数据分析工具的作用

数据分析的本质是通过对数据的处理,发现市场运营的规律,从而去指导运营方向,提升运营效率。因此,数据分析工具的作用,就是在数据分析的过程中,帮助数据分析师将杂乱的数据进行梳理,以便数据分析师从中发现规律,作出分析结果。

数据分析师在工作中,应该要能为企业做绩效指标体系设计、对企业的经营现状可视化分析、逻辑化展现数据背后代表的意义, 即用数据为企业领导讲故事。

企业商业分析经常有“原因分析”和“预测分析”的数据分析项目,因此数据分析工具只是起到一个辅助的作用,数据分析结果是否有价值,数据分析师本身在企业是否有价值,都不是由数据分析工具的使用能力决定的,而能决定分析结果与数据分析师本人价值的东西,是数据分析师的商业逻辑和分析思维。

数据分析是什么

数据分析指的是使用适当合理的方式对收集的大量数据进行分析、汇总和理解,最大化地开发数据的功能,是数据发挥其价值。做数据分析为的是提取到有用信息并形成结论,然后对数据加以详细研究和概括总结的过程。 

数据分析在实际工作中还是会有很多岗位职责差异的,常见的就有数据分析师、数据运营、数据工程师等。

如果你的工作汇报对象是业务方,做的其实更多的是数据运营的工作,也就是你用到的是比较完整的数据,数据的口径和生产逻辑都不需要注意,所做的工作和业务高度相关,比如解释业务波动情况,业务策略调整了做数据测算,做报表,写分析报告等。

如果工作汇报对象是技术部门,工作可能包括后台数据逻辑开发,跟进数据产品类工作,公司整体业务动态把控等。一般来说数据分析师汇报对象是业务方的比较多。

数据分析的作用

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析,主要起到以下作用:1、探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征。2、验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。3、探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。

灵活的运用数据分析可以提高工作效率,更好的帮助找出问题,做出预判和决策。

1、通过数据分析可以知道过去发生了什么

我们通过数据分析可以清晰的了解到问题发生的原因,整体情况,帮助我们做出合理的规划。可清楚的了解到每个业务的发展及变化。

2、通过数据分析可以知道为什么这些现状会发生

然后就是根据现状进行一个分析,结合原因,可以帮助下一步的决策。让我们知道如何运营可以更好,有何差异等。

3、通过数据分析可以知道未来会发生什么

在清楚原因及现状之后可以通过数据分析对未来做出预判,提出建设性建议,帮助企业做出正确的决策,可以长期良性发展。

大数据和数据分析有什么区别

从业者专业背景要求不同,数据分析岗对数学、统计学、计算机这三个专业背景的应聘者的需求最高,其次是经济类专业;而大数据分析岗位则对计算机专业背景要求最高,第二是数学专业,而对经济类专业的需求极少。2、大数据和数据分析在工作岗位职责不同。

数据分析:数据分析是一个系统的知识结构,并不是只要会工具就可以的,目前有很多学了python和SQL的同学,在进入这个领域后只能从事一些BI报表之类的统计类工作,我们一般称之为数据运营,他并不等于数据分析师

有很多小伙伴对数据分析师的具体工作不太了解,其实这的确要根据公司的实际业务来决定,但大致我归纳了几点。①为产品经理提供帮助,国内产品经理不懂数据分析,而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

②为运营经理提供帮助,产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

③为公司数据制定、标准建设、各部门数据打通,实现数据化管理等工作。

数据分析师的工作内容是什么

1、为产品经理提供帮助,国内产品经理不懂数据分析,而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

2、为运营经理提供帮助,产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

3、为公司数据制定、标准建设、各部门数据打通,实现数据化管理等工作。

数据分析师其实还是有分不同侧重的,职责也有所不同,比如常见的商业数据分析师和数据分析师

这两者都是需要依靠数据来得出结论,都需要掌握数据分析工具。商业数据分析师更多见于投行、咨询还有外企的战略部门,而数据分析师则多见于互联网和传统企业。

商业数据分析师需要对市场、上下游、商业等具有强烈的洞察力,具备系统的资料收集、市场研究和整理能力,需要站在整个行业的角度去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。

而数据分析师更偏向于对某个公司产品,进行分析建模,驱动增长,具有更强的落地能力,以及与公司内部各业务部门的配合、沟通能力。

数据分析师需要哪些技能

数据分析师需有基础的数学、统计学等数据相关知识背景,能熟练运用spss、r、python、sas、Excel数据库、数据建模等相关数据分析工具,同时需要具备业务理解能力。

