
数据分析流程与常用术语_数据分析师考试
数据分析,就是对数据进行分析。较为专业的说法是,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集得来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、整理并消化,以求最大化地开发数据功能,发挥数据的作用。数据分析的目的是将隐藏在一大批杂乱无章的数据后面的信息集中并提炼出来,总结出研究对象的内在规律。
在统计学领域,数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中探索性数据分析侧重于在数据中探索新的特征,验证性数据分析侧重于验证之前假设的真伪性。
从另一方面说,描述性数据分析属于初级分析方法,常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等,是我们工作中最常用的数据分析方法;而探索性数据分析以及验证性数据分析输入高级分析方法,常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等,对分析者的数学功底以及逻辑能力具有较高的要求。
数据分析前景
数据分析作为一个新的行业领域正在全球飞速的发展。目前在数据库技术、金融、通信方面发挥巨大的作用。试想,互联网发展了这么多年,积累了多大的数据?这数据隐含着什么规律?对公司发展和行业发展将会有多大的促进作用?数据分析将是未来的一项必不可少的工作技能,其发展前景广阔,薪水杠杠的,BAT都在搜罗中。
数据分析流程
根据我所学的知识,结合相关资料, 可以将数据分析总结为六个步骤:确定分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告。由于各个步骤详细描述将占据大篇幅,我这里就用思维导图形式加以概括,形成初步流程:
根据上图所展示的六大步骤,再参照各个步骤下细分的小步骤,相信大家(高手绕过,作为小白的我会被拍死)已经对数据分析有了基本的轮廓印象,和我一样的初入PM小白下来不妨找一个喜爱的细分市场或某款产品,试试看?
数据分析常用指标/术语
平均数
我们日常生活、工作中常说的平均数一般都指算术平均数。算术平均数指将一组数据通过累加求和,再除以参与求和的数据的个数,所获得的这一组数据的平均值。算术平均数在统计分析中具有重要的指标意义,通过平均数可以对比组内其他数据的沉浮、高低情况等。
绝对数和相对数
绝对数:绝对数是反应客观现象总体在一定时间、一定地点条件下的总规模、总水平的综合性指标,也是数据分析中常用的指标。比如年GDP,总人口,又如成都有70万考生,成都信息工程大学有2万师生等等。
相对数:相对数是指两个有联系的指标计算而得出的数值,它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数的计算公式:
相对数 = 比较值(笔数)/基础值(基数)
相对数一般以倍数、百分数等表示,它反应客观香香之间数量的联系程度。
百分比和百分点
百分比:百分比是相对数中的一种,他表示一个数是另一个数的百分之几,也成为百分率或百分数。百分比的分母是100,也就是用1%作为度量单位,因此便于比较。
百分点:百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。比如,某公司发言,我公司今年第一季度的收入比上个季度提升了13个百分点。百分比一般与“提高了”、“上升/下降”等词搭配使用。
频数和频率
频数:一个数据在整体中出现的次数。某如某班学生成绩中,88分的有5个,则5为频数。反映了一个数据在整体样本中出现的次数。
频率:反应一个数据在样本中出现的频繁程度,是数据的频数除以样本总量得到的。
比例与比率
比例:比例是指在总体中各数据占总体的比重,通常反映总体的构成和比例, 即部分与整体之间的关系。比如某班男20,女30人,则男生的比例是2/5,女生是3/5。比例的基数(分母)是同一个基数。
比率:比率是指总体中某些数据之间的比值。反映了 整体中部分与部分之间的关系。以上述例子为例,男女比率为2:3.
倍数和番数
倍数:表示一个数据是两个数据的几倍,通常用一个数据除以另一个数据获得,倍数一般用来表示上升、增长幅度,一般不表示减少幅度。
番数:指原来数量的2的n次方。比如今年利润比去年翻一番,意思就是今年利润是去年2倍(2的1次方),今年利润比去年翻两番,就是今年利润是去年的4倍(2的2次方)。 所以,翻番可比倍数猛的多。
同比和环比
同比:指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值,反应事物发展的相对性。比如,我公司今年第一季度出海产量同比增长45%,意思就是今年第一季度的出海产量比去年第一季度的出海产量增加了45%,这就是同比。
环比:指与上一个统计时期的值进行对比获得的值,主要反映事物的逐期发展的情况。例如我公司今年第一季度出海产量环比增长22%,表示我公司今年第一季度的出海产量比去年第四季度(去年最后一个季度)出海产量增长了22%。
通俗简化的讲,同比=2015年5月 / 2014年5月,环比=2015年5月/2015年4月。
数据分析要求分析者具备态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿、勇于创新等精神,这样才能高效率、保质保量、富有热情地进行挖掘数据并正确分析数据,给公司决策层提供可靠的数据结论。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29