1. 如何進行數據採集以及數據分析
如何進行數據採集以及數據分析?可以從免費輿情監測系統 輿情調查軟體就從輿情監測系統的架構說起是，因為他們的技術手段都是一樣的呢
1、輿情採集系統：
一、只要是互聯網上發生的與「我」相關的輿情信息，都可以第一時間監測到，並且以最直觀的方式顯示出來，「一網打盡，一目瞭然」。監測網站類型包括：新聞、論壇、博客、貼吧、微博、電子報、搜索引擎等。
二、對於重點輿情以及負面信息通過手機簡訊等方式及時預警，不需要有專人值守就可以隨時掌握輿情。
三、自動分析輿情信息的發展變化趨勢、輿情信息的首發網站、作者、轉載情況、熱度變化、評估干預處理之後的效果等。
四、自動生成各種統計分析報表和輿情報告，助力輿情工作。配合相應的工作機制，可以有效提升輿情監管的質量和效率，提升輿情應對水平。
五、除了提供系統級7*24小時的運維服務，還配備專門的輿情分析師協助監測，人工預警。 系統建設目標是整合互聯網信息渠道，形成系統、有效的輿情監測機制。實現系統運行，監控互聯網信息、新浪、騰訊等主要微博微博，對其進行實時數據採集、全網監控、分析、檢索，對敏感信息進行預警，防止負面信息傳播，對重大事件做出最及時的反應和相應處理建議。並對近一段時期的熱點問題、敏感詞句進行搜索，從而掌握網路輿情，輔助領導決策服務。 主要的門戶網站，主要的報紙、主要的大型網路論壇、社區、貼吧、博客、微博。例如新浪新聞、各大報紙的電子報、天涯論壇、新浪微博、網路貼吧等。 各類與我相關的以及區域內有影響力的網站。 網路、谷歌、360搜索等搜索引擎。 論壇搜索，博客搜索、微博搜索等專業搜索引擎。 重點網站提供的站內搜索等。
2、輿情分析系統：
分析引擎是本系統的關鍵組成部分。其主要作用是對採集系統採集的數據，自動進行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析輿情級別、自動生成熱點、負面輿情研判、自動分類、自動生成專題、轉載計算、自動抽取輿情要素和關鍵詞、自動摘要、自動預警、自動生成統計圖表等功能。例如：多瑞科輿情數據分析站系統引擎內置了政府輿情模型、企業輿情模型和垂直監控模型，這些分析模型，是在多年輿情行業中按照客戶的實際需求，不斷重構和完善起來的，具有良好的實際應用效果。在實際項目中，不用通過二次開發就可以全面滿足政府、企業單獨應用。或者通過SAAS平台完成從上到下的垂直監測需求。對於特殊的應用需要，分析引擎還支持擴展插件，用於快速完成二次開發，支持各種需求定製。
3、輿情服務平台：
主要是用戶進行日常輿情管理的平台，能夠及時接受輿情信息，進行一些常規的輿情管理工作。
2. 機器學習四大數據分析降維方法詳解
【導讀】近幾年來，隨著人們對數據分析領域的情況愈發了解後，很多大數據分析師利用機器學習四大數據分析降維方法來解決一些數據分析過程中的難題，從而更容易更便捷的工作和避免一些工作中的重復動作和流程，今天小編就對機器學習四大數據分析降維方法進行詳細解讀，希望對大家有所幫助。
就像在擁擠的體育場內找到特定人物並不容易，將所有數據都放在同一個物理位置並不一定會使發現變得容易，另外由於來自原始系統的數據復制緩慢且成本高昂，因此相關數據中只有一小部分傾向於存儲在湖泊中，更為復雜的是，許多公司可能擁有數百個分布在多個本地數據中心和雲提供商之間的數據存儲庫，當涉及數據集成時，以原始格式存儲數據並不會消除使數據適應每個機器學習過程的需求，相反它只是將執行該過程的負擔轉移給了數據科學家，盡管湖中可能具有所需的處理能力，但數據科學家通常不具備集成數據所需的技能。
過去幾年中出現了一些數據准備工具，以使數據科學家可以訪問簡單的集成任務
更復雜的任務仍然需要高級技能。IT部門通常需要通過在數據湖中為特定的ML流程創建新的數據集來進行救援，從而大大減慢了進度，數據虛擬化的好處為了應對這些挑戰，組織已開始應用新流程，例如數據虛擬化，可以提供對任何數據的單一訪問點-無論位於何處，也無論其本機格式如何-都無需先將其復制到中央存儲庫中，提供相同物理數據的不同邏輯視圖，而無需創建其他副本。這提供了一種快速而廉價的方式來提供數據的不同視圖，以滿足每種類型的用戶和應用程序的獨特需求，這些邏輯視圖可以通過使用復雜的優化技術在物理數據之上應用復雜的數據轉換和組合功能來創建，以實現最佳性能。
