數據分析 方法論什么事？首先，數據分析 方法論就像國家的方針政策一樣，指導和決定著我們分析的方向。數據分析 Rule是指具體的分析方法，比如我們常見的比較分析、交叉分析、相關分析、回歸分析、聚類分析等，數據分析 Law，數據分析 Rule從微觀角度指導我們如何進行數據分析，幾種常用的數據數據分析方法:PEST分析法、5W2H分析法、邏輯樹分析法、4P營銷理論和用戶行為理論。
企業(yè)大數據規(guī)劃的三個能力和五個步驟大數據規(guī)劃有五個步驟。第一，從業(yè)務驅動的角度，相關部門選擇要解決和生成的業(yè)務場景。根據需求處理和采用整合這些場景所需的大數據。當然，選擇的重點是如何讓信息快速產生價值。數據分析的未來將更加大眾化和實時化數據分析，也就是說“在正確的時間為正確的人獲取正確的信息”。從這個意義上說，已經超越了技術本身，是更接近業(yè)務層面的實時分析。
如果企業(yè)沒有完善的數據整合、分析和行動能力，遲早會面臨被淘汰的風險。在商業(yè)環(huán)境發(fā)生巨大變化的情況下，任何企業(yè)都必須做好大數據規(guī)劃的準備，讓競爭對手先發(fā)現市場的新趨勢。我們建議企業(yè)與政府機構建立數據整合能力、分析能力和行動能力。對于任何公司的管理層來說，都需要充分認識到數據的重要性。在管理層充分認識到數據的重要性后，要有足夠的人員和能力去整合、建設和完善數據管理的基礎。
很多剛開始做的朋友數據分析不知道數據分析如何開始，更不知道一個完整的數據分析流程涉及哪些環(huán)節(jié)。數據分析的流程比較簡單，主要包括以下六個環(huán)節(jié):明確分析目的、數據采集、數據處理、數據分析、數據可視化、結論與建議。首先明確數據分析的目的任何事物都是有目的的，-0/也是如此。在數據分析之前，我們首先要明白為什么數據分析？三常見數據分析目標:波動解釋類型:銷量驟降，新用戶留存率驟降。這時候就會需要數據分析 division來解釋為什么會出現這樣的波動，分析也更有重點，主要是找出波動的原因。
