史上最全數據分析方法

1. 數據分析常見類型有哪些

1. 描述性分析

通過描述性分析這一手段，我們可以分析和描述數據的特徵。這是一個處理信息匯總的好方法。描述性分析與視覺分析相結合，為我們提供了全面的數據結構。

在描述性分析中，我們處理過去的數據以得出結論，並以儀錶板的形式展現出來。在企業中，描述性分析多用於確定關鍵績效指標或KPI以評估企業績效。

2. 預測分析

藉助預測分析，我們可以確定未來的結果。基於對歷史數據的分析，我們甚至可以預測未來。它利用描述性分析來生成有關未來的預測，藉助技術進步和機器學習，能夠獲得有關未來的預測性見解。

預測分析是一個復雜的領域，需要大量數據來熟練地執行預測模型及其調整從而獲得較為准確的預測，這需要我們精通機器學習並開發有效的模型。

3. 診斷分析

有時，企業需要對數據的性質進行批判性思考，並深入了解描述性分析。為了找到數據中的問題，我們需要對一些分析進行診斷。

4. 規范分析

規范分析結合了以上所有分析技術的見解嗎，它被稱為數據分析的最終領域，規范分析使公司可以根據這些數據結論制定相關決策。

規范分析需要大量使用人工智慧，以方便公司做出謹慎的業務決策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之類的大公司正在使用規范分析來制定關鍵業務決策。

2. 16種常用的數據分析方法-時間序列分析

時間序列（time series）是系統中某一變數的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成一個數值序列，展示研究對象在一定時期內的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特徵、發展趨勢和規律。它是系統中某一變數受其它各種因素影響的總結果。

研究時間序列主要目的可以進行預測，根據已有的時間序列數據預測未來的變化。時間序列預測關鍵：確定已有的時間序列的變化模式，並假定這種模式會延續到未來。

時間序列的基本特點

假設事物發展趨勢會延伸到未來

預測所依據的數據具有不規則性

不考慮事物發展之間的因果關系

時間序列數據用於描述現象隨時間發展變化的特徵。

時間序列考慮因素

時間序列分析就其發展歷史階段和所使用的統計分析方法看分為傳統的時間序列分析和現代時間序列分析，根據觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。

時間序列分析時的主要考慮的因素是：

l長期趨勢(Long-term trend) 

時間序列可能相當穩定或隨時間呈現某種趨勢。

時間序列趨勢一般為線性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指數函數(exponential function)。

l季節性變動(Seasonal variation)

按時間變動，呈現重復性行為的序列。

季節性變動通常和日期或氣候有關。

季節性變動通常和年周期有關。

l周期性變動(Cyclical variation)

相對於季節性變動，時間序列可能經歷「周期性變動」。

周期性變動通常是因為經濟變動。

l隨機影響(Random effects)

除此之外，還有偶然性因素對時間序列產生影響，致使時間序列呈現出某種隨機波動。時間序列除去趨勢、周期性和季節性後的偶然性波動，稱為隨機性（random），也稱不規則波動（irregular variations）。

時間序列的主要成分

時間序列的成分可分為4種：

l趨勢（T）、

l季節性或季節變動（S）、

l周期性或循環波動（C）、

l隨機性或不規則波動（I）。

傳統時間序列分析的一項主要內容就是把這些成分從時間序列中分離出來，並將它們之間的關系用一定的數學關系式予以表達，而後分別進行分析。

時間序列建模基本步驟

1)用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。

2)根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。

相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。

跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。

3)辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。

對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。

對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。

當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。

spss時間序列分析過程

第一步：定義日期標示量：

打開數據文件，單擊"數據"，選擇"定義日期和時間"，彈出"定義日期"對話框，

數據中的起始時間就是數據文件裡面的單元格第一個時間，我的第一個是1997年8月，每行表示的是月度銷售量，因此，需要從"定義日期"對話框的左側"個案是"框中選擇"年，月"，在左側輸入『1997』，月框中輸入『8』，表示第一個個案的起始月是1997年8月，

