統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析有什么特征

大數(shù)據(jù)工程師如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析？數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些，統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析怎么做？如何做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析？

本文導(dǎo)航

• 大數(shù)據(jù)工程師需要掌握的技能
• 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析有什么特征
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)五大分析方法
• 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)最常用的統(tǒng)計(jì)方法
• 一般數(shù)據(jù)分析怎么做
• 統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)分析方法

大數(shù)據(jù)工程師需要掌握的技能

【導(dǎo)讀】隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為一種新的資源形式，在這樣的布景之下，怎么科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)，將其價(jià)值進(jìn)行充分地挖掘、剖析，有效促進(jìn)社會(huì)開展成為各行業(yè)開展之下的重要方向。那么，大數(shù)據(jù)工程師如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析呢?

1.規(guī)劃和解說(shuō)試驗(yàn)以指導(dǎo)產(chǎn)品決策

數(shù)據(jù)剖析師能夠協(xié)助確認(rèn)這種差異是否足夠顯著，以致需求引起更多的關(guān)注，關(guān)注和出資。它們能夠協(xié)助你了解試驗(yàn)成果，這在你測(cè)量多個(gè)指標(biāo)，運(yùn)行相互影響的試驗(yàn)或成果中產(chǎn)生某些Simpson悖論時(shí)特別有用。

2.樹立猜測(cè)信號(hào)而非噪聲的模型

數(shù)據(jù)剖析師能夠告知你或許的原因，為什么銷量增長(zhǎng)了5%。數(shù)據(jù)剖析師能夠協(xié)助你了解推進(jìn)出售的要素，下個(gè)月的出售狀況以及需求注意的潛在趨勢(shì)。

請(qǐng)參閱什么是過(guò)度擬合的直觀解說(shuō)，尤其是對(duì)于少量樣本集?過(guò)度擬合實(shí)際上是在做什么?高R，低標(biāo)準(zhǔn)誤差的過(guò)高許諾怎么產(chǎn)生?了解為什么僅適合信號(hào)這一點(diǎn)很重要。

3.將大數(shù)據(jù)變成全局

任何人都能夠觀察到該企業(yè)有100,000個(gè)客戶在你的雜貨店購(gòu)買10,000個(gè)項(xiàng)目。

數(shù)據(jù)剖析師能夠協(xié)助你標(biāo)記每個(gè)客戶，將他們與相似的客戶分組，并了解他們的購(gòu)買習(xí)慣。這樣一來(lái)，你便能夠查看事務(wù)開展怎么影響特定人群，而不用整體看待每個(gè)人或獨(dú)自看待每個(gè)人。

4.了解用戶的參加度，保存率，轉(zhuǎn)化率和潛在客戶

為什么你的客戶從你的網(wǎng)站上購(gòu)買商品?你怎么保持客戶回頭客?為什么用戶退出你的渠道?他們什么時(shí)候出來(lái)?你公司最喜歡哪種電子郵件來(lái)招引用戶?參加，活動(dòng)或成功的一些首要指標(biāo)是什么?有哪些好的出售線索?

運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：回歸，因果剖析，潛在變量剖析，調(diào)查規(guī)劃

5.給用戶他們想要的東西

給定用戶(客戶，客戶，用戶)及其與公司項(xiàng)目(廣告，商品，電影)之間的互動(dòng)(點(diǎn)擊，購(gòu)買，評(píng)級(jí))的矩陣，你能否建議用戶接下來(lái)要購(gòu)買哪些項(xiàng)目?

6.智能預(yù)算

0%能夠很好地預(yù)算點(diǎn)擊率嗎?數(shù)據(jù)剖析師能夠結(jié)合數(shù)據(jù)，全局?jǐn)?shù)據(jù)和先驗(yàn)常識(shí)來(lái)獲得抱負(fù)的估計(jì)值，告知你該估計(jì)值的屬性，并總結(jié)該估計(jì)值的含義。

7.用數(shù)據(jù)講故事

數(shù)據(jù)剖析師在公司中的人物是充任數(shù)據(jù)與公司之間的大使。溝通是關(guān)鍵，并且數(shù)據(jù)剖析師必須能夠以公司能夠運(yùn)用的方法解說(shuō)他們的見(jiàn)地，而又不犧牲數(shù)據(jù)的保真度。

