数据分析怎么做_问卷调查的数据分析怎么做

数据分析怎么做 数据分析的做法一览

许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。

1、数据分析一般可分为七个步骤：明确需求、确定思路、处理数据、分析数据、显示数据、写报告、效果反馈。

数据分析怎么做_问卷调查的数据分析怎么做

首先你要知道从事数据分析师所需要具备的技能：

2、在需求沟通中，数据分析通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通。需求的核心内容可以从分析目的、分析主体、分析口径、分析思路、完成时间五个方面来确定。此外，在沟通的过程中，可以适当提出自己的想法，让需求更加清晰立体。

3、分析思想是分析的灵魂，是细化分析工作的过程。分析思路清晰有逻辑，能有效避免反复分析问题。从分析目的出发，全面、深入地拆解分析维度，确定分析方法，最终形成完整的分析框架。

4、展示数据又称数据可视化，是以简单直观的方式传达数据中包含的信息，增强数据的可读性，让读者轻松看到数据表达的内容。

一般用excel怎么做数据分析

数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。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。

一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。

相关分析：计算变量之间的相关系数，判断变量之间的相关性。

在数据分析工作之前的要有明确的分析目的，这是因为只有明确数据局分析的目的，才不会偏离数据分析的方向，在确定数据分析的目的以后，还要梳理好数据分析的框架，在确定好分析框架的体系以后，还需要结合实际情况去进行搭建分析框架。这样才能够保证数据的完整性。

而数据收集工作就需要明确数据了来源，一般来说，数据收集的途径有三种，种就是传统的手工录入数据，比如设置问卷调查表。第二种就是自动导入网上的数据，第三种就是导入文本数据。大家在进行数据收集工作的时候根据实际情况去进行数据收集方式的选择。

我们再来说说数据处理工作，数据处理工作有三个阶段，分别是数据清洗、数据加工、数据抽样。数据清洗工作就是用函数法和筛选法或者条件格式发去处理重复数据。使用定位输入或查找替换找到空白或以错误标识符显示的单元格，最常用的是以样本平均值代替缺失值，也可以用统计模型计算出来的值进行替换，或根据实际情况保留或删除缺失数据。利用IF函数检查错误或利用条件格式标记错误。而数据加工就有很多种方法，分别是数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。而数据抽样就是利用函数进行随机抽样。

接着我们说说数据分析，数据分析方法有很多，比如包括对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法等。而数据分析工具就是用Excel自带的分析工具就可以了，而这个自带的工具的功能是很强大的。

然后说说数据展现。一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字。所以，数据展现使用图表是现在的主流方式，那么图表的作用是什么呢？图表的作用就是表达形象化、突出重点、体现专业化。经常用的图表的类型有表格、饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图等。

就是数据分析的报告了，数据分析报告的要求就是需要有明确的结论，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。

excel不仅是一个数据存储工具，还是一个简单的数据分析工具，添加EXCEL数据分析插件后，可以做一些简单相关、回归等分析。使用excel做数据分析步骤如下：

工具：

电脑

1、以off07版为例；新建并打开excel表格，如图

2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，如图

3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，如图

4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，如图

6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方分析，相关分析等。

Excel不是一个专门做数据分析的软件，可以尝试一下专业的数据分析软件，例如SPSS、R、SAS等软件！

常用的数据分析方法有哪些？

纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。

常见的数据分析方法有哪些？

1.趋势分析

趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。

水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。

3.象限分析

根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。

说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。

4.交叉分析

比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。

分析应用程序数据大家都知道，数据分析用来发现并解决问题，都需要把数据展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家都认同，决策才会得到顺利的执行。那么怎么做出优质的数据分析报告呢？做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。时，通常分为iOS和Android。

交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

数据分析常用的方法有列表法和作图法；列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系。

常用的一些数据分析方法主要是通过一些数据的排列以及排比总结平均等等，这些导致的

统计学数据分析怎么做

数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：

统计学数据分析是通过统计方法和技术对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。

1、数据收集与整理

首先需要确定研究目的，设计合适的数据收集方式和采样方法，收集到的数据可以是通过调查问卷、实验观测、文献资料等获得。然后对数据进行整理，包括数据清洗、数据编码和数据录入等步骤，确保数据的准确性和完整性。