数据分析是一个系统的知识结构,并不是只要会工具就可以的,目前有很多学了python和SQL的同学,在进入这个领域后只能从事一些BI报表之类的统计类工作,我们一般称之为数据运营,他并不等于数据分析师
目前大多数人从事的工作其实就是数据处理的工作,它和数据分析师的工作要求还是不一样的,数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础操作,同时更重要的是一些商业知识架构,能够和数据结合起来,能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题,能够为企业解决问题。

数据分析师报考条件

数据分析师目前是没有权威证书的,不需要进行报考。目前市面上存在的证书报考等都是基于一些培训机构自己出品,并对数据分析师进行等级划分。

随着大数据时代的高速发展,越来越多的企业需要大数据人才,数据分析师人才越发稀缺,数据分析岗位受到越来越多人的追捧,那么我们想要成为数据分析师有什么条件呢?

目前数据分析师不存在任何权威的证!那为什么会有证书的存在?从某些培训机构的角度来讲: 让课程更具权威性(增加课程卖点); 让学员感觉有价值(让你觉得花了钱值)。不少培训机构也是将其分为不同阶段,如业务数据分析师阶段、建模分析师阶段、大数据分析阶段和数据科学家阶段。

1、业务数据分析师报考条件:有兴趣和需求者均可报名。

2、大数据分析师报考条件:获得CDA Level Ⅰ认证证书;本科及以上学历,需从事数据分析相关工作1年以上,本科以下学历,需从事数据分析相关工作2年以上

3、建模分析师阶段报考条件:建模分析师报考资格和大数据分析师是一样的。

4、数据科学家报考条件:获得CDA Level Ⅱ认证证书;本科及以上学历,需从事数据分析相关工作3年以上, 本科以下学历,需从事数据分析相关工作4年以上。

以上每个报考条件均只需要满足其中一项就可以报考。

大数据专业学什么

大数据专业一般需要学习的课程包括:数学、统计学、计算机、经济学、管理学等学科。同时也会涉及数据分析,采集、建模等软件。

根据统计局的数据,从2016年到2026年,将在数据领域和计算机研究中看到近19%的工作增长。因此,这是开始在数据分析领域建立职业的理想时机。

关于数据分析师在职场中会使用到的技能,我们做了一个总汇:

1、编程技能– C ++,python,R,Java,Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务,因此必须配备多种编码语言。

2、计算框架–熟悉Apache Storm,Apache Spark,MapReduce,Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。这些框架中的知识将在数据处理过程中为个人提供帮助。

3、数据仓库技能–从事此类职业的专业人员必须对关系和非关系数据库系统(MongoDB,HDFS,Cassandra,CouchDB,Oracle,MySQL和NoSQL)都具有良好的理解和工作知识。

统计–统计是大数据分析领域的基础。任何寻求成为大数据分析专业人士的个人都需要具有广泛的统计知识和线性代数知识。个人应了解诸如概率分布,假设检验框架,统计数据和随机变量之类的概念。

4、业务敏锐度–由于数据分析人员会验证,收集,排序和评估数据,因此他们需要在工作领域中拥有丰富的知识。它们在业务和统计方面都非常出色,但在编程方面却不是。

5、大数据工具 –处理大数据时,你需要意识到你将根据项目和任务的类型使用不同类型的工具。现在,要实现此目标,你需要在Impala,Pig,Hive,Hadoop,HBase,YARN,Flume和HDFS等大数据工具中拥有实践知识。

大数据是什么意思

大数据简单的说就是指数据集,其不能在一定时间范围内使用工具捕捉、管理和处理的数据集合,需要采用新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

作为全球互联网的前沿概念,大数据主要包括两方面特征:一方面整个社会的信息量急剧增长,另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。

从科技发展的角度来看,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势的不断深入,在不远的将来我们将身处于一个“一切都被记录,一切都被数字化”的时代。在这种背景下,对大数据的有效存储以及良好地分析利用变的越来越急迫。而数据分析能力的高低决定了大数据中价值发现过程的好坏与成败。数据分析是数据处理流程的核心,因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。

所谓“大数据分析”,其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长,使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。

从实际操作的角度看,“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式,寻找导致现实情况的根源因素,通过建立模型与预测来进行优化,以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

数据分析软件哪个好用

好用的数据分析软件还是比较多的,常见并好用的就有PythonExcelSQL、Tableau及R软件等。每个软件在数据统计过程中都起着重要的作用,在不同阶段可以选择合适的工具。

1、Python:简单、易学、速度快、免费、开源、高层语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库、规范的代码。

2、Excel:数据透视功能、统计分析、图表功能、高级筛选、自动汇总功能、高级数学计算。

3、R软件:一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。主要优点如下:数据存储和处理系统、数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。