问：数据分析包括哪些内容?
- 答：1.数据获取
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题携大来解决，直白点讲就是需要哪辩贺竖些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行。此环节，需要具备结构化的。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业不可缺少的技能;还有Hadoop之类的，也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.数据呈现
可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，拍信根据实际情况掌握即可。 - 答：1、分析什么数据
我们在分析数据的时候一定要先明确好我们分析的是什么数据，一般来说，确定好分析目的以后，才能够有目标性的去获取数据，然后根据数据寻找对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这样才能够为后续的数据分析工作做好铺垫。
2、什么时液租候数据分析
一般来说，数据分闹樱兆析基本上渗透了业务的各个方面，数据分析需要跟踪整个业务运营方向。很多的商业行为都是需要数据分析来支撑的。
3、从哪里获取数据
相对来说，数据分析需要企业的两种数据，第一种就是外部的数据，第二种就是内部的数据。内部数据就是包括企业自身积累保存的数据，外部数据就是包括客户反馈的数据，以及市场调研的数据和行业规模的数据。
4、使用哪个数据分析工具处理数据
做过数据分析的人都知道，数据分析的工具是有很多的，对于不同的数据分析环境就有不同的数据分析工具，所以，我们在确定好颂铅我们分析什么数据以后就可以选择出适合这种数据分析的工具。一般来说，数据处理分析的工具的选择是比较重要的事情，选择好的数据分析工具就能够节省很多的时间。
5、如何进行数据分析
很多人都知道数据都是以业务为主来分析的，数据分析的目的就是把业务为题转化成数据的问题，然后通过数据分析的结果转化成各种场景。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，这样才能够更好的进行数据分析工作。
通过上面的内容，想必大家已经知道了数据分析的具体内容了 - 答：数据分析是改进质量冲宏管理体系、过程、产品和服务的一项非常重要和必要的活动，是“基于事实的决策方法”原则的具体体现。数据分析包括基判饥一下五个方面：
1、AnalyticVisualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、apabilities(预测性分析能力)：数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而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、SemanticEngines(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，分析数搏返据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)：数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
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问：商业数据分析论文需要有哪些内容?
- 答：写数据分析的文章或者报告时，必须有以下6大块仿雹郑内容才算完整：
分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。
以肆改下是对应每一块内容的写作要求：
分析背景：描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。
分析目的：通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。
分析思路：如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。
分备颂析内容：分析内容可以按照分析思路列出的论点展开，格式：论点+论据+结论。
结论：这里的结论是对上面每个论点得到的分析结论进行整理归纳，可以分点一 一列出。也可把有联系的结论通过自己的话语表达出来。好的不好的结论都要写出，不能只说好的结论。
问：数据分析，到底是分析什么数据？
- 答：对数据分析而言，其实有很多数据源可以使用。按常规分类来说，可以分为三类：外部数据、内部企业资产数据以及调研数据。
一、外部数据
1）国家统计局数据
外部数据最频繁使用的是国家统计局数据，包含我国经济民生多个方岩陪面，并且可以从月度季度以及年度等时间维度上进行查看，权威性较高。平时工作，经常在统计局数据歼郑里找相关商品的销量及产量数据。
2）百度指数数据
百度良心产品之一。可以帮助你了解某个主题，在某个时间段内受关注的情况，从而在趋势分析，预测方面有一定很好的指导作用，当然还有一些人群画像等方面的精准分析。
除此之外，还有一些搜粗改蠢索类的指数平台，如360指数、搜狗指数。
3）阿里指数
基于 、天猫等阿里系产品的交易指数数据平台，是国内比较权威的商品交易分析工具，对于行业趋势洞察具有借鉴意义。
4）爱奇艺指数
基于爱奇艺的视频播放行为趋势分析平台，对互联网视频播放有一定的统计和分析，并且还具备用户画像洞察。
5）TBI指数
依据腾讯自家产品海量浏览数据，可以帮助洞察互联网热点趋势，了解浏览行为并对用户进行精准分析。
6）其他交易合作数据
这部分数据主要来自于商业合作或者购买数据，譬如数据堂交易数据。
二、内部企业资产数据
公司产品积累数据，包括公司产品运营数据、财务数据以及其他相关公司自有资产数据。譬如，某公司主要运营某知名APP，那APP运营数据就是其内部资产数据。可以借助内部数据，对企业内部运营状况进行相关分析。
三、调研数据
通过调查问卷方式进行搜集数据，通常按照某个业务主题展开。 - 答：大数据现在已经成为一个非常热点的词汇，都说现在是大数据时代，作为应用统计专业的我，从某种程度上来说，进行数据分析的确很有作用，但是我们应该分析什么样的数据，如何分析数据？应用专业知识的哪些方法进行数据分析？
至于到底分析什么数据，这当然需要看你所要研究的问题呀！肯定要分析跟你所研究的问蚂指题相关的数据，而且还要是有效的，是你自己在网上做问卷调查的或者是找资料得到的数据，否则你进行数据分析就毫无意义了，下面我就来举两个例子。
第一如果你想研究某所高校大学生都关注哪些问题，你就需要分析这所大学的不同年级，不同性别，不答物厅同专业等等各个方面的指标情况下，都关注哪些问题的数据进行分析。这就是我大学毕业时候写的论文，其中主要运用了描述性统计方法和独立性检验两种方法，运用spss软件进行分析的，当然，你在数据收集以后，肯定要做预处理的，要不然是不好分析的。第二，如果你想研究某个城市某年的消费水平，清隐这需要你调查这个城市在这一年居民每个月都消费多少，都消费哪些方面的东西，衣食住行各个方面，这个调查工作量还是挺大的，你可以从到这个城市的管理这方面数据的人员索要，他们应该会给你的，然后直接拿来分析就可以了，不要盲目的进行数据分析。
总之，数据分析就是分析以你要解决的问题为准的数据。 - 答：数据分析主要是对于我们目前生活中所存在的各种各样的数据，包括我们的日常生活的消费数据，企业生产产品的良品率或是成品产出率，或者说是我们做一些事情，可能成功的概率，诸如此类的数据进行一些归纳，然后收集及分类，通过对数据的变化，推测出可能尺野产生的结果以及走向。
因为目前亏型我们是处在一个信息技术十分发达的时代，我们人人都有自己的电脑，手机每个人都离不开互联网。自己每天做的一些事情，比如说在线下的时候，到商家店里面进行购物，用支付宝或者是其他手段进行支付时，就是就产生了我们的消费数据。然后商家可以通过这些消费数据，推断出自己的消费群体主要是属于哪个阶层的消费群体。它可以根据自己消费群体陵空喊的收入，对自己商品进行一个相应的调整。
还有就是比如说在企业生产产品的时候，每天生产的成品以及产品的良品率。这些数据综合在一起。可以看出他的生产线是否存在大的问题。如果他每天的生产成品和成品的良品率，稳定在一个稳定的数字。那就没有什么太大的问题。但由于他检查自己的厂房，保证正常的生产运行。
从大的国家方面来说，国家每年的生产总值，人均收入水平和粮食每年的总产量以及人民生活的指数，对外贸易的收入金额。国家各项税收和对于教育医疗卫生，还有军事的各种投入，这些都可以通过现在的大数据统计出来，然后便于管理阶层进行分析，针对不同的问题进行一些相应的调整。
