簡(jiǎn)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(xué)習(xí)R語言，tableau，PowerBI，那么我建議你從最基礎(chǔ)最核心的數(shù)據(jù)分析方法開始。在一個(gè)年銷售額不到10億的電商公司(行業(yè)內(nèi)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(nèi)容雖然簡(jiǎn)單，但細(xì)節(jié)上充滿了實(shí)用技巧。對(duì)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(duì)比，就沒有分析。就是這個(gè)對(duì)比分析法。在實(shí)際分析場(chǎng)景中，比較有不同的應(yīng)用維度。比如有環(huán)比、同比、橫向比、縱向比、絕對(duì)值比、相對(duì)值比等等。下面來解釋一下它們不同的應(yīng)用場(chǎng)景。1.絕對(duì)值的比較和相對(duì)值的比較從概念上講，絕對(duì)值包括正數(shù)、負(fù)數(shù)和零值。

1、分解主題分析所謂分解主題分析，就是針對(duì)不同的分析需求，我們可以初步將其分為營(yíng)銷主題、財(cái)務(wù)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(jìn)行分析。2.鉆取分析所謂鉆取分析，是指改變維度的級(jí)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(xì)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(dòng)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(shí)間趨勢(shì)分析、成分分析、相似比較分析、多指標(biāo)分析、相關(guān)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(yàn)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(yíng)、品類經(jīng)營(yíng)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(biāo)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(qiáng)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(gè)設(shè)計(jì)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(shí)間序列進(jìn)行整合，以便更好地分析數(shù)據(jù)。3.預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)分析主要用于預(yù)測(cè)。未來某個(gè)事件發(fā)生的可能性，預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者預(yù)測(cè)某件事發(fā)生的時(shí)間，都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。預(yù)測(cè)模型通常使用各種變量數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣性與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。

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(guān)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(kù)中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)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(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到。2.可應(yīng)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(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對(duì)汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營(yíng)銷人員就可以將新車的廣告宣傳冊(cè)直接郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。

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(fù)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(jì)分析數(shù)據(jù)并探索數(shù)據(jù)的分布、特征、關(guān)系和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)建模:根據(jù)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型，對(duì)數(shù)據(jù)的未來情況進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

在實(shí)踐中，可以根據(jù)具體的需要和問題靈活運(yùn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。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(jì):用于描述數(shù)據(jù)的分布、中心位置、分散性、對(duì)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(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，尤其是對(duì)業(yè)務(wù)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(duì)比分析法對(duì)比分析法常用的基本分析方法。雖然方法特別簡(jiǎn)單，但幾乎所有的分析報(bào)告都會(huì)采用對(duì)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(gè)維度、同一個(gè)粒度上進(jìn)行比較是沒有意義的。2.5W2H 分析法該方法主要應(yīng)用于用戶行為研究和特殊問題分析，從時(shí)間、地點(diǎn)、人、事、原因、方式、價(jià)格七個(gè)方面對(duì)一個(gè)問題進(jìn)行描述和研究。