數(shù)據(jù)剖析師不只簡(jiǎn)單地總結(jié)了數(shù)字，還解說(shuō)了數(shù)字為何如此重要以及從中能夠得到哪些可行的見(jiàn)地。

以上就是小編今天給大家整理發(fā)送的關(guān)于大數(shù)據(jù)工程師如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。所謂不做不打無(wú)準(zhǔn)備之仗，總的來(lái)說(shuō)隨著大數(shù)據(jù)在眾多行業(yè)中的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)工作能力的工程師和開發(fā)人員是很吃香的，希望各位小伙伴們?cè)俳釉賲?，越?lái)越優(yōu)秀。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析有什么特征

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對(duì)于不同分析要求，我們可以初步分為營(yíng)銷主題、財(cái)務(wù)主題、靈活主題等，然后將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來(lái)進(jìn)行分析。

2、鉆取分析

所謂鉆取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鉆取。向上鉆取是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)，或者減少維數(shù);是自動(dòng)生成匯總行的分析方法。向下鉆取是從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規(guī)比較分析

所謂常規(guī)比較分析，是指一般比較常見(jiàn)的對(duì)比分析方法，例如有時(shí)間趨勢(shì)分析、構(gòu)成分析、同類比較分析、多指標(biāo)分析、相關(guān)性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據(jù)各種成熟的、經(jīng)過(guò)實(shí)踐論證的大型管理模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析的方法。比較常見(jiàn)的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經(jīng)營(yíng)、品類管理分析等。

5、財(cái)務(wù)和因子分析

所謂財(cái)務(wù)和因子分析，主要是指因子分析法在財(cái)務(wù)信息分析上的廣泛應(yīng)用。因子分析的概念起源于20世紀(jì)初的關(guān)于智力測(cè)試的統(tǒng)計(jì)分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變量綜合成較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)，既能大大減少參與數(shù)據(jù)建模的變量個(gè)數(shù)，同時(shí)也不會(huì)造成信息的大量丟失，達(dá)到有效的降維。比較常用的財(cái)務(wù)和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數(shù)據(jù)分析

所謂專題大數(shù)據(jù)分析，是指對(duì)特定的一些規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)常用來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。常見(jiàn)特征是數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低、速度快、時(shí)效低。比較常見(jiàn)的專題大數(shù)據(jù)分析有：市場(chǎng)購(gòu)物籃分析、重力模型、推薦算法、價(jià)格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

統(tǒng)計(jì)學(xué)五大分析方法

1、描述統(tǒng)計(jì)

描述統(tǒng)計(jì)是通過(guò)圖表或數(shù)學(xué)方法，對(duì)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理、分析，并對(duì)數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機(jī)變量之間關(guān)系進(jìn)行估計(jì)和描述的方法。描述統(tǒng)計(jì)分為集中趨勢(shì)分析、離中趨勢(shì)分析和相關(guān)分析三大部分。

2、假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)：參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態(tài)分布)對(duì)一些主要的參數(shù)(如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等)進(jìn)行的檢驗(yàn)。

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一股性假設(shè)(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài))進(jìn)行檢驗(yàn)。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同樣的方法對(duì)同一對(duì)象重復(fù)測(cè)量時(shí)所得結(jié)果的一致性程度。

信度指標(biāo)多以相關(guān)系數(shù)表示，大致可分為三類：穩(wěn)定系數(shù)(跨時(shí)間的一致性)，等值系數(shù)(跨形式的一致性)和內(nèi)在一致性系數(shù)(跨項(xiàng)目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測(cè)信度法、復(fù)本信度法、折半信度法、α信度系數(shù)法。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)最常用的統(tǒng)計(jì)方法

1、對(duì)比分析法

就是將某一指標(biāo)與選定的比較標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比較、與預(yù)算比較。一般用柱狀圖進(jìn)行呈現(xiàn)。

2、結(jié)構(gòu)分析法

就是對(duì)某一項(xiàng)目的子項(xiàng)目占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，一般用餅圖進(jìn)行呈現(xiàn)。比如：A公司本年度營(yíng)業(yè)額為1000萬(wàn)，其中飲料營(yíng)業(yè)額占33.6%、啤酒占55%，其他產(chǎn)品的營(yíng)業(yè)額占11.4%。

