1、如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习以上是小编为大家分享的关于如何高效地进行数据分析？的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货；而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据二八法是抓重点分析，适用于任何行业找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让；数据分析需要学习以下几点一统计学二编程能力三数据库四数据仓库五数据分析方法六数据分析工具想要成为数据分析师应该重点学习以下两点1pythonSQLR语言这些都是最基础的工具，python都是最好。
2、进行数据分析1要求明确准确 明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容，并清晰准确地理解和表达相关内容在需求沟通中，通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通需求的核心内容可以从分析目的分析主体分析口径；数据分析方法1对比分析法 对比分析法是通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法常见的对比有横向对比和纵向对比利用对比分析法可以对数据规模大小水平高低速度快慢等做出有效的判断和评价2；1分析设计 首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导2数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了；3预测分析针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑最重要的一点我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程然后；当分析目的明确后，我们需要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？采用哪些逻辑思维？运用；如果你能够具备足够的数据素养，知道如何呈现数据，同时能够把数据表达出来，那么就能在故事当中融入足够有说服力的数据，故事自然变得很有说服力1 理解沟通目的和对象 如果你说服一个客户购买你的理财产品，你会怎么跟他说。
3、要做好数据分析工作，需要从数据和分析两个方向共同入手1数据培养 数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识；1 描述型分析 这是最常见的分析方法在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法例如，每月的营收和损失账单数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据了解客户的地理信息，就是ldquo描述；1趋势分析最简单最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率GMV活跃用户数可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因2多维分解 也就是通过不同的维度对于；做数据分析明确需求主要是与他人沟通与需求相关的一切内容，并清晰准确地理解和表达相关内容在需求沟通中，通过掌握需求的核心内容，可以减少反复沟通需求的核心内容可以从分析目的分析主体分析口径分析思路完成时间。
4、数据分析有分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见01 分类分析比如分成不同部门不同岗位层级不同年龄段。
5、收集数据 数据分析师的工作第一步就是收集数据，如果是内部数据，可以用SQL进行取数，如果是要获取外部数据，数据的可靠真实性和全面性其实很难保证2 数据清洗 数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果；3预测性分析能力 预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断4语义引擎 由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据语义引擎需要被设计；常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类回归分析聚类关联规则特征变化和偏差分析Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘一分类1分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并。
