如何做出優秀的數據分析？

時間：2022-10-31

作者：湖北匯智橋數據信息服務有限公司

詞條
詞條說明
數據流產生背景
數據流應用的產生的發展是以下兩個因素的結果：細節數據已經能夠持續自動產生大量的細節數據。這類數據較早出現于傳統的銀行和股票交易領域，后來則也出現為地質測量、氣象、天文觀測等方面。尤其是互聯網(網絡流量監控，點擊流)和無線通信網（通話記錄）的出現，產生了大量的數據流類型的數據。我們注意到這類數據大都與地理信息有一定關聯，這主要是因為地理信息的維度較大，容易產生這類大量的細節數據。復雜分析需要以近實時
如何注意項目數據分析的錯誤性！
如何避免大數據項目的失敗呢?從基本業務管理的角度來看，有一些較佳做法值得推薦：一定要獲得公司較高管理層的支持和認同，確保技術投入所需的資金充足，并配備所需的專業技術和/或提供良好的培訓。如果你不首先解決這些基本問題，那么其他的事情都不重要。假設你已經完成了這些基本的工作，那么在大數據分析項目中成功與失敗的區別就在于你如何處理大數據分析的技術問題和挑戰。你可以做以下幾點來確保大數據分析項目的成功。&
如何零基礎入門數據分析？
數據分析+銷售、數據分析+市場、數據分析+產品、數據分析+運營...隨著行業發展和技術落地，數據分析已經與越來越多的行業進行結合。培養數據思維、掌握數據分析技術、用數據驅動決策，已經成為一個職業人士*的技能。而如何從零基礎開始學習數據分析？也是眾多同學面臨的問題。一般而言，有專業基礎(計算機、統計學、數學等相關專業)入行需要3個月以上的學習。對于非專業背景的同學，入行的時間可能需要的更長，建議給
數據分析實用科普干貨！
什么是數據分析：數據分析是基于商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。數據分析工作流程：其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。明確分析目的與框架一個分析項目，你的數據對象是誰？商業目的是什么？要解決什么業務問題？數據分析師對這些都要了然于心。基于商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的