具體而言，數據虛擬化通過以下方式幫助應對兩個主要挑戰
數據發現使數據科學家可以訪問更多數據，由於無需從原始系統復制數據集即可在系統中使用，因此添加新內容會更快，更便宜。這些工具為實際復制哪些數據提供了完全的靈活性。例如，對於某個過程，您可以選擇從源實時訪問所有數據，而對於另一個過程，則可以選擇首先在物理存儲庫(例如數據湖)中實現所有必需的數據，而對於另一個過程，則可以選擇可以選擇僅體現一部分數據的混合策略(例如，將在流程中頻繁使用或可能對許多流程有用的數據)。
提供的所有數據集提供了可搜索的，可瀏覽的目錄
該目錄包含有關每個數據集的大量元數據、標簽，列說明和使用信息，例如誰使用每個數據集，何時以及如何使用，數據集的內容也可以直接從此目錄中搜索和查詢。
工具根據一致的數據表示和查詢模型公開所有數據
這意味著無論數據最初存儲在關系資料庫，Hadoop集群，SaaS應用程序還是NoSQL系統中，數據科學家都可以看到所有數據，就像將其存儲在單個關系資料庫中一樣。可以通過SQL，REST或OData等標准方法訪問此「虛擬資料庫」，這些方法支持包括R，Scala，Python和Spark
ML等標准工具/語言。
使IT數據架構師和數據科學家之間的職責明確，成本有效地分開
IT數據架構師可以使用DV創建「可重用的邏輯數據集」，以對許多流程有用的方式公開信息，這些邏輯數據集也不需要物理復制數據，因此與傳統方法相比，創建和維護它們的工作量要少得多，然後數據科學家可以對這些可重復使用的數據集進行修改，以滿足每個ML流程的需求。根據定義，可重用的邏輯數據集會處理諸如轉換和性能優化之類的復雜問題，因此數據科學家可以根據需要執行最終(且更輕松)的自定義。
現代工具還包括高級管理功能
因此可以集中實施安全策略，可以保留虛擬數據集的沿襲，並且可以在多個ML流程之間重用常見的轉換和計算，數據虛擬化平台還可以將ML分析的結果無縫地呈現給業務用戶和應用程序，因此可以輕松地將其合並到業務流程和報告中，隨著機器學習和數據湖的不斷擴散並支持現代分析，數據虛擬化是大幅提高數據科學家生產率的關鍵，它使他們可以專注於自己的核心技能，而不是數據管理，使數據科學家可以訪問更多數據並利用基於目錄的數據發現，並且極大地簡化了數據集成，因此組織可以真正從手頭的數據中受益。
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「機器學習四大數據分析降維方法詳解」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。
3. 新手入門的數據分析人員用什麼數據分析工具
我覺得新手入門的數據分析人員可以使用思邁特軟體Smartbi的數據分析工具，簡單易上手，而且易用性上是有很大的優勢。
思邁特軟體Smartbi的易用性主要表現在：
1、易理解性：產品的功能和名字都是直接表明的，很容易讓客戶理解。
2、易學習性：產品是默認安裝內置Demo庫，幫助用戶學習使用，可以瀏覽產品實現效果。操作界面的分類也十分的明確的，工具欄快捷按鈕等功能菜單直觀、易用，能很方便的完成操作。
3、易操作性：安裝起來十分簡單。產品是通過直觀的界面操作，簡單的下一步操作，就可以完成產品的默認安裝。
廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）成立於2011年，他們致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案，以提升和挖掘企業客戶的數據價值為使命，專注於商業智能(BI)與大數據分析軟體產品與服務。
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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4. SaaS是什麼SaaS有什麼優勢
