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[数据挖掘理论与案例] 关于数据分析需要知道的几个技巧——CDA人工智能学院 [推广有奖]

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CDA网校 学生认证  发表于 2020-7-10 08:26:24 |AI写论文

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数据分析工作是一个比较繁琐的工作。一般来说,繁琐的工作容易出错,这些导致我们的数据分析工作效率降低。如果我们掌握了一些技巧的话,我们就能够大大地提高数据分析的工作效率。在这篇文章中我们就重点为大家介绍数据分析需要掌握的几个技巧。


在做数据分析工作的时候,我们需要掌握很多的工具以及模型,模型是数据分析中一个十分重要的工具。通常来说,数据分析大多涉及的都是营销方面。而在营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等,而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。这些都是经典的营销、管理方面的理论,需要在工作中不断实践应用,我们才能体会其强大的作用。


那么数据收集过程中,我们的数据来源从哪里获取呢?一般来说数据来源主要有4种方式,第一就是从数据库调取。每个公司都有自己的业务数据库,存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源,需要有效地利用起来。第二就是从公开出版物获取,可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。第三就是从互联网中获取。随着互联网的发展,网络上发布的数据越来越多,特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据,在很多的网站中都可能有我们需要的数据。第四种方式就是通过市场调查获取数据,进行数据分析时,需要了解用户的想法与需求,但是通过以上三种方式获得此类数据会比较困难,因此可以尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。


在撰写数据分析报告的时候需要做到什么呢?通常来说,一份好的数据分析报告需要有两点要求。第一就是有一个好的分析框架,一份数据分析报告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。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。当然,还需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。


通过上述的内容相信大家已经掌握了数据分析工作中的技巧,我们在做数据分析工作的时候需要了解上面的技巧并加以运用,这样就有助于我们提高数据分析能力。

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