數據分析如此模樣

數據分析概論

一、概念和意義

1. 概念

   • 數據分析是指，通過恰當的統計方法和可行的的分析手段，對數據進行收集和彙總，然後加工處理。然後對有效數據進行分析，發現問題，發掘可行方案，從而幫助人們採取更科學的行動

   • 一切爲分析信息提供的有效數據，均是數據，文字、圖形、行爲方式等等。

2. 類型

   • 描述性統計分析：概括，表述事物關係

   • 探索性數據分析：發現數據特徵

   • 驗證性數據分析：對假設進行驗證

二、數據分析步驟

1. 明確目標

   確定目標，圍繞目標展開分析工作，並選擇相關有效的分析方式和分析工具。

2. 數據收集

   數據收集有以下途徑：

   • 內部數據庫：公司、企業自開始建立的數據庫

   • 互聯網：利用搜索引擎，在各個平臺收集數據

   • 出版物：許多官方出版物，如《中國統計年鑑》

   • 市場調查：可以保證數據的時效性和真實性，問卷調查、觀察調查、走訪調查。

   • 購買數據：互聯網上很多專業的數據機構

3. 數據處理

   • 目的：提高數據質量，經過處理的數據更加準確、更有規律。

   • 方法：檢查、清洗、轉換、提取、計算。

     1. 數據檢查：準確性檢驗、邏輯檢查

        • 條件格式檢查數據

     2. 數據清洗：刪除錯誤數據、多餘數據、重複數據

        • 去重三種方法：

          1. 數據—>刪除重複項—>單元格同時刪除

          2. 排序重複數據的單元格區域—>手動刪除

          3. 條件格式刪除—>顯示

     3. 數據轉換：格式轉換、單位轉換

        • 轉置

          複製—>選擇性粘貼—>轉置

     4. 數據提取：重點數據、最大/最小數據

     5. 數據分組：特點相同的數據分爲一組

        • VLOOKUP

          1. Look_value:查找的值

          2. table_array:數據表區域

          3. col_index_num：填數值，代表意思是根據第幾列的數據顯示

          4. range_lookup:模糊匹配或者精確匹配，可以不填

        • 數據拆分

          1. 數據—>分列

        • 數據重組

          1. & 連接符

          2. TEXT函數 ：將數據轉換爲文本形式

          3. CONCATENATE函數：將單元格數據連接成文本（CONCATENATE(A1,B1)）

        • 數據抽取

          1. LEFT():獲取文本從左邊開始第指定的字符

     6. 數據計算：求和、平均值

4. 數據分析

   • 運用多種工具

     1. 透視表

     2. excel中的數據分析工具

     3. 專業的數據分析思維：關聯思維、對比思維

     4. 常用的分析方法：PEST分析方法、4P理論

   • 分析思路

     1. 分析現狀

        對比分析/平均分析/總量分析/佔有率分析

     2. 分析原因

        結構分析/漏斗圖分析/關聯分析/分組分析

     3. 進行預測

        迴歸分析/時間進程/決策樹/神經網絡

5. 數據展現

   • 目的

     1. 從枯燥數據中發現規律

     2. 直觀展現，更好理解數據

6. 數據報告

   • 一份神形兼備的數據報告

     1. 完善的內容

        • 框架完整

          報告封面/目錄/報告詳述/結論和建議

        • 邏輯性強

        • 熟悉業務

        • 數據可靠

     2. 合理的表達

        • 可讀性強

        • 直觀化

        • 簡明扼要

   • 工具

     1. 通常情況，使用word和powerpoint撰寫靜態熬膏

     2. 必要情況，使用excel撰寫動態報告

     3. 或者使用VBA語言直接撰寫PPT動態報告

   • word報告和PPT報告的區別

     1. word報告：內容更詳盡，沒有遺漏

     2. ppt報告：圖形爲主，文字爲輔

   • 報告自動化

     1. 數據不是一成不變的，數據要靜態和動態相結合，展示即使的數據和數據變化。

     2. ppt可以插入、連接excel動態數據表格

     3. powerpoint本身可以使用VBA製作動態數據報告

三、專業術語及其他

1. 平均數

   總量處以總個數，各個數據與平均數的大小關係，重要指標。

2. 衆數

   • 一組數據中出現次數最多的數值，可以存在多個衆數。

   • 有一個衆數，單峯/有兩個衆數，雙峯/三個衆數，三峯

   • 每個數字只出現一次，沒有衆數

3. 中位數

   • 數據從大到小排序，處在中間的數值的一個值（或者兩個值的平均數）

4. 絕對值和相對值

   • 絕對值，某時間段的業務量大小

   • 相對值，與其他部門業務量的大小比較

5. 百分比和百分點

   • 50%

   • 50百分點

6. 比例和比率

   • 比例：部分/整體

   • 比率：部分/另一部分

7. 同比和環比

   • 同比：今年第一季度和去年第一季度比

   • 環比：今年第一季度和今年第二季度比

8. 五種分析模型

   • SWOT模型中

     1. 分爲內部因素和外部因素。內部因素包括，S代表 strength(優勢)，W代表weakness(劣勢 );外部因素包括，O代表opportunity(機會)，T代表threat(威脅)。

