举例分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解 二对比分析 对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法 我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异比如在时间维度上的同比和环比增长率定基比，与竞争。
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。
做数据分析，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，将数据培养的意识和任务。
2 诊断型分析 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心良好设计的BI dashboard能够整合按照时间序列进行数据读入特征过滤和钻取。
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。
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，其结果质量直接关系。
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。
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。
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3推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断数据分析过程实施 数据分析过程的主要活动由识别信息需求收集数据分析数据评价并改进数据分析的有效性组成 一识别信息需求。
3趋势分析法 就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现比如A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万4比率分析法 就是用相对数来表示不同项目的。
系统支持的数据预处理方法包括采样拆分过滤和映射列选择空值处理并行合并行元数据编辑JOIN行选择重复值去除等4数据分析合适的数据 分析数据在分析过程中的地位是首要任务从分析的目的出发，运用。
在进行数据分析的时候，我们可以制定一个计划，就能够知道自己在各个阶段该如何做好数据分析工作简单来说，可以总结为五个步骤，这五个步骤分别是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化。
1明确目的和思路 首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标各类。
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。