最後點擊確認，這樣spss數據文件裡面就會生成3個新的變數

如下圖：

第二步：了解時間序列的變化趨勢

了解時間序列的變化趨勢做一個序列表就可以了，單擊"分析"，裡面選擇"時間序列預測，選擇"序列圖"對話框，然後把'平均值'移到"變數"框裡面，『DATE_』移到"時間軸標簽"框中，單擊"確定"。結果如圖

根據序列圖的分析知道，序列的波動隨著季節的波動越來越大，所以我們選擇乘法模型；

第三步：分析

單擊「分析」，選擇時間序列預測，然後選擇「季節性分解」，彈出「季節性分解」對話框，確認無誤之後點擊確定，如圖：

多了四個變數：

lERR表示誤差分析；

lSAS表示季節因素校正後序列；

lSAF表示季節因子；

lSTC表示長期趨勢和循環變動序列。

我們可以把新出現的四個變數、平均值和DATE_做序列圖。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做個序列圖，效果如下：

再單獨做個SAT和DATE＿的時間序列圖

 

第四步：預測

1、 單擊「分析」，選擇「時間序列預測」，然後選擇「創建傳統模型」，之後就會彈出「時間序列建模」對話框。

2、 將「平均值」移至「因變數」框中，然後確定中間的「方法」，在下拉列表中選擇「專家建模器」項，單擊右側的「條件」按鈕，彈出「時間序列建模器：專家建模器條件」對話框。

3、 在「時間序列建模器：專家建模器條件」對話框的「模型」選項卡中，在「模型類型」框中選擇「所有模型」項，並勾選「專家建模器考慮季節性模型」復選框，設置完，點「繼續」按鈕

4、 在「時間序列建模器」對話框中，切換至「保存」選項卡中，勾選「預測值」復選框，單擊「導出模型條件」框中「XML文件」後面的「瀏覽」按鈕，然後設置導出的模型文件和保存路徑，然後單擊「確定」按鈕就可以了。

做完上面的步驟之後，在原始數據上面就又會多一列預測值出現。如圖：

 

之前保存了預測的模型，我們現在就利用那個模型進行預測數據。

1、 單擊「分析」，選擇「時間序列預測」，然後選擇「應用傳統模型」，彈出「應用模型序列」對話框。具體的操作如下圖：

 

最後一步切換至「保存」界面，勾選「預測值」之後單擊確定就可以了。

      

從預測值直接看看不出來，可以把預測的數據和原始數據放到一起看下，也是直接做序列圖就可以。

這樣就完成了一次時間序列的模型，具體的預測數據可以看原始數據上面的出現的新的一列數據。

- End -

3. 數據分析知識概要

數據分析知識概要
一.數據的定義
所謂數據，就是與產品和運營相關的一些數據。這些數值，可以通過第三方工具或者通過自行開發進行統計，這些數值是研究和分析的素材。
二.如何獲取數據與數據分析
自己獲取：APP可以選擇埋點、log等方式，而web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式。
外部工具：谷歌分析，網路統計。
數據分析方法簡單總結：
A.確定數據的准確性：包含了數據維度的合理性，數據統計的准確性，是數據分析的基礎。
B.明確影響數據的因素
C.重視長期的數據監測
D.保持客觀的視角
E.注意剔除干擾項
三. 常用數據分析
UV:獨立訪客數
PV:頁面訪問量，每一個用戶每訪問一個頁面，就是一個PV.
RV:重復訪客數
TP:頁面停留時間
TrafficSource:流量來源渠道
四.數據使用發方法
A.掌握歷史數據
B.從歷史數據中歸納規律
C.通過規律反向進行數據預測
D.學會對數據進行拆解
五.運營數據分析的誤區
A.不要用單一類型的數據去評價全局
B.不要誇大偶然事件，認為帶來必然結果
C.避免用結論推導原因、
D.避免唯數據論
五.運營數據說謊的手法
A.拉伸圖表
B.修改坐標軸數據
C.故意選擇有利的樣本
D.樣本規模差異
六.如何讀懂數據背後的人
1.拋棄預設立場
2.深挖用戶行為與系統事件
3.嘗試換位思考
4.整合關鍵的數據
七.運營數據核心數據
1.內容運營的核心數據
1)內容的展示數據：內容的展示數據是最基礎的數據，它的意義和價值在於：提供給內容運營者一個直觀而基礎的數據，用來展示內容被點擊、查閱的情況，從而分析內容是否為網站提供相應的幫助。展示數據包括但不限於：
A.內容的點擊次數
B.內容頁面的蹦失率
C.內容頁面的停留時長
2)內容的轉化數據：用於判斷內容是否能夠促進用戶的轉化，轉化數據包含但不限於
A.內容中付費鏈接的點擊次數、付費成功次數
B.內容頁面廣告的點擊次數、廣告的停留時間、二次轉化成功率
3) 內容的粘性數據
4) 內容的擴散與分享數據
2.活動運營核數據
3.用戶運營核心數據
1)用戶注冊數據
注冊數據包括但不限於
A.注冊用戶的規模，增長速度
B.渠道質量
C.注冊流程質量
D.注冊用戶行為跟蹤
2)用戶留存數據
A.留存用戶的規模，從注冊到留存的轉化率
B.用戶登錄的時間、頻率
C.用戶使用網站服務的時間、時長、頻率等
3)用戶活躍數據
A.活躍用戶的規模、增長速度、從注冊到活躍的轉化率
B.活躍用戶的行為統計
C.用戶使用網站服務的頻率、內容、行為
4) 用戶付費數據
A.付費用戶規模、增長速度、注冊到付費/活躍到付費的轉化率
B.付費金額、頻率等
C.付費用戶的日常行為跟蹤
5) 用戶流失數據
A.流失用戶的規模、速度
B.流失用戶的日常行為跟蹤
C.用戶流失的原因分析
D.流失用戶挽回策略和效果分析等

