如何提升數據分析能力?

General 更新 2024-11-15

如何提高收集數據和分析數據的能力

談一些個人的工作經驗，希望對後來人有幫助。首先總結下平時數據分析的一般步驟。

---------------------------濃縮精華版--------------------------------

第一步：數據準備：（70%時間）

獲取數據（爬蟲，數據倉庫）

驗證數據

數據清理（缺失值、孤立點、垃圾信息、規範化、重複記錄、特殊值、合併數據集）

使用python進行文件讀取csv或者txt便於操作數據文件（I/O和文件串的處理，逗號分隔）

抽樣（大數據時。關鍵是隨機）

存儲和歸檔

第二步：數據觀察（發現規律和隱藏的關聯）

單一變量：點圖、抖動圖；直方圖、核密度估計；累計分佈函數

兩個變量：散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜

多個變量：假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖

第三步：數據建模

推算和估算（均衡可行性和成本消耗）

縮放參數模型（縮放維度優化問題）

建立概率模型（二項、高斯、冪律、幾何、泊松分佈與已知模型對比）

第四步：數據挖掘

選擇合適的機器學習算法（蒙特卡洛模擬，相似度計算，主成分分析）

大數據考慮用Map/Reduce

得出結論，繪製最後圖表

循環到第二步到第四步，進行數據分析，根據圖表得出結論完成文章。

------------------------------業務分析版--------------------------------

“無尺度網絡模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西認為——人類93%的行為是可以預測的。數據作為人類活動的痕跡，就像金礦等待發掘。但是首先你得明確自己的業務需求，數據才可能為你所用。

1. 數據為王，業務是核心

瞭解整個產業鏈的結構

制定好業務的發展規劃

衡量的核心指標有哪些

有了數據必須和業務結合才有效果。首先你需要摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的瞭解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細緻的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。

2. 思考指標現狀，發現多維規律

熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀

對比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間

拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果

爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘

發現規律不一定需要很高深的編程方法，或者複雜的統計公式，更重要的是培養一種感覺和意識。不能用你的感覺去揣測用戶的感覺，因為每個人的教育背景、生活環境都不一樣。很多數據元素之間的關係沒有明顯的顯示，需要使用直覺與觀察（數據可視化技術來呈現）。

3. 規律驗證，經驗總結

發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。

P.S.數學建模能力對培養數感有一定的幫助

推薦兩個論壇：

數學建模與數學應用論壇(Mathematical Modeling and Mathematical Applications Forum)

數學中國 (數學建模)-最專業的數學理論研究、建模實踐平臺...

如何提升數據分析的能力

你這個問題，不夠具體明確。數據分析，可以分成好幾種。比如，你是為了進行政府項目申報，進行財務數據分析的話，就要根據項目要求的指標，看財務管理方面的書籍。因為在這些書裡，可以找到具體計算公式。

其二，如果是為了做決策進行分析，那麼就要懂一些統計學知識以及財務知識。在分析的時候，要用一些指標，同時還要有一些科學方法。

其三，如果是為了市場調研的數據分析，可以用“調研數據分析”為關鍵詞，在網上搜一些資料。

大學生如何提高數據處理能力

如何提高數據分析能力？ (2012-02-19 16:19:19)轉載▼

標籤：數據分析數據挖掘雜談

作為一個合格的諮詢師，除了快速的學習能力和敏捷的分析能力，強大的數據分析能力也是必不可少的。筆者根據自己的經驗，總結出以下幾個對提高數據分析能力有幫助的方法，以供參考。一、熟悉公司業務首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。二、明確分析目的常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的“為了分析而分析”。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；三、運用營銷、管理等理論營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；四、掌握有效數據分析方法瞭解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是複雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；五、玩轉數據分析工具數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；七、勤思考、多動手、多總結需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤于思考才有突破點；光靠腦袋想是不夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程；不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；八、關注行業動態關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；九、收藏幾本分析祕籍可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等；數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。