3、趨勢(shì)分析法

就是對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行連續(xù)多個(gè)周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，一般用折線圖進(jìn)行呈現(xiàn)。比如：A公司前年度營(yíng)業(yè)額為880萬(wàn)，去年900萬(wàn)，本年度1000萬(wàn)，預(yù)計(jì)明年為1080萬(wàn)。

4、比率分析法

就是用相對(duì)數(shù)來(lái)表示不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)比率，比如：在財(cái)務(wù)分析中有“盈利能力比率、營(yíng)運(yùn)能力比率、償債能力比率、增長(zhǎng)能力比率”。

5、因素分析法

就是對(duì)某一指標(biāo)的相關(guān)影響因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。比如，房?jī)r(jià)與物價(jià)、土地價(jià)格、地段、裝修等因素有關(guān)

6、綜合分析法

就是運(yùn)用多種分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

一般數(shù)據(jù)分析怎么做

統(tǒng)計(jì)分析主要是利用收集、整理的統(tǒng)計(jì)資料，進(jìn)行分析的一種活動(dòng)。一般統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)構(gòu)是：報(bào)告結(jié)果、分析原因、提出建議。注意不要在分析中將報(bào)表文字化，二是重點(diǎn)放在分析上，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)報(bào)表只是一個(gè)結(jié)果，要分析結(jié)果的原因。

統(tǒng)計(jì)分析的方法有很多種，有因素分析法、對(duì)比分分析法、還可以利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)做相關(guān)分析、分布分析等等。

統(tǒng)計(jì)分析作為統(tǒng)計(jì)的最終成果，應(yīng)該成為領(lǐng)導(dǎo)的決策依據(jù)，所以，不要死搬硬套矗恭避枷篆磺遍委撥蓮書本上的分析方法，要使領(lǐng)導(dǎo)感到“有用”，不然這個(gè)分析就是失敗的。

統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)分析方法

怎么做好數(shù)據(jù)分析呢

歡迎大家在這里學(xué)習(xí)怎幺做好數(shù)據(jù)分析!這里是我們給大家整理出來(lái)的精彩內(nèi)容。我相信，這些問(wèn)題也肯定是很多朋友在關(guān)心的，所以我就給大家談?wù)勥@個(gè)!??網(wǎng)站的收集??先來(lái)說(shuō)說(shuō)網(wǎng)站收集前的準(zhǔn)備工作，首先要制定一個(gè)合理的計(jì)劃，怎樣去收集數(shù)據(jù)，從哪些方面去收集;整理收集到的數(shù)據(jù)又需要花多少時(shí)間;由于分析數(shù)據(jù)是重點(diǎn)，需要分析哪些方面的數(shù)據(jù)也需要提前整理出來(lái);最后就是美化數(shù)據(jù)表格，讓自己分析出來(lái)的數(shù)據(jù)一目了然。??在我們開始收集數(shù)據(jù)的時(shí)候，很容易犯的一個(gè)錯(cuò)誤就是看到什幺內(nèi)容比較符合的就都收集下來(lái)，這樣的結(jié)果就是表格里的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，到最后一看，連自己都暈了，密密麻麻的數(shù)據(jù)該怎幺整理和分析啊!其實(shí)我們?cè)谑占瘮?shù)據(jù)的時(shí)候可以先定一個(gè)簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)，什幺樣的數(shù)據(jù)是我們需要的，什幺數(shù)據(jù)是不符合條件的，先作一個(gè)初步的判斷。比如這次是收集各個(gè)省top5的在線旅游網(wǎng)站，就可以根據(jù)在線”和旅游”這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)去判斷收集到的網(wǎng)站是否符合條件。??由于搜索的網(wǎng)站范圍比較廣，所以我主要的入口就是用百度搜索，用省名+在線旅游”或省名+旅游網(wǎng)”等關(guān)鍵詞先找出一部分網(wǎng)站，然后再根據(jù)這些網(wǎng)站的友情鏈接找到其他一些同類型的旅游網(wǎng)站。然后還有就是通

過(guò)一些導(dǎo)航網(wǎng)站找到一些旅游網(wǎng)站，不過(guò)這些導(dǎo)航站的地方性旅游網(wǎng)站不是很多。就這樣，每個(gè)省差不多收集到10個(gè)網(wǎng)站左右，當(dāng)然每個(gè)省的情況都不一樣，有多也