数据分析原则-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析原则的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析原则的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
2. Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：

1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具

我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。

一：1 个数据分析的基本思路

数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：

• 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
• 第二步，需要制定分析***，如何对场景拆分，如何推断。
• 第三步，从分析***中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
• 第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
• 第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析***。

以 “投资理财” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析***中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？

谢邀，我是Excel大全，每日分享实用的Excel小技巧。

这里，我将从以下几个部分分享，Excel中如何快速提升数据统计、分析效率？

（PS. 只分享下具体思路，相关的技巧，可以到我头条上找）

希望能帮到你：

01 规范的数据源

“好的开始，是成功的一半”，有了规范的数据源，统计分析将事半功倍！

这点在统计分析中，我认为是最重要的，比各种各样花枝招展的技巧要重要。

多年的职场中，我发现，身边大部分同事统计效率低下，最主要的原因，并不是Excel不熟悉，并不是技巧不够多，而是，数据源不规范。

他们在做数据分析时，往往需要花大量的时间在规范数据源上。如：

出现了文本型数字；

不统一的日期格式；

不一样的简称信息；

价格和单位无法计算；

等等等等

所以，规范的数据源，是最重要的！

之前的回答中，我就分享过一些良好的数据习惯，需要的朋友，可以翻下我的相关回答。

02 使用快捷键，效率提升看得见

我向来喜欢使用快捷键，两三个按键能搞定的事情，向来不劳烦鼠标！

快捷键，提升效率最快的方式，也是简单实用的技巧！

在Excel中，快捷键也是无处不在的：

• 鼠标在功能菜单上稍作停留，即刻有快捷键提示和功能简介；
  

• 按住Alt键，菜单上有字母提示，这是通用快捷键；

• 网上有很多的快捷键对照表，需要的可以打印出来看看，这里送大家一张我珍藏的速查表

03 扎实的函数基础，是统计分析的不可或缺的

函数，是Excel中最重要的一个部分，也是用好Excel必备技能之一。

想用好Excel，提升效率，必会Excel函数公式！

Excel提供了几百个的函数，每个函数针对不同的用户需求点。

熟练运用各种统计函数，自然就能提升统计分析的效率。

试想下，本来一个函数就能搞定的统计，非要自己搞个复杂的算法，那不是自讨苦吃。

顺便分享下几个函数使用的小技巧：

• 函数向导：菜单“公式”-“插入函数”，这里，Excel将一步一步带你找到需要的函数，并指导你如何使用；
  

• 函数分类：菜单“公式”-函数分类，财务、逻辑、文本、日期、查找、数学、统计、工程等分类，有空多看看，熟悉下相关行业的函数，用到时，自然而然能想到；

• 帮助：按下F1，这里是Excel的百科全书，输入关键词，就能找到相关的主题帮忙；

04 能用***表的，我绝不用函数

***表，也是我最喜欢使用的功能之一，能用***表搞定的统计分析，我绝不用函数。

只要用过***表，就能体会到，Excel中统计分析的高效了：简简单单几个操作，只需拖动下鼠标，便能搞定日常工作中80%的统计分析，不信，你就试试，绝对超乎你的想象！

很多情况下，***表只需3个操作就能完成：

• 插入***表；
  

• 调整布局；

• 设置统计方式；

这里给大家举一个简单例子：

别怀疑，靠着这招，我已经横行办公室多年了。。。

自从用上***表，各种维度的统计分析，各种数据的分分合合，都是鼠标几个点击间的事儿！

05 PowerQuery

PQ官方的介绍“Power Query 是一种数据连接技术，可用于发现、连接、合并和优化数据源以满足分析需要。Power Query 是 Excel 中可用的三大数据分析工具之一！”

好吧，PQ就是大数据分析工具，Excel2016中自带集成。

复杂的数据来源，文件、数据库、网站等各种来源的数据，交给PQ，妥妥的！

这，绝对是你处理复杂数据来源的大器，提高统计分析效率最好的依仗！

做个小结

Excel看起来很简单，实际上水很深！

功能是死的，但，思路是活得。

不管是做统计分析，还是处理业务数据，最重要的思路，谋定而后动！

先想好目标（最终的展示）和实施步骤（用什么功能来实现比较简单）再动手，就能事半功倍，效率才能杠杠的！

好了，这个问题，我就分享到这，欢迎评论区留言讨论！

我是Excel大全，码字不易，点个赞鼓励下呗，谢谢！

到此，以上就是小编对于数据分析原则的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析原则的2点解答对大家有用。