SaaS全稱是（Software As a Service）中文釋義就是軟體及服務。
Baklib帶你通過對比傳統軟體和SaaS的區別。
傳統軟體以十年前的Office為例，當時我們用Word編寫文檔，文件只存在你的個人電腦里。我們只有U盤拷貝隨身攜帶，以備不時之需，而現在我們用Baklib軟體等在線文檔編輯內容，所有編輯內容都實時存儲在雲端。隨時隨地可以存取。
SaaS有什麼優點呢？
1、成本低，以前我們通常圍繞業務搭建平台軟體，需要組建團隊或者外包給第三方平台。從零到一進行技術開發，現如今可以選擇相關業務SaaS服務直接使用。
2、無需安裝，傳統軟體需要下載才能使用，有的公司還存在用郵寄光碟安裝的情況，現在SaaS通常以網頁的形式提供服務，比如使用Baklib搭建幫助中心，打開網頁直接登錄使用即可，高效協同為企業降本增效。
3、無需維護，以前伺服器系統出現宕機，需要技術人員緊急修復Bug發版本再進行更新，現在的話就是通通交給服務商，你每次的服務請求都是最新版，無需下載更新。
4、數據雲存儲。SaaS軟體的數據信息是實時存儲在雲端的，無懼惡意攻擊和意外事故，數據採用了高層級的加密演算法，確保了數據的安全。
5. 如何對數據進行分析 大數據分析方法整理
【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，今天小編就來和大家說說如何對數據進行分析?為此小編對大數據分析方法進行的歸納整理，一起來看看吧!
畫像分群
畫像分群是聚合契合某種特定行為的用戶，進行特定的優化和剖析。
比方在考慮注冊轉化率的時候，需求差異移動端和Web端，以及美國用戶和我國用戶等不同場景。這樣可以在途徑戰略和運營戰略上，有針對性地進行優化。
趨勢維度
樹立趨勢圖表可以活絡了解商場，用戶或產品特徵的根柢體現，便於進行活絡迭代;還可以把方針依據不同維度進行切分，定位優化點，有助於挑選方案的實時性。
趨勢維度
漏斗查詢
經過漏斗剖析可以從先到後的次序恢復某一用戶的途徑，剖析每一個轉化節點的轉化數據。
悉數互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，不論是注冊轉化漏斗，仍是電商下單的漏斗，需求注重的有兩點。首先是注重哪一步丟掉最多，第二是注重丟掉的人都有哪些行為。
注重注冊流程的每一進程，可以有用定位高損耗節點。
漏斗查詢
行為軌道
行為軌道是進行全量用戶行為的恢復，只看PV、UV這類數據，無法全面了解用戶怎樣運用你的產品。了解用戶的行為軌道，有助於運營團隊注重具體的用戶領會，發現具體問題，依據用戶運用習氣規劃產品、投進內容。
行為軌道
留存剖析
留存是了解行為或行為組與回訪之間的相關，留存老用戶的本錢要遠遠低於獲取新用戶，所以剖析中的留存是十分重要的方針之一。
除了需求注重全體用戶的留存情況之外，商場團隊可以注重各個途徑獲取用戶的留存度，或各類內容招引來的注冊用戶回訪率，產品團隊注重每一個新功用用戶的回訪影響等。
留存剖析
A/B查驗
A/B查驗是比照不同產品規劃/演算法對效果的影響。
產品在上線進程中常常會運用A/B查驗來查驗產品效果，商場可以經過A/B查驗來完畢不同構思的查驗。
要進行A/B查驗有兩個必備要素：
1)有滿意的時刻進行查驗
2)數據量和數據密度較高
由於當產品流量不行大的時候，做A/B查驗得到核算經果是很難的。
A/B查驗
優化建模
當一個商業方針與多種行為、畫像等信息有相關時，咱們一般會運用數據挖掘的辦法進行建模，猜測該商業效果的產生。
優化建模
例如：作為一家SaaS企業，當咱們需求猜測判別客戶的付費自願時，可以經過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據樹立付費溫度模型。用更科學的辦法進行一些組合和權重，得知用戶滿意哪些行為之後，付費的或許性會更高。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何對數據進行分析
大數據分析方法整理」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