參照這個來提升自己。希望對你有所幫助

怎麼培養數據分析的能力？

回答你的第一個問題。如何培養數據分析的能力？

最重要的是形成數據分析的思想、意識，並不斷在實踐過程中找到數據的關聯性，挖掘其內在含義，提升自己的數據分析能力，並利用分析結果對未來的工作作出前瞻和指導，也同時檢驗自己的成果。形成閉環，不斷提升自己。

1學習數學和統計方法

2學習編程，首推Python

3讀報紙，如Business Insider之類的

4上Quora和知乎向大神們學習

5動手做

如何提升數據分析業務能力

採用與業務契合的大數據分析平臺進行輔助，通過數據分析的效率和準確度。

如何提升數據測量能力

1、學科知識：從數據分析涉及到的專業知識點上看，他包含的比較多，包含但不僅限於以下學科：

（1）統計學：參數檢驗、非參檢驗、迴歸分析……等

（2）數學：線性代數、微積分等

（3）社會學：主要是一些社會學量化統計的知識，如問卷調查與統計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助

（4）經濟金融：如果是從事這個行業的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這裡就不多說了

（5）計算機：從事數據分析工作的人必須瞭解你使用的數據是怎麼處理出來的，要了解數據庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數據庫裡提取你需要的數據（比如使用SQL進行查詢），這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。此外，如果要想走的更遠，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業的數據分析工具，幫助你完成工作。

2、軟件操作：從事數據分析方面的工作必備的工具是什麼，我大致羅列以下幾類：

（1）分析報告類：Microsoft Office軟件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果連excel表格基本的處理操作都不會，連PPT報告都不會做，那我只好說離數據分析的崗位還差的很遠。

（2）專業數據分析軟件：OFFICE並不是全部，要從在數據分析方面做的比較好，你必須會用（至少要了解）一些比較常用的專業數據分析軟件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業性的算法或模型分析。

（3）輔助工具：比如思維導圖軟件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

在此需要說明的一點是：軟件只是幫助我們完成任務的工具。並不是我們只要學好的軟件操作就能很好地完成任務，因為與操作相比，如何解釋最後的結果要重要的多。即使軟件操作的再熟，如果看不懂結果，那跟不會才做沒有兩樣。而看看懂結果就需要紮實的專業知識才行。

3、行業知識與工作經驗：這部分知識怎麼說呢，要是說在書本上一點學不來那也是騙人的，但是能真正拿為己用的，多是自己在實際的工作過程中經歷的學到的。做數據分析一定得和自己所從事的行業緊密相關，不結合業務的數據分析無異於紙上談兵。而需要要用到數據分析的行業又多的數不清，一句話，只要有數據的地方就需要有數據分析，比如互聯網、電商、金融、電信、製造業、零售業等等都是數據分析需求大戶，你不可能每個行業都很懂，但是你可以在一個行業很懂，這個懂則需要在工作過程中慢慢積累。

如何提高統計分析能力

摘要:發佈統計信息數據和撰寫統計分析報告，是統計工作者為各級領導和社會各界提供優質統計服務的兩類產品或說兩種成果。從一定意義上說，寫好統計分析報告具有更深刻的重要性，它不僅表明統計工作者的責任與義務，而且又能展示統計工作者的能力與水平。

怎樣提高自己分析問題的能力

首先，我們必須明確知道什麼是問題的解決，問題解決是在有特定目的而沒有達到目標的手段的情境中，運用特定領域的知識和認知策略實現目標的一種思維活動。其次，從影響問題解決的因素出發來分析如何提高的解決問題的能力。

第一，心理因素：

1，準確理解問題的情景。如果沒有情景人們往往會覺得無法理解和無法解決。這就是說問題是由一定的情景引出來的。比如我們突然抱怨今天心情非常糟糕，周圍的朋友想安慰安慰卻不知道怎麼安慰，因為不知道原因，也即是情景。如果這個時候我們自己還是不說，朋友根據自己的想法和對我們自己的理解就應該開始分析問題，如果綜合各種因素可能會得出正確的結論，當然也可能是錯的，因為可能是自己的某些支言碎語掩蔽或者干擾解決問題的正確情景。可見正確分析情景是至關重要的第一步。