4. 教育大數據分析方法主要包括哪三類

一、大數據與大數據分析概述

隨著數據獲取、存儲等技術的不斷發展，以及人們對數據的重視程度不斷提高，大數據得到了廣泛的重視，不僅僅在IT領域，包括經濟學領域、醫療領域、營銷領域等等。例如，在移動社交網路中，用戶拍照片、上網、評論、點贊等信息積累起來都構成大數據；醫療系統中的病例、醫學影像等積累起來也構成大數據；在商務系統中，顧客購買東西的行為被記錄下來，也形成了大數據。

時至今日，大數據並沒有特別公認的定義。有三個不同角度的定義：（1）「大數據」指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為人類所能解讀的信息[1]。（2）「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理的方法的數據[2]。（3）「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

通常把大數據的特點歸納為4個V，即數據量大（Volume）、數據類型多（Varity）、數據的價值密度低（Value）以及數據產生和處理的速度非常快（Velocity）。

對大數據進行分析可以產生新的價值。數據分析的概念誕生於大數據時代之前，但傳統的數據分析和大數據分析是不同的。傳統的數據分析往往是由客戶提出一個問題，分析者圍繞該問題建立一個系統，進而基於該系統解釋這個問題；而大數據分析有時候並沒有明確的問題，而是通過搜集數據，瀏覽數據來提出問題。

另一方面，傳統的數據分析是在可用的信息上進行抽樣，大數據分析則是對數據進行不斷的探索，通過全局分析連接數據，達到數據分析的目的。

傳統的數據分析的方法，往往是大膽假設小心求證，先做出假設，再對數據進行分析，從而驗證先前的假設；而大數據分析則是對大數據進行探索來發現結果，甚至發現錯誤的結果，之後再通過數據驗證結果是否正確。

因此，傳統的數據分析可以看成一種靜態的分析，大數據分析可以看成一種動態的分析。盡管如此，大數據分析和傳統數據分析也並非是涇渭分明的，傳統數據分析的方法是大數據分析的基礎，在很多大數據分析的工作中仍沿用了傳統數據分析的方法。

基於上述討論，我們給出「大數據分析」的定義：用適當的統計分析方法對大數據進行分析，提取有用信息並形成結論，從而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

大數據分析分為三個層次[3]，即描述分析、預測分析和規范分析。描述分析是探索歷史數據並描述發生了什麼（分析已經發生的行為），預測分析用於預測未來的概率和趨勢（分析可能發生的行為），規范分析根據期望的結果、特定場景、資源以及對過去和當前事件的了解對未來的決策給出建議（分析應該發生的行為）。例如，對於學生學習成績的分析，描述分析是通過分析描述學生的行為，如是否成績高的同學回答問題較多；預測分析是根據學生的學習行為數據對其分數進行預測，如根據學生回答問題的次數預測其成績；而規范分析則是根據學生的數據得到學生下一步的學習計劃，如對學生回答問題的最優次數提出建議。

