對(duì)于大部分職場(chǎng)人來(lái)說(shuō)，掌握Excel的數(shù)據(jù)分析功能，可以應(yīng)對(duì)大部分常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。掌握Excel后，你應(yīng)該進(jìn)一步了解數(shù)據(jù)庫(kù)，從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)開始，重點(diǎn)是Sql語(yǔ)言。掌握了數(shù)據(jù)庫(kù)之后數(shù)據(jù)分析的能力會(huì)有很大的提升，可以分析的數(shù)據(jù)量也會(huì)有明顯的提升。

1。Excel:簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理。一般進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的公司都會(huì)做一些報(bào)表和數(shù)據(jù)處理。這類工作需要結(jié)合其他技能才有發(fā)展空間，前景可以行業(yè)數(shù)據(jù)分析。2.編程和SQL:互聯(lián)網(wǎng)公司基本都需要，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的跟蹤和反饋系統(tǒng)很重要。數(shù)據(jù)分析老師在這里的角色是一個(gè)技術(shù)管理層的角色，對(duì)技術(shù)略知一二，但也能從數(shù)據(jù)中得出一些結(jié)論，向決策層提出有價(jià)值的建議。

1和數(shù)據(jù)分析的用戶是專家和普通用戶，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。

3.預(yù)測(cè)分析能力很棒數(shù)據(jù)分析最終的應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測(cè)分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征，科學(xué)地建立模型，然后通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。4.語(yǔ)義引擎數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可以從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞，或者其他輸入語(yǔ)義來(lái)分析判斷用戶的需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

數(shù)據(jù)分析寫報(bào)告的前提和基礎(chǔ)是:數(shù)據(jù)分析。1.簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析就是分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析用更專業(yè)的方式來(lái)說(shuō)，是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)大量收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)、理解、消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。2，數(shù)據(jù)分析，其實(shí)就是經(jīng)營(yíng)分析，是對(duì)有代表性的經(jīng)營(yíng)數(shù)字進(jìn)行整理和挖掘，而不是簡(jiǎn)單的加減乘除，更不是玩眼花繚亂的圖表。

3.如果僅僅根據(jù)系統(tǒng)導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很多時(shí)候結(jié)論是片面的，甚至無(wú)法得出正確的結(jié)論。原因是從系統(tǒng)中導(dǎo)出的數(shù)據(jù)。很多字段沒(méi)有用到，也沒(méi)有要用的字段，所以數(shù)據(jù)分析花了很多時(shí)間整理導(dǎo)出的數(shù)據(jù)。除了將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之外，還需要從其他途徑獲得必要的支持?jǐn)?shù)據(jù)，以改進(jìn)將在數(shù)據(jù)分析中使用的數(shù)據(jù)表格。

數(shù)據(jù)分析: 1的三種常用方法。數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析趨勢(shì)分析一般適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，如點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶數(shù)等。做一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖不是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析需要明確數(shù)據(jù)的變化，分析變化的原因。趨勢(shì)分析，最好的輸出是比值。在趨勢(shì)分析中，需要明確幾個(gè)概念:環(huán)比、同比、定基比。環(huán)比是指本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的對(duì)比。比如對(duì)比2019年2月和2019年1月，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是會(huì)有一些季節(jié)性差異。

定基比比較好理解，就是與某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如以2018年1月為基點(diǎn)，定基比與2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。比如2019年2月，某APP月活躍用戶數(shù)為2000萬(wàn)，比1月增長(zhǎng)2%，比去年2月增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析的另一個(gè)核心目的是解釋趨勢(shì)。對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，要對(duì)發(fā)生的事情給出合理的解釋，不管是外部原因還是內(nèi)部原因。

理清思路，制定計(jì)劃。一個(gè)清晰的數(shù)據(jù)分析的思路是有效執(zhí)行數(shù)據(jù)分析的首要條件，一個(gè)清晰的思路也是整體...2.數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是按照一定的數(shù)據(jù)分析框架，收集與項(xiàng)目相關(guān)的數(shù)據(jù)的過(guò)程，數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析...3.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是對(duì)項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行處理，形成合適的方式數(shù)據(jù)分析。因子分析:即對(duì)某一指標(biāo)的相關(guān)影響因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。