数据分析在线-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析在线的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析在线的解答，让我们一起看看吧。

1. 没有数据分析功能怎么办？
2. 电子商务沙盘系统中数据分析的主要参考指标？
3. 数据分析一般使用哪代office？
4. 偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同？

没有数据分析功能怎么办？

如果你找不到数据分析，首先要确定你的数据需求和目标。考虑将数据分析任务外包给专业的数据分析公司，他们能够提供一系列的数据挖掘、业务分析和数据可视化方案。

另外，参考互联网上公开的数据集，如***公共数据等。

你也可以考虑收集自己的数据，使用免费的在线调查、调研工具，或者自己创建问卷。最后，了解一些数据处理技能，学习数据分析相关教程和书籍，从而自己进行数据分析。

电子商务沙盘系统中数据分析的主要参考指标？

1.网站使用:PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等;

2.流量来源分析:各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等;

3.营数据:总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退 货率等;

4.用户分析:会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。

数据分析一般使用哪代office？

做数据分析，有几个问题是绕不过去的：

1. 数据清洗

当数据源不规范，或者数据源的数据结构未达到我们的要求，那么需要先对数据进行清洗和整理。

2. 数据建模

大多数情况下，数据来源都不存放在同一个表下（关系型数据库）。我们需要对不同的表进行连接建立数据模型以及添加需要的度量值等等。

3. 数据可视化

通过数据清洗和数据建模之后，最后将分析报告以图表形式呈现，这就是数据可视化。

PS: 微软还有一款独立的商业BI工具--PowerBI，可以和Office2016中的PowerQuery,PowerPivot无缝连接。

4. 数据量

当前excel单个sheet的数据量最多可以容纳104万行。

可是对于SQL这样动辄几百万几千万行的数据库，Excel的sheet就显得力不从心了。不过通过PowerQuery就可以解决这个行数限制的问题。

从理论上来将，只要计算机内存足够大，那么PowerQuery中的行数不受限制。

结论

Office2016，Office2019已经集成了数据清洗工具PowerQuery，数据建模工具PowerPivot以及数据可视化工具PowerView和PowerMap（需要有地理位置的字段）。

而Office365订阅版本，除了拥有最新版（目前是2019）的Office桌面应用端，更包括了PowerBI组件的在线端和桌面端。

所以，按照题目说法，涉及SQL和数据分析，我建议你选择Office365订阅版本。（不过初学阶段，选择Office2016或者Office2019也无妨。）

Office365是微软的付费订阅服务，具体的价格可以到微软***查看，最后自行决定吧。

毋庸置疑，应该首选office2016或office365。这是目前最新的版本，期中的PowerQuery,Powerpivot,PowerView等远胜传统的excel函数，十分强大。

偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同？

本人的头条文章，供参考：如何挖掘数据价值？关于机器学习解决问题的2条路径的一点思考

***s://***.toutiao***/i6638514991362212359/

机器学习处理的对象是数据，机器学习可以找到已有数据的规律与特征，机器学习的最终价值是“数据规律与特征”的“价值变现”。(规律/特征未必稳定)

而“最终价值”取决于“需求”，那么机器学习能否找到“需求”？机器学习能否找到“满足需求”而需要的“特征支持”？机器学习能否从数据中找到相应的“特征”？

1.1 机器目前解决不了“深层次的需求”的问题，因为需求来源于矛盾的演进过程中，对矛盾的认识是多次、由浅而深的、动态的过程。机器学习基于统计理论，没有形成多维度分析、思考、推理、验证、小结、判断等能力。所以机器学习不能精确地、深层次地分析需求，但在现有规律、公理基础上能够预测“表层需求”的大概率***。

1.2 基于过去的数据记录，机器可以分析“数据”与“目标”的关联关系，但此种关联仅仅是“表层的现象”，而非“因果关系”。从关联性分析出必然性，依然需要人的介入分析。

1.3 如果在1.2环节中，已经找到了“数据”与“目标”的因果关系，那么已不需要再寻找“特征”。如果“特征支持”的表述是模糊的，那么从数据中寻找“特征”的行为，是一个标准的数据分析行为。另外的情形：通过分析方法得出数据的各种特征，但特征可能用途不明（浅层特征有语义特性，有可解释性，演化出新应用的可能性较高；但深层特征，可解释性不强，演化出新应用的可能性较低）。

由上可见：1.1->1.2->1.3是一个典型的工程问题的解决路径，而1.3->1.2->1.1是典型的研究成果转化的路径。

无论何种路径，问题的解决都需要领域知识与机器学习知识的结合，通常也难以做到一步到位地解决问题，随着认识的深入与全面，机器的认知能力和水平也随之而提升，一个好的解决问题的模型一定是在实践中成长（演进）出来的结果。

怎么说呢，打的比方吧，偏业务的就有些像产品经理，偏技术的就是专业的数据挖掘。前者需要数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。

后者的话数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多

一般即掌握业务知识，又掌握技术的人才非常少，所以对企业来说只能让精通业务的和精通技术的都来做数据分析，各有专长。

其实随着数据分析软件的发展，企业现在已经可以专注于自身的业务发展，将数据分析的技术部分交给专业的公司来完成，比如东软的Dat***iz（***s://cloud.neusoft***/pages/product/p_dat***iz）数据可视化分析软件，就是面向业务人员的探索式数据可视化分析工具，业务人员不需要数据分析的专业技术知识，就可以进行数据可视化分析。

到此，以上就是小编对于数据分析在线的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析在线的4点解答对大家有用。