怎么进行数据分析

进行数据分析步骤：

1、数据收集

当我们进行数据分析时，首先解决的问题就是数据源的问题。分为两大类。第一类：直接能够获取的数据，也就是内部数据。第二类：外部数据，经加工整理后获得数据。

2、数据清理

清洗数据的目的也就是从大量的、杂乱无章的数据中抽取以及推导出对解决问题有价值的、有意义的数据。清洗后保留下来的真正有价值、有条理的数据，为后面的数据分析减少分析障碍。

3、数据对比

对比也就是数据分析的切入口。因为如果没有参照物的话，数据也就没有一个定量的评估标准。通常情况下，我们会进行横向对比和纵向对比。横向对比，与行业平均数据，和竞争对手数据比较，纵向对比，是与自己家产品的历史数据比较，围绕着时间轴比较。

4、数据细分

数据对比出现了异常后，这时候就需要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。纬度也就是时间或者是地域、来源、受访等。粒度也就是按照天、还是按照小时。而纬度结合粒度进行细分，可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更为容易找出发生问题的原因了。

5、数据溯源

通过数据细分基本上我们就可以分析出大多数问题的原因，但也会遇到特殊的情况，因此这时候我们就需要进行进一步的分析，也就是通过数据溯源就能找出问题的原因。

依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的原日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有不一样的发现。又或者结合用户使用场景去思考。

模型框架直观展示出‘笔记本电脑购买意愿影响因素’的对应关系，由模型可以看出研究的影响因素共包含四大类，其中包括‘产品’、‘价格’、‘性能’以及‘售后服务’，被影响的因素也就是因变量Y是购买意愿。模型框架在分析一开始就要理清思路，基于模型框架之后才有后面对应的数据搜集，数据分析等。
比如接下来能想到，数据中要包括四个因素，而且还需要有单独的数据便是购买意愿的情况。有了模型框架，接下来应该想如何测量研究变量。如果是使用问卷的形式，那么一般会使用量表数据，一般研究变量常常会对应5个量表题左右（常见4-7个）。如果量表题过少比如只有2个，如果后续分析出现问题，比如删除不合理项等，会给因素造成一定影响，如果数据来源是实际数据那么直接进行分析即可。
有些模型框架还会加入一些样本特征比如学历、性别等。
SPSSAU提供了常见的分析框架，其中包括量表和非量表，常见的分析思路，首先对收集数据的背景情况，样本特征情况、样本特征以及行为进行分析。接着可能会涉及到‘指标归类分析’，比如上述模型中共有4个因素其中20个题表示四个因素，那是否20个题都一一对应每个因素呢？可能实际与预期并不一样，所以通常会使用探索性因子分析，让研究方法去帮你进行‘指标归类’，也许20个量表题分成5个因素更加适合等等。通过研究方法和自身专业知识结合，最终得出科学的指标划分。
同时回答是否真实？问卷是否有效？这就需要观测量表的信效度，信效度分析后，可以进行各个变量的描述，研究变量之间的相关关系、影响关系以及差异关系等。
在确认好各分析思路之后，并且结合自身数据情况选择‘研究方法’，最后对结果进行分析。

一、重视分析
我们在进行数据分析的时候一定要重视分析，重视分析是做好数据分析的前提，数据分析能力的提高就是需要数据分析人员去重视数据分析，这就需要我们在进行数据分析之前盘点并梳理一下组织内部现有的分析资源。还要推举出分析领域的专门负责人，这样才能够保证公司有一个良好的数据分析氛围。
二、进行数据分析
这个阶段是整个流程中最为关键的，一定要特别注意。我们既要进行深入的数据探索和建模，还要考虑关于模型的修正、部署以及监督应用；并且通过详细回顾分析的整个流程，需要反思哪里存在不足，哪些地方需要改进，进而形成数据分析相关的规章制度和相关流程。
三、组建分析团队
接下来说一下组建分析团队，如果组建一个好的数据分析团队，那么就能够集思广益，进行数据分析的时候，可以做好数据分析。组建内部自发的分析团队。这样，小组里面的分析专家可以相互进行探讨，对组织内部数据分析建设提出建议，并且通过有效的维系促进分析能力的建设和发展。同时我们也可以借助数据分析工具，一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对大批复杂且量多的数据成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，因此运用好一个数据分析工具，就能够独自面对完成，并且快速完善分析数据。

问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）
研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）
数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦

问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。
分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。
如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。

问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的

问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下

问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果
然后我就知道怎么样进行数据分析
数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的

问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。

问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找
不要相信其他人说的给你，什么没问题，都骗你的
我经常帮别人做数据分析的

问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归

问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断
你需要把42模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集

问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。
2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。

单维度自变量就把这个自变量下面的所有问题的得分做平均数（同一个人对同一个变量的回答做平均，不是N个人的回答做平均哈！）
多维度变量就把每一个维度下的问题做平均，就代表这个维度了（如果你不做维度层面的验证，就跟上面那个一样了）

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，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可 *** 作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

分析：n个数总和是 ，不输漏的情况下平均数是 ，把平均数改成分数为 ，少一个数对总体影响不大，输出的平均数是35+ ，则估计n约为70多，考虑到分母为7，即n-1要为7的倍数，在估计区间内满足的有71和78．
解答：解：由题意可知：输出的平均数是35+ ，则估计n约为70多，从而70≤n-1≤79，
35又7分之5分母为7，即n-1要为7的倍数，所以n为71或78
当n=71时，总和是2556，除数是70，则易看出少了56这个数
当n=78时，总和是3081，除数是77．除数除去7这个因式，还有11这个因式．则分子必为11的倍数．11250=2750，差距太大，不满足．所以，n是70，输漏的数是56

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