1樓：派可資料
1、增收益。
最直觀的應用，即利用資料分析實現數字化精準營銷。通過深度分析使用者購買行為、消費習慣等，刻畫使用者畫像，將資料分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。
下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。
下圖為渠道銷量分析，為渠道支援提供資料支撐。
2、降成本。
例如通過資料分析實現對財務和人力的管理，從而控制各項成本、費用的支出，實現降低成本的作用。
下圖為生產成本分析，瞭解成本構成情況。
下圖為期間費用預實對比分析，把控費用情況。
3、提效率。
每個企業都會出具相關報表，利用資料分析工具，不懂技術的業務人員也能夠通過簡單的拖拉拽實現敏捷自助分析，無需業務人員提需求、it人員做報表，大大提高報表的及時性，提高了報表的使用效率。
通過資料分析工具，能夠在pc端展示，也支援移動看板，隨時隨地透視經營，提高決策效率。
4、控風險。
預算是否超支？債務是否逾期？是否缺貨了、斷貨了？
客戶的回款率怎麼樣？裝置的執行是否正常？哪種產品是否需要加速生產以實現產銷平衡？..
其實，幾乎每個企業都會遇到各種各樣的風險問題。通過資料分析，能夠幫助企業進行實時監測，對偏離了預算的部分、對偏離了正常範圍的數值能夠進行主動預警，降低企業風險。
下圖為稅負率指標，當綜合稅負率過高，可以實現提示和預警。
下圖為重要指標預警，重點監控專案的毛利率。
2樓：塔儉犁姬
希臘有一個著名的谷堆悖論。「如果1粒穀子落地不能形成谷堆，2粒穀子落地不能形成谷堆，3粒穀子落地也不能形成谷堆，依此類推，無論多少粒穀子落地都不能形成谷堆。但是，事實並非如此。」
這個悖論說的，就是告訴我們量變產生質變，需要一個明顯的分割線。如果說，量是一個量化的資料，質是一個結論的話。那麼，資料分析做的，就是要分析量，從而引向「定性」、」定質"。
定量的瞭解歷史的規律（「質」），從而**未來。
關於瞭解歷史規律，常見的資料分析思路，如上圖，大概介紹四種。分組對比、趨勢分析、異常分析、排名分析；目的主要是三個：
找到週期規律。
找到各個分類的特徵。
找到異常、極值。
瞭解歷史，是為了更好的**未來。
瞭解了特徵，我們就可以總結一些相同分類的事務，可能也具備這一特徵；
瞭解了異常和極值，我們就可以深入分析，找到解決它的原因去規避，或者採取措施去發揚極值。
什麼叫資料分析啊
3樓：派可資料
常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用hr的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析。
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析。
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析。
比如記錄招聘資料，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從資料中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析。
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析。
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析。
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析。
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
4樓：呼啦啦的游泳圈
資料分析目前國內的佼佼者是finebi,多維olap分析是bi工具分析功能的集中體現，其應用特性主要體現在兩方面：一是即時查詢到效果（online），這要求後臺資料的計算速度和前臺瀏覽器的展示速度都要很快；二是多維度自定義分析，這要求bi工具的多維資料庫應該具有較大的靈活性，可以隨使用者的要求組合任意的指標和維度。只有同時滿足這兩個特性的互動分析過程，才是多維olap分析，才能保障使用者即時看到其分析需求對應的資料統計結果，以及通過切換維度和改變條件等方式，滿足根據上一步的結果即時產生的新的分析需求。
5樓：匿名使用者
關於那個意見相同的、已經團結了的，就不發生團結的問題了。問題就是那個還沒有團結的，所謂沒有團結的，就是那個意見不相同的，或者缺點大的。-***。
6樓：匿名使用者
主要就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總。具體的例項可以去阿里雲大學官網做一些clouder，增加對python在專案中的使用場景理解，或者九道門商業大資料分析實驗室官網，學習資料庫、資料建模等大資料例項分析。
資料分析需要做什麼呀？
7樓：九道門聊資料
收集資料。資料分析師的工作第一步就是收集資料，如果是內部資料，可以用sql進行取數，如果是要獲取外部資料，資料的可靠真實性和全面性其實很難保證。在所有獲取外部資料的渠道中，網路採集越來越受到大家的關注。
