做好準(zhǔn)備后，我們就進(jìn)入正題，開始分析:1。這是什么？數(shù)據(jù)分析一定是針對(duì)某個(gè)對(duì)象的，就像消費(fèi)記錄是針對(duì)某個(gè)店鋪的一樣。首先要做的是通過數(shù)據(jù)來描述這個(gè)對(duì)象。所以我們主要從兩個(gè)方面來關(guān)注一個(gè)物體的整體描述和特征:1?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)是最直接的方法，應(yīng)用起來也很簡(jiǎn)單。

虛擬公司名為樂嘉辦公用品電子商務(wù)有限公司，銷售業(yè)務(wù)遍布中國(guó)各地。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，樂嘉公司銷售部門需要準(zhǔn)確、直觀、全面地了解其銷售業(yè)務(wù)。QuickBI支持不同級(jí)別的自定義鉆取。如果是地理鉆取，需要:① 數(shù)據(jù)將對(duì)應(yīng)字段設(shè)置為具有地理維度的省市；②在儀表板打開的情況下跑步。如果在其他級(jí)別鉆取，只需打開儀表板并鉆取。

對(duì)于快消品企業(yè)銷售情況的分析數(shù)據(jù)，可以參考以下案例思路:A公司是全球最大的消費(fèi)品公司之一，也是世界500強(qiáng)企業(yè)之一，員工近10萬人。涉及的產(chǎn)品包括化妝品、個(gè)人清潔、個(gè)人護(hù)理、面部護(hù)理、嬰兒護(hù)理、家居清潔等多個(gè)品類。多年前，該公司在中國(guó)設(shè)立了研發(fā)中心，專注于開拓國(guó)內(nèi)市場(chǎng)。截至目前，已在北京、上海、天津等地設(shè)立多家分公司，員工總數(shù)近萬人。

業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)是完成月度/季度/年度銷售目標(biāo)，需要實(shí)時(shí)了解整體業(yè)務(wù)運(yùn)行情況，找出增長(zhǎng)或下降的原因，及時(shí)做出有效應(yīng)對(duì)；銷售團(tuán)隊(duì)龐大，想及時(shí)了解每個(gè)銷售主管的銷售完成情況，拜訪完成情況，進(jìn)店時(shí)間。有很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如DMS經(jīng)銷商系統(tǒng)、CRM銷售管理系統(tǒng)、WMS系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等。各系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一，接口混亂，無法進(jìn)行統(tǒng)一分析。數(shù)據(jù)海島問題嚴(yán)重。

企業(yè)就像一本故事書，數(shù)據(jù)是細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)分析流程是骨干，分析師是寫故事的人。應(yīng)該清晰明了，重點(diǎn)突出；主角是角色，配角是配合。這些大大小小的故事，通過數(shù)據(jù) report呈現(xiàn)給你；只有了解她，你才能了解企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)和興衰，你才能了解企業(yè)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)。通過儀表盤、柱狀圖、折線圖和各種圖表的展示，以更通俗易懂的方式說明數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)，以便更好地利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

面對(duì)商業(yè)問題，不知道分析什么數(shù)據(jù)以及如何分析。這種情況比較被動(dòng)?？梢允褂脭?shù)據(jù)可視化分析軟件。如果數(shù)據(jù)太多，做不好數(shù)據(jù)目測(cè)根本判斷不出好壞；沒有數(shù)據(jù)可視化，很多問題很容易被隱藏。數(shù)據(jù)可視化分析一般通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各種圖表的展示，以更通俗易懂的方式說明數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)，以便更好地利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

本文講解了數(shù)據(jù)分析的一些知識(shí)，因?yàn)樵跀?shù)字化時(shí)代，無論是開發(fā)、分析師、產(chǎn)品還是運(yùn)營(yíng)，掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念都是必備的崗位技能。我們常說的“數(shù)據(jù)感覺”，也可以概括為“數(shù)據(jù)分析思維”。本文包括以下四個(gè)部分:1 .為什么數(shù)據(jù)分析很重要2。常用的分析方法有哪些3。數(shù)據(jù)一些驅(qū)動(dòng)方法論4。數(shù)據(jù)分析師的高級(jí)技巧|0x00 Why 數(shù)據(jù)分析很重要。

Noise是被測(cè)變量的隨機(jī)誤差或方差。數(shù)據(jù)平滑技術(shù):1。劃分:通過檢查數(shù)據(jù)的鄰居(即周圍的值)對(duì)數(shù)據(jù)的值進(jìn)行平滑和排序。有序值分布在一些“桶”或盒子中，并且執(zhí)行局部平滑，因?yàn)楹凶臃至逊椒z查最近鄰居的值。一般來說，寬度越大，平滑效果越大。2.回歸:數(shù)據(jù)可以用一個(gè)函數(shù)(比如回歸函數(shù))來擬合平滑數(shù)據(jù)。線性回歸包括找到適合兩個(gè)屬性的“最佳”線，以便一個(gè)屬性可以用來預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性。

3.聚類:通過聚類可以檢測(cè)出異常值，相似的值可以組織成組或簇。直覺上，落在分類集之外的值被視為異常值，4.手動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)集成多個(gè)數(shù)據(jù)sources數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在同一數(shù)據(jù) storage中。集成數(shù)據(jù)時(shí)，首先要考慮的是模式集成和對(duì)象匹配，在數(shù)據(jù)中集成了冗余，這是另一個(gè)需要考慮的重要問題。一些冗余可以通過相關(guān)性分析來檢測(cè)，相關(guān)并不意味著因果關(guān)系，即如果A和B相關(guān)，并不意味著A導(dǎo)致B或B導(dǎo)致A.。