6. 產品經理必會的10種數據分析方法
產品經理必會的10種數據分析方法
隨著人口和流量紅利的下降，互聯網行業必然會朝著精益化運營的方向發展。數據分析在很多互聯網人的工作中越發顯得重要，而對於產品經理來說，更是如此。
本文將為產品經理介紹數據分析的基本思路，並基於此，衍生出 2 個常見方法和 7 個應用手段，希望在數據分析的實際應用中能給大家帶來幫助。
一、數據分析的基本思路數據分析應該以業務場景為起始思考點，以業務決策作為終點。
基本思路為 5 步，首先要挖掘業務含義、制定分析計劃、從分析計劃中拆分出需要的數據、再根據數據分析的手段提煉業務洞察，最終產出商業決策。
接下來我們用一個案例來具體說明這 5 步思路：某國內 P2P 借貸類網站，市場部在網路和 hao123 上都有持續的廣告投放，吸引網頁端流量；最近內部同事建議嘗試投放 Google 的 SEM；另外，也需要評估是否加入金山網路聯盟進行深度廣告投放。在這種多渠道的投放場景下，產品經理該如何進行深度決策？1. 挖掘業務含義
首先要了解市場部想優化什麼，並以此為核心的 KPI 去衡量。渠道效果的評估，最重要的是業務轉化：對 P2P 類網站來說，是否『發起借貸』遠遠比『用戶數量』重要。
所以無論是 Google 還是金山渠道，都要根據用戶群體的不同，優化相應用戶的落地頁，提升轉化。
2. 制定分析計劃
以『發起借貸』為核心轉化點，分配一定的預算進行流量測試，觀察對比注冊數量及 ROI 效果，可以持續觀察這部分用戶的後續價值。
3. 拆分查詢數據
根據各個渠道追蹤流量、落地頁停留時間、落地頁跳出率、網站訪問深度以及訂單類型數據，進行用戶分群。
4.提煉業務洞察
在不同渠道進行投放時，要根據 KPI 的變化，推測業務含義。比如谷歌渠道的效果不好，可能因為谷歌大部分的流量在海外，可能會造成轉化率低。而金山網路聯盟有很多展示位置，要持續監測不同位置的效果，做出最後判斷。
5.產出商業決策
最後根據數據洞察，指導渠道的投放決策制。比如停止谷歌渠道的投放，繼續跟進金山網路聯盟進行評估，而落地頁要根據數據指標持續地進行優化。
二、常見的數據分析方法（一）內外因素分解法內外因素分解法是把問題拆成四部分，包括內部因素、外部因素、可控和不可控，然後再一步步解決每一個問題。
社交招聘類網站，一般分為求職者端和企業端，向企業端收費方式之一是購買職位的廣告位。業務端人員發現『發布職位』數量在過去的 6 個月里有緩慢下降的趨勢。
對於這類某一數據下降的問題，從產品經理的角度來說，可以如何拆解？
根據內外因素分解法分析如下：
1.內部可控因素
產品近期上線更新、市場投放渠道變化、產品粘性、新老用戶留存問題、核心目標的轉化；
2.外部可控因素
市場競爭對手近期行為、用戶使用習慣的變化、招聘需求隨時間的變化；
3.內部不可控因素
產品策略（移動端/PC端）、公司整體戰略、公司客戶群定位（比如只做醫療行業招聘）；
4.外部不可控因素
互聯網招聘行業趨勢、整體經濟形勢、季節性變化；
（二）DOSSDOSS 是從一個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到一個規模化解決方案的方式。
某在線教育平台，提供免費課程視頻，同時售賣付費會員，為付費會員提供更多高階課程內容。如果我想將一套計算機技術的付費課程，推送給一群持續在看 C++ 免費課程的用戶，產品經理應該如何輔助分析？按 DOSS 的思路分解如下：
1.具體問題
預測是否有可能幫助某一群組客戶購買課程。
2.整體
首先根據這類人群的免費課程的使用情況進行數據分析，之後進行延伸，比如對整體的影響，除了計算機類，對其他類型的課程都進行關注。
3.單一回答
針對該群用戶進行建模，監控該模型對於最終轉化的影響。
4.規模化
之後推出規模化的解決方案，對符合某種行為軌跡和特徵的行為進行建模，將課程推薦模型加入到產品設計中。
三、數據分析的應用手段根據基本分析思路，常見的有 7 種數據分析的手段。（一）畫像分群畫像分群是聚合符合某中特定行為的用戶，進行特定的優化和分析。
