数据分析怎么分析，数据的分析详解过程

1，数据的分析详解过程

D(X)=S2D(X)=E(X^2)--[E(X)]^2D(kX)=E(k^2X^2)--[kE(x)]^2D（kx)=k^2

数据的分析详解过程

2，销售数据分析都要分析些什么数据公司做超市供货的请问需要怎么

其实比较简单的不用想太复杂第一；分析那些商品、那些品牌、那些规格、那些包装的产品销量比较大，这就能说明一定的问题第二；结合时段来分析，看那些时段对应的上面因素中那些最好销，也能反映一定的问题第三；如果你们的供货不仅局限在一个区域，那就可以在比较不同区域不同商品、品牌等的供货量差异所谓的供货量其实就是反映的市场销售情况

1.你供货的单品的销售排行2.分类销售排行、滞销品排行（滞销的原因）3.送货周期4.同类别其他供应商和你们之间的价格、品质、陈列位置、促销力度之间的差距。5.市场调查6.根据以上做出销售计划，增加品相调整商品结构，或者做促销。

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3，数据分析需要掌握些什么知识

数据分析员是从事基础数据分析的人员，能够进行较高级的数据统计分析和模型建立，负责企业销售、会计、客服、人事行政等部门数据来源的采集、分析，报表设计和呈现。数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据分析专业委员主办，通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的职业技能证书，该证书代表数据分析人员的技能水平，是企、事业单位选拔和聘用专业人才的主要参考依据。数据分析员既可作为专职人员在各行各业做基础数据分析工作，也可在各自的岗位上通过所掌握的技能为各自的岗位提供科学、真实和准确的数据分析决策的依据。面对如此巨大的市场需求，中国商业联合会数据分析专业委员会推出了数据分析基础项目。

数据分析需要掌握些什么知识

4，如何进行数据分析

去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第二，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了。第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的。第九，好的分析一定要基于可靠的数据源，收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报，最后才在收集的正确数据基础上做分析，一切都是为了找到正确的结论。第十，不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了。

数据收集第一手数据：主要指可直接获取的数据;第二手数据：指经过加工整理后得到的数据数据处理目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据数据分析数据挖掘：一种高级的数据分析方法。主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联、预测数据展现常用数据图：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图报告撰写有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然，需要有明确的结论，有建议或解决方案而本题讲的主要是excel作为工具进行数据分析。其他的spss statistics等暂且不提。1、数据收集阶段：这个阶段可以参考这个问题：国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ - 互联网，格各位知友都很热心。2、数据处理阶段：这个时候要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。这个时候要用到一系列函数：数据重复【（countif函数），删除重复项】缺失数据【if and or 嵌套函数等】数据抽样【left，right，concatenate(文本1，文本2....)，vlookup】数据计算【average、sum、max、min，date，if】数据分组【vlookup函数，采用近似匹配，search函数】数据抽样【rand函数，rand()】以上只是一些简单的说明，具体问题需要根据需求进行分析。

5，如何进行有效的数据分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当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、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。五忽略无用数据六统计分析更多3条

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。第二步，根据目的来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可

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