扯扯数据分析

扯扯数据分析默认分类 2011-05-22 21:46:18 阅读365 评论1 字号：大中小订阅 1、了解数据？ 在别人的眼里数据分析既是很深奥的职业，也是被人挑战的职业，更是让你又恨又爱的职业！其实这些都不重要的，重要的是对此行感兴趣，骨子里有量化一切的意识！什么是数据？很多人首先脑海中出现的是1、2、3.等等，为何有这样的印象？其实是我们数据分析师为了更好的运用“统计学”所以要将许多数据想尽办法来转化为1、2、3这样的数据形式，从而更深入、科学的分析data，不扯这个了，这个没什么意思，看图：2、了解数据分析？提起数据分析分析，多数人第一印象就是图表，什么柱形图、条形图、饼图等等，还有现在比较时髦的信息化图表，这些都是数据分析师展现的方式而已，最重要的是你知道数据背后的故事，而且更够解读并加以应用！时髦叫法：数据信息知识智慧！3、了解数据分析流程？数据分析的过程其实就是围绕着如何解决商业问题来展开，没什么捷径！用数据化管理（新浪微博）的话：“大胆假设，小心求证”接下来用一个图来看看分析问题，解决问题的思路，这个图来自邮政数据应用中心（新浪微博）4、开始行动.商业问题理解透彻了，下来就改行动了，列出数据需求详单（数据来源、数据口径、字段名称、数据用途等等），拿到数据后别着急分析，先对数据进行初步的验证，看看数据的风险点，比如是否重复、是否存在异常、是否缺失、是否同量纲等等），验证完毕后，就要初步了解数据了，看数据的集中趋势、分布、离散等。5、疯狂挖煤。要练就统计心法，制图之功，工具挑选！具体的大家等待小蚊子乐园（新浪微博）的书吧谁说菜鸟不会数据分析，里面讲的very详细！详细大家看看目的就了然一切了！6、撰写报告常见的方式：专业软件出数据、excel做图、PPT展示常见的目录：1、总体结论 2、分析背景、目的、方法、思路 3、主题内容 4、营销建议 常见的疑惑：这是内部数据分析得到了，许多详细的分析无法开展，建议针对重点的问题进行外部调研，获取内部数据无法得到的，内外结合，效果更佳！特别建议解读数据时要警钟长鸣，推理要科学，要有依据，要结合场景看看以下的小故事1）常常听说，汽车事故多数发生在离家不远的地方，这是否就意味着在离家很远的公路上行车要比在城里安全些呢？不是，统计只不过反映了人们往往是在离家不远的地方开车，而很少在远处的公路上开车。2）有一项研究表明其一个国家的人民，喝牛奶和死于癌症的比例都很高。这是否说明是牛奶引起癌症呢？不！这个国家老年人的比例也很高。由于癌症通常是年龄大的人易得，正是这个因素提高了这个国家癌症死亡者的比例。3）一项研究表明在某个城市心力衰竭而死亡的人数和啤酒的消耗量都急剧升高。这是否表示喝啤酒会引起心脏病发作？不！两种情况的增加是人口迅速增加的结果。若按同样的理由，心脏病发作还可见归咎于上百个其他因素，如咖啡消耗量增加，嚼口香糖的人增多，玩桥牌更加盛行，更多的人看电视，等等。4）一项研究显示出，欧洲某个城市的人口大量增加，同时鹳鸟窝也大量增加。这是否就支持了鹳鸟送来婴儿这一信念？（欧洲有一种说法，称婴儿是鹳鸟送来的，常用鹳鸟来临表示婴儿降生）。不！它反映的事实是这个城市内的房屋增多，鹳鸟就有更多地盘来筑窝了。5）最近一项研究显示，大多数杰出的数学家是大儿子。这是否意味着头生子比以后生的儿子数学才能高些？不！这只是简单地反映出一个事实：大多数的儿子是头生子。7、回炉营销反馈数据，做检讨，练内功！最后附上一个数据挖掘的目录，供大家参考!1 文档概述. 11.1 编写目的. 11.2 适用对象. 12 业务理解与分析定义. 12.1 需求概述. 12.2 分析目标定义. 22.3 模型定义. 23 数据准备与数据探索. 33.1 数据准备. 33.2 数据分析和探索. 43.3 数据处理流程图. 54 模型构建. 74.1 分析思路. 74.2 建模工具. 74.3 建模流程. 74.4 模型结果. 95 模型评估. 105.1 模型评估方法. 105.2 评估结果. 10. 11 6 营销建议