簡介:數(shù)據(jù)分析師需要哪些「專業(yè)技能」？如果有人建議你學習R語言，tableau，PowerBI，那么我建議你從最基礎最核心的數(shù)據(jù)分析方法開始。在一個年銷售額不到10億的電商公司(行業(yè)內大部分電商公司可能年銷售額都不到1億)，只要你掌握一些基本的數(shù)據(jù)分析方法，配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)操作了。

內容雖然簡單，但細節(jié)上充滿了實用技巧。對比法是所有分析方法中最基本、最熟悉的一種數(shù)據(jù)。俗話說，沒有對比，就沒有分析。就是這個對比分析法。在實際分析場景中，比較有不同的應用維度。比如有環(huán)比、同比、橫向比、縱向比、絕對值比、相對值比等等。下面來解釋一下它們不同的應用場景。1.絕對值的比較和相對值的比較從概念上講，絕對值包括正數(shù)、負數(shù)和零值。

1、分解主題分析所謂分解主題分析，就是針對不同的分析需求，我們可以初步將其分為營銷主題、財務主題、柔性主題等。，然后把這些大主題逐步拆解成不同的小方面進行分析。2.鉆取分析所謂鉆取分析，是指改變維度的級別，改變分析的粒度。按方向分為:向上鉆和向下鉆。向上鉆取是將低層的細節(jié)數(shù)據(jù)匯總到某一維度的高層匯總數(shù)據(jù)或降維；這是一種自動生成匯總行的分析方法。

3.常規(guī)比較分析所謂常規(guī)比較分析，是指常見的比較分析方法，如時間趨勢分析、成分分析、相似比較分析、多指標分析、相關分析、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，是指基于各種成熟的、經(jīng)過驗證的大型管理模型來分析問題的方法。常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經(jīng)營、品類經(jīng)營分析等。

1。描述性分析這是最常見的分析方法。在商業(yè)上，該方法為數(shù)據(jù)分析師提供了重要的指標和商業(yè)度量方法。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些票據(jù)獲得大量客戶數(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描述性分析提供的信息。2.診斷分析描述性數(shù)據(jù)分析的下一步是診斷性數(shù)據(jù)分析。

一個設計良好的BIdashboard可以將數(shù)據(jù)讀數(shù)、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)的功能按照時間序列進行整合，以便更好地分析數(shù)據(jù)。3.預測分析預測分析主要用于預測。未來某個事件發(fā)生的可能性，預測一個可量化的值，或者預測某件事發(fā)生的時間，都可以通過預測模型來完成。預測模型通常使用各種變量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預測結果密切相關。

常用方法:數(shù)據(jù)Mining數(shù)據(jù)常用的分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網(wǎng)頁挖掘等。他們從不同的角度挖掘。分類:1。分類就是在數(shù)據(jù)庫中找出一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并根據(jù)分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到。2.可應用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預測等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以將新車的廣告宣傳冊直接郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機。

數(shù)據(jù)分析通常包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集:獲取需要分析的數(shù)據(jù)，可以從各種數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清理:清理整理數(shù)據(jù)，包括去除重復數(shù)據(jù)，缺失數(shù)據(jù)，異常。數(shù)據(jù)探索:可視化和統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)并探索數(shù)據(jù)的分布、特征、關系和趨勢。數(shù)據(jù)建模:根據(jù)數(shù)據(jù)的分析結果，利用統(tǒng)計方法或機器學習算法建立模型，對數(shù)據(jù)的未來情況進行預測分析。

在實踐中，可以根據(jù)具體的需要和問題靈活運用數(shù)據(jù) analysis的方法。比如在數(shù)據(jù)清理方面，可以使用Excel、Python、R等工具對數(shù)據(jù)進行處理和清理；至于數(shù)據(jù) exploration，數(shù)據(jù)可視化工具和統(tǒng)計分析工具可用于數(shù)據(jù)分析；在數(shù)據(jù)的建模中，可以使用回歸、聚類、決策樹等算法對數(shù)據(jù)進行建模和預測。至于數(shù)據(jù)更具體的分析方法，我就依次列出來:描述性統(tǒng)計:用于描述數(shù)據(jù)的分布、中心位置、分散性、對稱性。

Learning數(shù)據(jù)Analysis數(shù)據(jù)分析方法，什么漏斗分析法，PEST，SWOT模型，杜邦分析法等等。而且由于不同版本的解讀，分析方法也多種多樣，令人眼花繚亂。值得一提的是，分析方法一定要結合行業(yè)特點，尤其是對業(yè)務的掌握，這樣才能事半功倍。下面介紹幾種常用的分析方法:1。對比分析法對比分析法常用的基本分析方法。雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報告都會采用對比分析的方法。

這里需要注意的是，無論是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方都必須具有可比性，在同一個維度、同一個粒度上進行比較是沒有意義的。2.5W2H 分析法該方法主要應用于用戶行為研究和特殊問題分析，從時間、地點、人、事、原因、方式、價格七個方面對一個問題進行描述和研究。