描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括：

频数分布：统计数据中各个取值的出现次数，绘制直方图或柱状图。

中心趋势度量：计算数据的平均值、中位数和众数，库存直接反映企业经营状况和效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。包括：库存结构情况分析，库存流动与库存量比较分析，库存与效益情况分析，合理库存区间分析，当前库存健康状况，库存损耗分析等。反映数据的集中程度。

变异程度度量：计算数据的标准、方和极，反映数据的分散程度。

3、探索性数据分析

在进行统计推断之前，可以进行探索性数据分析，探索数据之间的关系和趋势。常用的方法包括：

散点图：绘制变量之间的散点图，观察变量之间的关系。

箱线图：观察变量的分布情况和异常值。

4、统计推断分析

统计推断分析是根据样本数据推断总体特征的过程，常用的方法包括：

参数估计：利用样本数据估计总体参数，计算置信区间。

假设检验：对某个假设进行统计检验，判断假设是否成立。

方分析：比较多个样本之间的异是否显著。

进行统计学数据分析时，可以借助各种统计软件工具进行作和计算，例如SPSS、R、Python等。这些软件提供了丰富的统计函数和分析工具，可以简化数据分析的过程并提高效率。

总之，统计学数据分析是一个系统的过程，需要对数据进行收集、整理、描述和推断分析。通过合适的统计方法和技术，可以从数据中获取有关变量之间关系、总体特征和显著异的有用信息，为决策和研究提供支持。

数据运营经验：什么是数据分析，怎么做数据分

逻辑思维

数据分析常见的业务流程包括：需求确认、数据采集、数据分析、数据可视化、分析报告输出等。更加详细的关于数据分析专业的信息和资料，建议到CDA数据分析师平台上看看。

数据运营：数据的所有off办公软件者通过数据的分析

如何从事数据分析

如果让我来说如何在业余时间，学习自己数据分析的能力，大概会有如下三点：

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory ysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是的。

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

数据分析师怎么入门？

首先要从数据入手，一般的数据分析大部分主要是销售数据的分析，也就是根据数字的异来分析数字背后的原因。说白了，个人觉得也就是因果分析。

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

5、统计软件的应用

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分

析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法

有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

非数学专业需要基础的数理统计等知识，整个数据分析行业目前就是这样的：

1、你可以成为一个统计专员，这在大部分电商店铺都是这种意义

2、你可以成为一个分析专员，这在一些定型的公司有职位，但对能力要求仅限那个职位

3、你可以成为一个分析师，前提是你有基础且有求知的渴望，然后可以联系下面这个人。(截止日期9月1日前)

新浪微博 @数据分析先生

PS.数据分析不是关于复杂函数和软件的，而是知识的重构和非结构化问题的解决。

建议你买几本专业的书看看，每个行业的数据分析是不同的

怎么培养数据分析的能力

顾客采购相关性分析（即商品分组布局分析，又叫购物篮子分析）

数据分析四个字听起来是一项很专业的能力，其实不然，像我，其实从来没有系统学过任何数据分析的能力，甚至连相关的书都没有看过，但是现在却在一个内容公司的数据部门，每天写数据分析报告，联系专业的第三方数据公司为公司的内容产品做一些数据调研服务。

数据可视化

1、对数据敏感，比如说好了，我所在的行业是内容行业，数据分析里有一项很重要的能力是竞品分析，所以首先你要对竞品敏感，以前做互联网的时候我做旅行的app，就会多看看携程啊，马蜂窝啊这些app每天都在更新什么，相关数据什么样，前台一般会展示说卖得的是什么，卖出多少件一般也会展示；现在在内容行业就是拼命追综艺，并且最基础的要观察这些竞品的播放量数据，不光是正片，还有花絮，这样的观察，让你可以首先心里有数。

