菜鸟数据分析

 

数据分析

      描述性数据分析—对比、平均、交叉

      探索性数据分析—相关、因子、回归

      验证性数据分析--

 

数据信息化

数据供应链

 

数据分析6步曲

        明确分析内容和目的

        数据收集

        数据处理

        数据分析

        数据展现

        报告撰写

数据分析师（思考问题方式）

        数据变化背后的真相是什么

        从那些角度分析数据才系统

       用什么分析方法最有效

       图表是否表达出有效的观点

、   数据分析的目的达到了么

      数据分析报告有说服力么

 

数据分析师基本素质

       态度严谨负责

       好奇心强

      逻辑思维清晰

      擅长模仿

      勇于创新

   

数据处理---数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算

        

数据挖掘---分类、聚类、关联和预测

 

数据图表---饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图

                 金子塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图

 

分析报告---分析框架、结构清晰、有建议和解决方案

 

理解数据

      数据应以一维表的形式存储

 

按Alt健—快捷方式提示

Ctrl+1  设置单元格格式

F4绝对引用相对引用切换

Ctrl+enter   所选单元格输入同样值

 

VLOOKUP匹配函数（关键字查找赋值）

Datedif()

 

 

 

     

 

数据处理   三心二意

      信心  细心   平常心    诚意   合老板意

 

数据清洗

     

 

数据分析方法论—5w2h、4P、逻辑树、STP、SWOT、PEST、用户使用行为

数据分析工具—EXCEL、SPSS、SAS

数据分析技术—交叉、相关、回归、聚类

 

PEST—政治经济技术社会环境分析。行业分析

5W2H—why、what\who\when\where\how\how much

 

逻辑树—分解树、问题数、演绎树（利润分析）。业务问题专题分析

              要素化、框架化、关联化

 

4P—产品价格渠道促销（product\price\place\promotion）。整体经营情况分析

 

用户行为理论

      网站分析---

 

数据分析方法—对比、分组、结构、平均、交叉、综合评价、杜邦财务、漏斗、矩阵关联、

对比----分类（静态-横比，动态-纵比；与目标对比、不同时期对比、同级部门单位地区对比、行业内对比、活动效果对比）

分组分析法---确定组数与组距

结构分析法---总体内各部分与总体间

平均分析法---

交叉分析法---分析两个变量间关系

综合评价分析法---将多个指标转化为一个能反映综合情况的指标

       5步骤：确定综合评价指标体系，即包含那些指标，是综合评价基础依据

                   收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理

                   确定指标体系中各指标的权重，以保障评价的科学性

                   对处理后的指标进行汇总计算出综合评价指数或分值

                   根据评价指数或分值对参评单位排序，得出结论

     3特点：评价过程不时逐个指标顺序完成的，而是通过一些特殊的方法将多个指标的评价同时完成

                一般要根据指标重要性进行加权处理

               评价结果不再具有具体意义的统计指标，而是综合状况的排续

权重确定方法：目标优化矩阵表、专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法等。

         杜邦体系（综合分析法）---

漏斗分析法：适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。如客户关键路径转化率和流失率。

      矩阵关联分析法：

             矩阵­-将事物的两个属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的方法。象限图分析法。  发展矩阵­、改进难易矩阵­。气泡图、散点图、色温图。

     （重要性、难易度）（占有率、利润率）

      

 

数据分析三大误区

          分析目的不明确为分析而分析

           缺乏业务知识分析结果偏离实际值

           一味追求使用高级分析方法热中研究模型

（研究方向、数据分析方法）

 

 

数据分析工具

        EXCEL数据透视图：

      术语—轴（一个纬度）、数据源、字段、字段标题、透视、汇总函数、刷新

     创建数据透视表三步法：

     利用数据透视表进行数据分析：

          （地区、产品、销售员、销量、销售额、价格利润）

          

二维表转化为一维表

         Alt+D+P

让老板在30分钟内读懂你的数据（电梯法则）

   

 

数据展示

      图表的作用：        表达形象化、           突出重点、体现专业性

根据数据间关系选择图表：

          数据间关系—成分、排序、时间序列、频率分布、相关性、多重数据比较。

多类别多指标用雷达图（多产品多指标打分，多公司多指标考核）

        

 

       图表制作5步法：

          选择所要表达的主题或目的

          确定那种图表最适合你的目的

          选择数据制作图表

          检查是否真实有效地展示数据

          检查是否表达了你的观点

EXECL单元格的条件格式

      突出显示单元格、项目选取、数据条、图标集、迷你图

图表

      平均线图、双坐标图、竖型折线图、瀑布图、帕累托图、旋风图、人口金子塔图、漏斗图、金字塔图、矩阵图（散点图）、发展矩阵图、改进难易矩阵（气泡图）、

 

图表美化三原则

       简约

       整洁

       对比

 

数据分析报告

       书写原则：规范性（术语）、重要性（关键指标）、谨慎性（）、创新性

      作用：展示分析结果、验证分析质量、提供决策依据

      种类：专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报（进度性、规范性、时效性）

       结构：总-分-总

                标题页---目录---前言（分析背景、分析目的、分析思路）--正文---结论和建议---附录

 

      注意事项：

             结构合理逻辑清晰、实事求是反映真相、用词准确避免含糊、篇幅适当简洁有效、结合业务分析合理

       报告范例：

 

谁说莱鸟不会 数据分析

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