1?？梢暬治鯞ig 數(shù)據(jù)分析的用戶是big 數(shù)據(jù)分析的專家和普通用戶，但對(duì)他們最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特征，容易被讀者接受。2.數(shù)據(jù)挖掘算法數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。

1、數(shù)據(jù)分析方法和步驟數(shù)據(jù)清洗:通常需要對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，以便進(jìn)行有效的分析。數(shù)據(jù)清洗主要包括完整性檢查、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理、異常值處理等。數(shù)據(jù)可視化:通過數(shù)據(jù)可視化，復(fù)雜的數(shù)據(jù)可以更加直觀，易于理解。可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)有直方圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、平行坐標(biāo)圖等等。數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息的技術(shù)。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)是一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則，預(yù)測未知數(shù)據(jù)的技術(shù)。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)和Kmeans聚類。二、比如T檢驗(yàn)T檢驗(yàn)是一種常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法，可以用來檢驗(yàn)一個(gè)樣本的平均值與總體平均值是否相同。舉個(gè)例子，假設(shè)某公司想知道女員工的平均工資是否和全公司一樣，于是他們提取了20個(gè)女員工的工資數(shù)據(jù)，然后計(jì)算出女員工的平均工資。

1。描述性分析這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)上，該方法為數(shù)據(jù)分析 division提供了重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析老師可以通過這些賬單獲得很多客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是描述性分析的方法之一。使用可視化工具可以有效地增強(qiáng)描述性分析提供的信息。2.描述性數(shù)據(jù)分析的診斷分析的下一步是診斷性數(shù)據(jù)分析。

一個(gè)設(shè)計(jì)良好的BIdashboard可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。3.預(yù)測分析預(yù)測分析主要用于預(yù)測。未來某個(gè)事件發(fā)生的可能性，預(yù)測一個(gè)可量化的值，或者預(yù)測某件事發(fā)生的時(shí)間，都可以通過預(yù)測模型來完成。預(yù)測模型通常使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)。

1，比率分析法。比較不同的數(shù)據(jù)，得出比值。2.趨勢(shì)分析法。根據(jù)某一階段某一指標(biāo)的變化繪制趨勢(shì)分析圖。3.結(jié)構(gòu)分析法。根據(jù)某一指標(biāo)在總數(shù)中所占的百分比進(jìn)行觀察。4.相互比較法。選擇一個(gè)或兩個(gè)指標(biāo)作為一組進(jìn)行比較。5.數(shù)學(xué)模型法。構(gòu)建一個(gè)適合某個(gè)指數(shù)的數(shù)學(xué)模型，觀察該指數(shù)的變化。在上述五種定量分析方法中，比率分析是基礎(chǔ)，趨勢(shì)分析、結(jié)構(gòu)分析和比較分析是延伸，數(shù)學(xué)模型方法代表了定量分析的發(fā)展方向。

常見的分析方法有:分類分析、矩陣分析、漏斗分析、相關(guān)性分析、邏輯樹分析、趨勢(shì)分析、行為軌跡分析等等。我以HR的工作為例，說明如何做上述分析，以獲得真知灼見，01)分類分析，比如分成不同部門，不同崗位級(jí)別，不同年齡段，來分析人才流失率。比如你發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門的離職率特別高，那么你就可以分析一下，02)矩陣分析比如公司有價(jià)值觀和能力的測評(píng)，那么我們可以把測評(píng)結(jié)果做一個(gè)矩陣圖，找出價(jià)值觀匹配強(qiáng)的員工，價(jià)值觀匹配弱的員工，價(jià)值觀匹配弱的員工的比例，從而找出公司的人才健康狀況。