，依此类推多个 x 变量。第三步就是识别判断变量之间的关系，关系是正向的还是负向，变量影响程度怎么样，。品牌正面形象会对成单有正向影响，品牌负面形象就会有负向关系，对于不同的客户，同一个变量的影响程度会有不同，也可以说是权重不同。我们课程处和数据中心目前都是研究型部门，也是最大的成本中心，由各业务部门承担分摊成本．这又到年底核算了，有业务体找我们，说觉得你们对我们的支持不够啊，没啥支持，数据中心腰板一挺：你提需求啊，只要你提需求，都就能帮你搞定，结果业务部门老大一脸蒙圈：我提不出需求啊。这就是典型的问题，不能把业务和数据结合起来，数据分析师就是数据与业务结合的存在，我给大家建议的这种训练方法经过大量学员的成长经历证明是比较有效的，大家用起来吧。三、数据分析领域的发展方向 首先关于发展趋势，目前数据分析算法场景搭建已成为重要的全行业覆盖的大数据应用趋势．2018 年美国《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术榜单就包括给所有人的人工智能（云端 AI），目前有一些已经被广泛使用的 AI 算法，如人脸识别，语音识别，图像识别等，都是定义非常清晰的，公众也只需要一个结果最好的算法。可惜，目前绝大多数的企业依然缺乏了解如何使用云端人工智能的人才。在国内预计在未来 15 年中，大部分产业在人工智能上的发展会集中在场景、算法和数据这三个要素中。我们先说下场景．数据分析师需要具备给包括为通信、金融、教育、零售、制造等行业提供分析服务的能力，这里涉及的场景不一，面临的需求也不一样。比如，在汽车销售行业，一手汽车销售风控的模型和二手车风控模型差别很大，需要非常多专家型的经验。这涉及到人才的问题，缺少的是什么样的人呢，就是真正懂业务、懂场景的行业数据分析师。比如在金融领域，做信用卡业务风控专家去解决消费金融的风控和汽车金融风控的问题需要学习的路径和时间，不是立刻可以搞好的。而算法是什么呢？就是计算能力、算法和挖掘能力，算法最终有两个核心因素。其一还是人才，未来企业的竞争很大一部分在于对数据分析人才的争夺。其二看计算能力。计算能力体现在几点，第一点是框架。最早期的谷歌做深度学习框架计算能力很强，现在在美国最近又出了几个新型的创业公司，号称计算能力要高于之前的 20 倍，确实性能已经优化了。第二点，真正的计算能力体现在底层包括硬件。比如芯片，国内已经有团队在研究人工智能技术和人工智能算法集成到芯片中去。软件集成的过程变成硬件集成，这意味着十倍、千倍的增长，这会颠覆部分行业，是真正的黑科技。数据这个不多讲了，随着场景、算法、数据回归到价值轨道，以及数据分析师需求的更加迫切，算法场景集成的应用平台将会更加被重视，算法场景交易将成为国内市场新的利润增长点。目前各种类型的企业对算法自建和场景搭建都是有需求的，而且需求更是多层次的，自建的高效执行是分析策略实现的根本保证。下面我们通过一个场景化解决方案了解一下算法自建和场景搭建的过程：某游戏公司，想通过半年用户行为数据，对用户是否会付费进行预测，并根据预测结果对可能付费用户进行精准营销。根据前面的训练方法第一步找到相应的核心业务问题是预测客户会不会付费；第二步就是找能解释和影响我们核心业务诉求的因素，比如我们找到了如下影响因素；留存天数，用户退出时的游戏等级，登陆手机的系统，活跃天数，每天登陆频次；第三步判断变量之间的关：当然结果是由算法模型出来的，我们看下搭建的：算法这块，计算力是由ｄａｔａｈｏｏｐ平台提供的，其中集成了常用的算法可以通过拖拉拽搭建场景，如果满足个性需求，可以主动的参与算法自建将算法脚本试运行成功后按平台提供的规则进行标准化当然最终分析师对结果进行通过参数设置，得到以下结果，包括混淆矩阵＼模型参数＼模型结果＼模型指标＼预测结果等，在这由于时间关系不再分别解读这是通过一个例子要大家关注算法自建和场景搭建的建议．另外给大家学习的建议就是从问题入手，不建议抱一本上千页的计量经济学去啃，可以给自己打微标签，通过微知识，微课程循序渐进．提前祝大家新年快乐！