比如在考慮注冊轉化率的時候，需要區分移動端和 Web 端，以及美國用戶和中國用戶等不同場景。這樣可以在渠道策略和運營策略上，有針對性地進行優化。（二）趨勢維度
建立趨勢圖表可以迅速了解市場， 用戶或產品特徵的基本表現，便於進行迅速迭代；還可以把指標根據不同維度進行切分，定位優化點，有助於決策的實時性；（三）漏斗洞察通過漏斗分析可以從先到後的順序還原某一用戶的路徑，分析每一個轉化節點的轉化數據；
所有互聯網產品、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。
關注注冊流程的每一個步驟，可以有效定位高損耗節點。
（四）行為軌跡
行為軌跡是進行全量用戶行為的還原。只看 PV、UV 這類數據，無法全面理解用戶如何使用你的產品。了解用戶的行為軌跡，有助於運營團隊關注具體的用戶體驗，發現具體問題，根據用戶使用習慣設計產品，投放內容；（五）留存分析留存是了解行為或行為組與回訪之間的關聯，留存老用戶的成本要遠遠低於獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標之一；
除了需要關注整體用戶的留存情況之外，市場團隊可以關注各個渠道獲取用戶的留存度，或各類內容吸引來的注冊用戶回訪率，產品團隊關注每一個新功能對於用戶的回訪的影響等。（六）A/B 測試A/B 測試是對比不同產品設計/演算法對結果的影響。
產品在上線過程中經常會使用 A/B 測試來測試產品效果，市場可以通過 A/B 測試來完成不同創意的測試。
要進行 A/B 測試有兩個必備因素：
1.有足夠的時間進行測試；
2.數據量和數據密度較高；
因為當產品流量不夠大的時候，做 A/B 測試得到統計結果是很難的。而像 LinkedIn 這樣體量的公司，每天可以同時進行上千個 A/B 測試。所以 A/B 測試往往公司數據規模較大時使用會更加精準，更快得到統計的結果。
（七）優化建模當一個商業目標與多種行為、畫像等信息有關聯性時，我們通常會使用數據挖掘的手段進行建模，預測該商業結果的產生；
例如：作為一家 SaaS 企業，當我們需要預測判斷客戶的付費意願時，可以通過用戶的行為數據，公司信息，用戶畫像等數據建立付費溫度模型。用更科學的方式進行一些組合和權重，得知用戶滿足哪些行為之後，付費的可能性會更高。
以上這幾種數據分析的方法論，僅僅掌握單純的理論是不行的。產品經理們需要將這些方法論應用到日常的數據分析工作中，融會貫通。同時學會使用優秀的數據分析工具，可以事半功倍，更好的利用數據，實現整體增長。
7. 初創產品，數據統計分析工具怎麼選saas還是私有化關鍵預算有限
預算有限還是有小部分的，目前大部分初創團隊用的都是saas的，不是他們不想用私有化，主要還是因為成本對於他們來講太高！其實建議還是用私有化的，每個初創產品都認為自己有個最棒的idea，認為產品會有很大的發展，目前市場上的大部分saas數據統計產品都掌握在巨頭大佬手中，所以，你懂的。。。看你數據要起來，分分鍾復制個跟你一模一樣的預算有限的話可以去了解下C4J，私有化的，主打低成本
8. saas行業，怎樣用數據驅動增長呢會用到哪些數據分析工具呢
數據驅動增長，即用數據驅動精細化運營，用數據分析saas平台在運營過程中的各種問題，發現問題解決問題。具體可以看看growingio博客，工具可以注冊賬號試用下，多維分析，還是蠻精細的
9. 從入門到精通 互聯網數據分析書籍清單
從入門到精通：互聯網數據分析書籍清單
任何一個技能的學習，都有從淺到深的過程，數據分析也不例外。一個完整的數據分析知識體系類似金字塔結構：最頂層是對數據價值的認知、業務理解，中間是數據分析方法論，而最底層則是數據分析的解決方案或者具體的操作方法。我把數據分析的推薦書籍劃分成三個段位，便於大家漸進式學習。
數據分析入門版
入門版適合數據分析的入門者、對數據分析沒有整體概念的人，常見於應屆畢業生、經驗尚淺的轉行者。
入門版推薦書籍
《深入淺出數據分析》：O』Relly出版的HeadFirst（深入淺出）系列書籍之一，書中有大量的圖片和有趣的案例組合。本書淺顯易懂形象生動，可以使入門者對分析的概念有個全面的認知。