大數據分析的過程可以劃分為如下7個步驟：（1）業務調研，即明確分析的目標；（2）數據准備，收集需要的數據；（3）數據瀏覽，發現數據可能存在的關聯；（4）變數選擇，找出自變數與因變數；（5）定義模式，確定模型；（6）計算模型的參數；（7）模型評估。

我們以預測學生學習成績為例解釋上述過程。首先，我們的目的是根據學生的行為預測學習成績。接下來，對於傳統的方法來說，通過專家的分析確定需要什麼數據，比如專家提出對學生成績有影響的數據，包括出勤率、作業的完成率等，可以從數據源獲取這樣的數據；大數據分析的方法有所不同，是找到所有可能相關的數據，甚至包括血型等，這些數據與成績之間的關系未必有影響，就算發現了關系也未必可以解釋，但是獲取盡可能多的數據有可能發現未知的關聯關系。

5. 統計數據分析有哪些方法

1、對比分析法

就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。

2、結構分析法

就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。

3、趨勢分析法

就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。

5、因素分析法

就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關

6、綜合分析法

就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

6. 大數據掘金之中的數據分析方法不哪些

數據挖掘最常見的十種方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、羅吉斯回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。

7. 數據分析方法

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
比如記錄招聘數據，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，從數據中，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。

8. 常用的數據分析方法有哪些

一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢—SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然後根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎麼去考慮這個問題的，別人的思想是怎麼樣的？他是怎麼構建整個分析體系的。
四、業務、行業、商業知識。
當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業務、行業、商業知識的學習與積累上了。
這個放在最後，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業，那麼這則是你進入這個行業後，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業知識的關系，比作池塘中魚與水的關系一點都不過分，數據（魚）離開了行業、業務背景（水）是死的，是不可能是「活」。而沒有「魚」的水，更像是「死」水，你去根本不知道看什麼（方向在哪）。
如何提高業務知識，特別是沒有相關背景的同學。很簡單，我總結了幾點：
1、多向業務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態度好，相信業務部門的同事也很願意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定製一些行業的關鍵字，每天都先看看定製的郵件。
3、每天有空去瀏覽行業相關的網站。看看行業都發生了什麼，主要競爭對手或者相關行業都發展什麼大事，把這些大事與你公司的業務，數據結合起來。
4、有機會走向一線，多向一線的客戶溝通，這才是最根本的。
標題寫著告誡，其實談不上，更多我自己的一些心得的總結。希望對新進的朋友有幫助，數據分析行業絕對是一個朝陽行業，特別是互聯網的不斷發展，一個不談數據的公司根本不叫互聯網公司，數據分析師已經成為一個互聯網公司必備的職位了。

9. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

對於互聯網平台而言的產品，主要可以分為兩大類：商品和服務。想要通過數據分析提高產品的銷量，首先要了解哪些數據需要分析？

哪些數據需要分析？

一、運營模塊

從用戶的消費流程來看，可以劃分為四個部分：引流，轉化，消費，存留。

• 流量

流量主要體現在引流環節，按照流量結構可以分為渠道結構，業務結構以及地區結構等。渠道結構，可以追蹤各個渠道的流量情況，通過渠道流量佔比來分析各渠道的質量。業務結構，根據指定業務對活動的流量進行追蹤，觀察活動前，中，後流量的變化情況，對活動效果做出評估。

• 轉化率

轉化率=期望行為人數/作用總人數。提升轉化率意味著更低的成本，更高的利潤, 最經典的分析模型就是漏斗模型。

• 流失率和留存率

通過各個渠道或者活動把用戶引流過來，但過一段時間就會有用戶流失掉，這部分用戶就是流失用戶，而留下來的這部分用戶就是留存用戶。流失可以分為剛性流失，體驗流失和競爭流失，雖然流失是不可避免的，但可以根據對流失的分析，做出相應的對策來挽留用戶。關於留存，通過觀察存留的規律，定位存留階段，可以輔助市場活動、市場策略定位等，同時還可以對比不同用戶、產品的功能存留情況，分析產品價值，及時對產品做出調整。

