你需要具备一个数据化的思维模式,比如数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维……,灵活运用这些思维可以帮助你在进行数据分析时,能找到不能的角度切入分析并保持清晰的思维逻辑;还需要具备一定的业务理解能力,在了解业务的基础上理解业务背后的商业思路,运用数据,灵活设定分析目标,分析数据蕴含的价值。

因为培养数据分析的能力是一个循序渐进的过程,需要慢慢积累并搭建自己的数据分析只是体系,因此,接下来,就借助数据分析的过程来简单介绍可以逐步培养和提升的数据分析功能点。

首先是前期的分析理论准备阶段,包括:明确业务场景、确立分析目标和列出核心指标;

我们要做的就是,首先明确是什么样的业务场景,不同的业务,分析体系也随之不同;然后,结合业务问题确定分析的目标,列出核心指标,再搜集整理所需要的数据。

接下来就是正式的数据分析阶段,包括:数据获取、数据清洗和分析数据;

互联网时代,数据获取看似难度不大,但不是所有获取的数据都具有分析价值,往往需要数据分析工作者运用结构化的逻辑思维将商业问题转化成数据问题,如,需要哪些字段,从哪些角度来分析等等,在界定了这些问题后,再进行数据采集。

采集到的数据不一定可以直接进行使用,因此需要对数据进行简单的清洗,一般会借助一些工具协助进行,比如最基础的Excel制表工具等等。

在进行最后的数据分析步骤时,我们也会用到很多丰富的数据分析、数据可视化、数据挖掘的工具,可以根据自己的实际需求进行选择:

统计分析软件:SPSS、SAS、VBA等

编程数据挖掘软件:R、Python

经典BI工具:Tableau、PowerBI、FineBI、DataFocus等

一般工作中做场用到的就是各类BI工具们,部分优秀的BI工具,比如DataFocus、帆软等,甚至可以连接数据清洗和数据可视化,运用数据大屏将可视化结果进行展示,成品效果酷炫且可视化效果极佳~~

智能商贸大屏

标签: , ,
版权声明:除非注明,否则均为DataFocus企业大数据分析系统 原创文章,转载请以链接形式标明本文地址。否则将追究法律责任。
转载请注明来源:https://www.datafocus.ai/38428.html
上一篇:
下一篇: