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數據分析那點事兒（二）
2018-12-12
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在之前我們給大家講了講什么是數據分析以及數據分析的目的，數據分析就是通過使用合適的方法進行統計，統計也不是隨隨便便的統計的，需要找對方法。統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。而數據分析的目的就是通過分析數據找到企業未來的發展情況。今天就給大家講一下如何分析數據分析。


那么如何進行數據分析？首先我們需要進行數據建模。數據建模的意義在于明白了數據分析動機。搭建數據指標模型需要考慮商業模式、業務場景、最初動機。搭建數據分析模具的時候需要對現有指標進行優化性改造，以及不同行業交叉借鑒其他行業制定的數據指標，還需要發掘更多有價值有意義的數據指標。


那么如何確定數據來源呢？大家都知道，數據分析的對象是數據，數據從哪來？數據本身的準確性從根本上影響著分析結果的有效性，所以確保有效、靠譜的數據來源至關重要。對于數據獲取的來源有很多，我們一般都是使用數據分析系統、定量調研和定性調研和委托專業的調研機構。數據分析系統一般存在每個公司的數據庫中，公司自有的數據是質量不錯的數據，也是最可靠、最全面的。一般而言，有條件的情況下都是以內部數據為準。而定量調研和定性調研我們需要拿起電話、走上街頭、發放問卷都不失為一種可行的辦法。同時我們可以專業調研機構。一般而言，權威結構統計調研的數據還是具有極強的參考性的，但也不能完全免于主觀因素。


在數據分析的過程中，我們還要使用一定的方法使得數據的使用有意義，我們需要使用數據分析工具以及對數據分析進行加工，這樣才能夠把數據分析做的很出色。一般來說，數據分析工具有Excel、MySQL等等，學會使用了這些工具才能夠做好數據分析這項工作。


大家在學習數據分析的時候一定要注意數據工具的學習以及對于業務知識的重視，這樣不但能夠學到有用的知識，還能夠獨立做好數據分析工作，所以說，數據分析行業的門檻是比較高的，不過只要我們能夠靜下心來學習，那么這根本不是事兒。


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