• 復購率

復購率可以分為「用戶復購率」和「訂單復購率」，通過分析復購率，可以進一步對用戶粘性進行分析，輔助發現復購率問題，制定運營策略， 同事還可以進行橫向（商品、用戶、渠道）對比分析， 細化復購率，輔助問題定位。

二、銷售模塊

銷售模塊中有大量的指標，包括同環比、完成率、銷售排行、重點商品佔比、平台佔比等等。

三、商品模塊

重要指標分析：包括貨齡、動銷率、缺貨率、結構指標、價格體系、關聯分析、暢滯銷分析等， 用來評判商品價值，輔助調整商品策略

四、用戶模塊

重點指標分析：包括新增用戶數、增長率、流失率、有效會員佔比、存留情況等

用戶價值分析：可以根據RFM模型，再融入其他個性化參數，對用戶進行價值的劃分，並針對各等級用戶做出進一步分析。

用戶畫像：根據固有屬性、行為屬性、交易屬性、興趣愛好等維度，來為用戶添加標簽與權重，設計用戶畫像，提供精準營銷參考依據。

根據需要分析的數據選擇分析模型

一、用戶模型

用戶模型是一種在營銷規劃或商業設計上描繪目標用戶的方法，經常有多種組合，方便規劃者用來分析並設置其針對不同用戶所展開的策略。傳統的用戶模型構建方法有兩種：基於訪談和觀察構建用戶模型（嚴謹可靠但費時）、臨時用戶模型（基於行業專家或者市場調查數據構建，快速但不夠可靠）。

改進的用戶模型構建方法：基於用戶行為數據的用戶模型

優勢：對傳統方式進行簡化，降低數據分析的門檻；讓數據分析更科學、高效、全面，可以更直接地應用於業務增長，指導運營策略。

方法：

1. 整理、收集對用戶的初始認知

2. 對用戶進行分群

3. 分析用戶的行為數據

4. 推測目標動機

5. 對用戶進行訪談調查驗證

6. 用戶模型建立修正

同時，還可以將收集到的用戶信息映射成為用戶的屬性或用戶的行為信息，並存儲起來形成用戶檔案；實時關注自身數據的波動，及時做出戰略性調整。

二、事件模型

事件模型是用戶行為數據分析的第一步，也是分析的核心和基礎，它背後的數據結構、採集時機以及對事件的管理是事件模型中的三大要素。

什麼是事件？

事件就是用戶在產品上的行為，它是用戶行為的一個專業描述，用戶在產品上所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件，由開發人員通過埋點進行採集。舉個例子：用戶在頁面上點擊按鈕就是一個事件。

事件的採集

事件-屬性-值的結構：事件（用戶在產品上的行為），屬性（描述事件的維度），值（屬性的內容）

在事件採集過程中，靈活運用事件-屬性-值的結構，不僅可以最大化還原用戶使用場景，還可以極大地節省事件量，提高工作效率。

採集的時機：用戶點擊、網頁載入完成、伺服器判斷返回。在設計埋點需求文檔時，採集時機的說明尤為重要，也是保證數據准確性的核心。

舉個例子：電商銷售網頁的事件採集

上圖中，每一環代表用戶的一步，不同的顏色代表不同的行為，同一環顏色佔比越大代表在當前步驟中用戶行為越統一，環越長說明用戶的行為路徑越長。

八、用戶分群模型

用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

基於用戶行為數據的分群模型：當回歸到行為數據本身，會發現對用戶的洞察可以更精細更溯源，用歷史行為記錄的方式可以更快地找到想要的人群。

四個用戶分群的維度：

• 用戶屬性：年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統版本、操作版本、渠道來源等；

• 活躍於：通過設置活躍時間，找到指定之間段內的活躍用戶；

• 做過/沒做過：通過用戶是否進行某行為，分析用戶與產品交互的「親密度」；

• 新增於：通過設置時間段，精確篩選出新增用戶的時間范圍；

如何提高產品銷量是一個綜合性的問題，需要結合多種模型進行數據分析，以上內容是對一些知識的歸納，希望能夠對您有所幫助。