網路採集最常用的方法是通過爬蟲獲取資料，相比較而言，編寫爬蟲程式獲取到的海量資料更為真實、全面，在資訊繁榮的網際網路時代更為行之有效。如果是分散式系統的大資料，使用hadoop和apache spark兩者進行選取和清理。
資料清洗。是整個資料分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關係到模型效果和最終結論。在實際操作中，資料清洗通常會佔據分析過程的50%—80%的時間。
國外有些學術機構會專門研究如何做資料清洗，相關的書籍也不少。需要進行處理的資料大概分成以下幾種：缺失值、重複值、異常值和資料型別有誤的資料。
資料視覺化。
資料視覺化是為了準確且高效、精簡而全面地傳遞出資料帶來的資訊和知識。視覺化能將不可見的資料現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜複雜、看起來沒法解釋和關聯的資料，建立起聯絡和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓資料說話的目的。
人類右腦記憶影象的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍，這也就是為什麼資料視覺化能夠加深和強化受眾對於資料的理解和記憶。
所處行業的資料方向建設和規劃。
不同行業和領域的側重點是不同的，對一個領域有了充分的理解和在該領域深入從事的經驗，進而體現在資料分析上時，能夠更好地發現並定義出實際的問題，也就可以在資料分析之後更符合行業發展規律地去改進問題。
資料包告展示。
最可以體現資料分析師價值的點就在於通過資料給業務帶來價值。資料分析師作為業務與it的橋樑，與業務的需求溝通是其實是資料分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓資料分析師的分析更有針對性。
如果沒和業務溝通好，資料分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的彙總體現也非常重要，不管是ppt、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。
請點選輸入**描述。
8樓：帳號已登出
資料分析需要了解名稱領域和市場，想要先做前期準備的工作，知道大概是那個區域的資料要求，才能更好的進行理性分析。
9樓：匿名使用者
學習大資料就可以資料分析。
做資料分析的前景好嗎
10樓：就是那個小白呀
首先得明確一下什麼是資料分析師，現在可能很多人認為學了python和sql等等，做一些bi報表之類的統計類工作就是資料分析師了，這簡直就是大錯特錯。
資料分析是一個系統的知識結構，並不是只要會工具就可以的，根據企業的業務來看，一般來說資料運營主要是完成資料處理的工作，比如測算roi，報表，資料整理，資料查詢和一些統計類的工作等，而資料分析師的工作不僅需要掌握一些工具的基礎操作，還需要懂業務，能夠把商業知識和資料結合起來，能通過企業的各項資料發現企業經營過程中的業務問題，幫企業解決問題。
從薪資來說，在美國大資料分析師平均每年薪酬高達萬美元，國內的頂尖網際網路公司，大資料分析師的薪酬要比同一個級別的其他職位高20%-30%，非常受企業重視。從國內的一些招聘**上，我們通過爬蟲對資料進行分析發現，全國有29個城市的企業有資料分析師的崗位人才需求，按工作經驗統計，工作3-5年的資料分析師薪資待遇普遍不會低於20k，擁有5年以上工作經驗的，平均薪資可以達到30k以上。當然在我國現在資料分析可能還在發展中，崗位數量自然是比不過歐美國家，但是也正是如此，才會有更多的發展機遇。
從各個職業大方向來說，其實每個職業到了一定的階段，都會有一個瓶頸期，就拿我一個做前端開發的朋友來說，相關知識一直都在更新，每一天都不能停止學習。資料分析也如此，初級的資料分析師可能需要的技能只是爬數，但是真正的資料分析師應該是濾清如何把商業知識與資料相結合，應用資料去為企業發現問題並且解決問題，是企業「預言師」和「軍師」一樣的存在。
而初級的入門者，不管在哪個行業和崗位，其實都是走不長遠容易被替代的，資料分析師也許十年後、二十年後會發生一些變革，但市場不會餓死真正的手藝人，只要你認真地在資料分析的領域走下去，即使變化再大，我相信也一定能找到自己可乘的那股東風，畢竟大資料和人工智慧是大勢所趨，再怎麼變化，科技與資料的發展都不會變你說對嗎？
11樓：匿名使用者
做資料分析在國外是相當好的職業，關鍵是您需要掌握資料分析的一系列理論和資料模型、建模工具、軟體等等，只有成熟的理論加上先進的軟體工具才有用，要想有大的發展最好去外企，一般每3-5年換一家，目的是掌握新的知識和操作工具。十年後，將會成為非常好的職業經理人，屬於金領級層次，當然，這中間要吃很多苦的。
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資料分析與資料探勘的目的不一樣，資料分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆 分 組合，來找到問題的所在，而資料探勘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從資料的內在聯絡上去分析，從而結合業務 使用者 資料進行更多的洞察解讀。資料分析與資料探勘的思考的方式不同，一般來講，資料分析是根據客觀...