2、结构化分析的能力，一般数据分析都会分为好几部，最基本的前台数据列出来，然后同期的对比，比如一个节目都是每周六播，上周六和这周六是不是不多，是不是有波峰和谷值，你做一个数据分析你分为哪几步，写出前台数据，然后竞品分析，然后分析数据背后的原因，之类之类，数据分析一般的步骤其实都不多，虽然会因为项目的不同有所别。

3、深入分析的能力，这个指的一般都是通过数我们要去观察数的变动背后的原因，还是刚才那个例子，比如奇葩说一期是多少播放量，一期是多少，那么这两期有什么别，比如嘉宾，比如辩手，比如话题，把可能导致数据异的因子找出来，然后去排除分析。

怎样用 Excel 做数据分析

Google HEART模型的提出，可以让大家反思自己的产品设计思维，同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验，打造更好的产品。

再Excel中将数据制作成数据表首先要选中要制作成数据表的区域，走后再插入选项卡中点击数据表即可，下面以off2010为例说明制作过程。

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

1.打开Excel电子表格，然后选择要制作表的数据（不包括标题行）。

2.点击“插入”选项卡，然后点击“数据表”选项，之后点击“数据表”命令。

3.在“选择放置数据表的位置”选项在下面选择数据表放置的位置，然后点击确定。

4.在工作表右边的选项中点击鼠标左键不放将相应的数据选项拖动到相应的选项框中即可。

以off07版为例；新建并打开excel表格，如图

首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，如图

然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，如图

然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，如图

然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方分析，相关分析等。

怎样用 Excel 做数据分析_百度搜索

如何学习数据分析

这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何想在数据分析方面有长远的发展，希望能在基础知识上长期坚持的学习下去。

学什么?

精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据及可视化，可以透过现象看本质。

MySQL

理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据库存分析模型分析项目流程，能够完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。

如何学?

至少花三个月掌握技术

花1个月学习数据库知识及基础的统计学知识。

花1~2个月学习最基础的数据分析软件作。

花1个月时间进行时间项目作及业务练习 数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等；

（2）数学：线性代数、微积分等；

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助；

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的；

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助完成工作。

2、软件作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，大致罗列以下几类：

（1）分析报告类：Microsoft

Off软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还的很远。

（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindMar、MindMapper等）也可以很好地帮助整理分析思路。

在此需要说明的一点是：软件只是帮助完成任务的工具。并不是只要学好的软件作就能很好地完成任务，因为与作相比，如何解释的结果要重要的多。即使软件作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。

总体来说，先学基础，再学理论，是工具

3、学习数据分析工具，如sas、spss，甚至excel也可以（数据分析模块的功能很强大）

切记，步是必不可少的，是数据分析的基础。

要入手，先从概念入手，了解什么环比啊，同比啊，还有好多比率。后期全靠个人对数字的敏感度了。

怎样做数据分析

1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计

电商数据分析的基本流程如下：

上网查找一些资料，或者去书店查找都行

1.明确分析目标：首先需要明确分析的目标，例如提高销售额、改善用户体验等。

2.数据采集：收集与目标相关的数据，这些数据包括网站流量、订单数据、用户行为数据等等。

3.数据清洗：对采集到的数据进行清洗、筛选，保证数据的准确性和完整性。

4.数据处理：对数据进行处理和分析，例如数据统计、数据建模、数据挖掘等等。

5.数据可视化：通过图表、报表等形式，将处理后的数据呈现出来，更好地理解和分析数据。

6.数据解读：对分析结果进行解读和总结，发现数据背后的规律和趋势。

7.制定行动：根据分析结果，制定相应的行动，例如优化网站、改善用户体验、优化产品等等。

8.实施和：实施行动，并定期分析结果，不断进行优化和调整，以达到分析目标。

以上是电商数据分析的基本流程，其中需要注意的是，在整个流程中需要保证数据的准确性和可靠性，并结合业务实际情况，灵活调整分析方法和策略。