     2. SWOT模型又稱態勢分析法，該模型是20世紀80年代初由舊金山大學的管理學教授提出，是一種能夠較客觀而準確地分析和研究一個單位現實情況的方法。

   • PEST模型

     1. 是企業宏觀環境的分析模型，其中，P是政治(politics)，E是經濟(economy)，S是社會(society) ，T是技術(technology)。

     2. 該模型適合用來分析企業集團所處的客觀背景

   • 5W2H模型

     1. 七問分析法，該模型簡單、方便、容易理解，且富有啓發意義。廣泛應用於企業問題分析、決策措施的尋找、疏漏問題彌補等情況的數據分析

   • 4P營銷理論模型

     1. 產生於20世紀60年代的美國, 該模型常用於企業營銷狀況 分析、商品銷售策略分析。

     2. 產品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、宣傳(Promotion)。

9. 通用分析模型

   • 邏輯樹模型又稱問題樹、演繹樹或分解樹模型。是一種通用的分析模型，廣泛適合於各種情況下的問題分析，作用在於層層分解、追本溯源，找到問題的癥結所在。

   • 邏輯樹的基本結構是，從最高層開始，逐步向下擴展分解。即將一個已知的大問題當成最高層，然後考慮與該問題

   • 相關的因素，每考慮到一個點，就添加一根“樹枝”，以此類推，將每個問題都細化到最小處，最終形成一顆“邏輯樹

10. 優秀學習網站

    • 艾瑞網

      1. 學習分析思路、報告撰寫方法 http://www.iresearch.cn/

      2. 數據分析網站，其團隊深入互聯網等相關領域進行數據分析，爲業內人士提供豐富的產業資訊、數據、報告、觀點等內容。在艾瑞網中，可以看到專業的數據分析報告，從這些報告中可以學 習其分析思路和規範報告的撰寫方法

    • 網易數度

      1. 學習數據展現 http://data.163.com/special/datablog/

      2. 網易數讀通過深度挖掘數據，爲讀者提供數據新聞。網易數讀的數據新聞不僅“用數據說話”，還 藉助圖表、設計圖等形式，讓數據變得美觀、有趣。其數據呈現方式十分值得借鑑。

    • UED

      1. 學習數據分析在用戶研究上的應用http://www.aliued.com/

      2. 阿里巴巴中文站UED是阿里巴巴集團資深的用戶體驗設計部門。在UED網站中，提供了關於用戶 體驗設計及研究的數據資訊。其中包括瞭如何通過數據分析來提升用戶體驗、解決用戶需求，從而讓數據 分析在商業中得到實際運用。

11. excel常用工具

    • 易用寶

      1. 是Excel功能擴展工具，可以有效提升Excel的操作效率。針對Excel軟件在數據處理與分析過 程中的多項常用需求，Excel易用寶集成了數十個功能模塊，從而讓繁瑣或難以實現的操作變得簡單可行 ，甚至能夠一鍵完成。

      2. 合併工作表功能，使用易用寶，可以批 量合成不同文件中的工作表。

    • 金數據

      1. 在線製作調查問卷，並輕鬆收集統計數據。

    • 問卷星

      1. 在線測評、調查系統，任何人都可以使用問卷星自主設計調查問卷，讓人們通過網絡 參與問卷調查，從而快速收集到調查數據

     

四、數據分析思路

1. 思路

   • 預測

     1. 實質是根據現在和過去的數據進行未來趨勢預測，這裏有兩個關鍵點，一是數據在時間上的連續性，二是數據的數量，三是數據的全面性，時間點上的數據越多、連續性越高、全面性越好，預測結果越準確。

     2. 預測分析的思路可爲各類企業、政府等機構提供確定未來結果的信息，幫助各類機構權衡不同決策方向的效果，並提前採取預防措施。

     3. 定性預測法、數學模型法、模擬模型法

   • 交叉

     1. 建立在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從數據交叉的點出發，進行數據分析。

     2. 理清數據間的關係/快速分析每個交叉點的值/方便地對數值進行求和計算/將注意力集中在目標數據項上。

   • 假設/對比/分組/概率/平均/指標綜合杜邦分析/漏斗分析/象限分析

2. 工具

   • 數據透視表

   • 圖表

   • 迷你圖

   • 條件格式

   • 分類彙總

   • Power