《誰說菜鳥不會數據分析》：本書詳細介紹了數據分析的基本方法和過程，並且以Excel表格為例進行了案例闡述。同時本書還介紹了數據分析在職場的意義，可以幫助職場小白快速上手。
《赤裸裸的統計學》：作者年輕時是個追求學習的學霸，後來自己從統計學中發掘了很多可以應用到生活的地方。這也是本書的主旨，結合生活講解統計知識，生動有趣。可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。
同樣類似的書籍還有《統計數字會撒謊》，這本書知名度要高點，通過揭露「虛假數字信息」來幫助大家理解背後的統計學原理。
數據分析進階版
進階版具有一定的行業針對性，要求分析者具備一定的數據分析常識和業務理解；適合網站分析師，商業分析師以及數據產品經理等人群。
進階版推薦書籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics將點擊流網站分析工具與定性數據、測試與試驗以及競爭情報工具相結合，從而推演出詳盡的網站戰略以及操作層方案。此書雖老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑒意義，現在國內只能買到二手的舊書。
與此類似的有《網站分析實戰》，是國內一本講網站分析的書，沒有上面經典，但勝在新出，很多案例和理念都有及時的更新。
《深入淺出統計學》：與上面的《深入淺出數據分析》同屬於Headfirst系列書籍，運用充滿互動性的真實世界情節，幫助讀者快速了解統計方面的理論知識。
《數據化管理》：黃成明著，講解在企業中應用數據的例子，讀完受益匪淺，裡面舉的很多例子都很接地氣。雖說偏向於零售業管理，但大道歸一，可適用於很多行業，當時依據裡面的理念規劃了美團外賣面向BD的數據產品。
《MySQL必知必會》：這本也是我當年學習SQL的入門書，薄冊子一本，看起來很快。SQL是個性價比很高的技能，簡單而強大。任何想進一步提高自己數據分析技能的產品/運營/分析師 同學，都建議點亮這個技能點。
《互聯網增長的第一本數據分析手冊》：我們公司的出的一本數據分析手冊，全書以增長為主題。這本手冊介紹了互聯網創業企業增長方法論、互聯網數據分析的常見方法（趨勢、轉化、留存、實時、分群、細查、熱圖）、細分行業（如SaaS、互聯網金融、電商等）的應用。
數據分析高階版
更高階的數據分析相對來說專業性就強了，如涉及到企業內部數據治理，數據結合的業務分析，數據可視化等。當然，還有數據挖掘演算法之類的更深入的東西，這塊沒有研究就不瞎推薦了。
高階版推薦書籍
《決戰大數據》：阿里巴巴前數據副總裁車品覺老師所著，講解了阿里巴巴在企業內部治理數據過程中的心得，所講「存-通-用」數據管理三板斧和「從數據化運營到運營數據」，字字珠璣，可堪借鑒。
《精益數據分析》：此書優勢在於將企業分成了幾個大的行業類別，並分門別類的講解了每個行業的商業模式特點及分析技巧，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業務知識。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，華爾街日報負責商業分析的人做的可視化指南，精華且實用，我之前寫過讀書筆記《華爾街日報是這樣做數據可視化的》，可供大家參考。
《數據倉庫經典教程》：網上有人整理出來的資料，優點是簡單明了，不像正常的數據倉庫教材厚厚一本。
當然，數據分析是一門很深的學問，我也只是窺得冰山一角。要想做好數據分析必須具備多方面的技能：需要看清數據的價值並且懂業務，需要熟知數據分析的方法論，同時也要熟練掌握數據分析軟體的操作。在學習上面數據分析推薦書籍的同時，不斷在實踐中加深自己的理解，用數據來驅動業務和客戶增長。
10. 數據統計分析工具有哪些
這一類的軟體比較多，專業點的用SPSS，這一個比較簡單。再就是excel了，也可以做回歸，方差檢驗。還有就是更專業的了SAS、EVIEWS、MALTABL了