2，突破定勢。定勢是重複先前的心裡操作所引起的對活動的準備狀態。這種影響有積極的也有消極的。比如那個著名的羊群實驗，說的是在羊群前面放一根欄杆，所以羊過來的時候必須跳過來。後來把欄杆拿掉後，發現後面的羊已然是跳著過來那個位置。定勢思維不僅在羊群身上，我們人類在解決問題的時候也經常會犯這樣的錯誤。所以在遇到問題的時候要打破自己的定勢，學會用新的角度去觀察和分析，這樣可能會更好一解決問題。

3，不要讓功利固著矇蔽了自己的雙眼。功利固著是一個人看到某個物體的一種慣常用途後很難看出它的其他用途。這樣在遇到新的情景時候簡單的問題可能會變得棘手。比如我們一般看到箱子就會想到它是用來裝東西的。可是猩猩卻用它墊在腳下當板凳去夠香蕉，如果它也向人類一樣只把箱子當作裝東西的工具，那香蕉它是沒機會吃到的！改變自己的老觀點、老角度，改變事物的固著功能以適應新情況的需要。

4，聯繫的觀點看問題。也就是原型啟發。多從生活中發現某類事物的解決方法其實的相通的。比如魯班是從那種鋸齒的草割破自己的手發明了鋸。瓦特從茶壺蓋被蒸汽頂起來，發明了蒸汽機。我們可以通過發現這些問題的相似之處和共同點，通過聯想可以使問題得到解決，不一定只是用看到的是什麼就是什麼來解決。這種聯想的思維還可以是創造性思維的延伸，培養自己的創造性思維，培養自己的這種聯想思維和善於用聯繫發現相似性和共同點以更好的解決問題。

5，良好的情緒和適當的動機。我們經常會聽見同學說一進到考場就頭腦空白，什麼都想不起來了，一出來考場就想起來那些會的問題感到懊惱不已。這其實是一種情緒在作怪，我們稱之為“緊張”。也就是說驚恐，緊張，煩躁，壓抑等負面情緒會在一定程度上影響問題的解決。無論問題多麼嚴重，多麼困難，我們都要保持平和樂觀的心態。還有就是動機問題，我們都知道動機的強弱與解決問題的效率成倒U形曲線，如果過於強求一些東西反而會做不好，太強求往往會使自己迷失了方向，變得為了追求而追求，當然也不能抱著無所謂的態度，那樣再簡單的問題也只能讓別人幫你解決了。

6，良好的人際關係。馬克思的歷史唯物主義中表明瞭，人是社會中的人，是群居性動物。所以在這個複雜的社會中，尤其是現在社會分工的高度發達的時代，團隊合作顯得更為重要。我們看到在一個團體中，如果人際關係很好，別人都願意幫你的忙，同樣那些人你也非常信任，這樣你的辦事效率肯定會提高。相反如果這個環境的人你都爭吵了一遍，人們也不願意幫你忙，那你的辦事效率就低的多了。所以要儘量完善自己，健全自己的人格，建立良好的人際關係。這不僅有利於問題的解決，更利於人生的飛躍發展。

第二，知識經驗：

1，知識數量。

當我們還是小孩子的時候，看問題比較簡單，越來越大的時候，發現自己可以分析到問題的深刻含意，這並不是自己......

如何加強數據分析管理能力

如何提高自己的管理能力?

1、“充電”。

“知識改變命運！”作為一個管理者需利

用業餘時間，經常性的看些與管理相關的書籍，或者上網查一些管理方面的資料及前輩們的管理心得。

2、運用。

理論的東西具備了，下一步就是如何靈活的運用，否則就與“紙上談兵”沒有兩樣了。其實管理還是靠平時經驗的積累。

3、要養成勤思考的習慣。

為什麼很多管理者在遇到同一種事情時，處理的方法都不一樣呢？有的管理者處理的恰當，有的處理的較草率。

那就是管理者平時碰到問題，要勤于思考，以最佳的方案處理問題。