京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现阶段,不管做什么,都在说用大数据啊,可是,知道大数据是一回事,如何运用是另一回事。随着大数据分析被我们所认可,数据分析师这个职业也慢慢的被大家所熟悉。现在,在各个行业对于数据的应用分析更加的被我们所重视。
在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑,所谓兵马未动,数据先行,因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。
1、没有明确分析数据的目的:要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。
2、没有合理安排时间:数据分析也要合理安排时间,一般有几个步骤,收集数据、整理数据、分析数据、美化表格。在做这些之前,要预估每一个步骤需要花多少时间,哪一步比较重要,需要花更多的时间等。这些都要在开始收集数据前就计划好,然后在操作的过程中完成每一个步骤。
3、重收集轻分析:例如,做任务的时间为3个星期,却用了两个多星期来收集数据,最后基本没有时间去分析,紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。数
据分析重点应该在于分析,应该以最快的速度收集完数据,才有更多的时间整理和分析,最后经过分析的数据才是最有价值的。
4、收集数据太多,导致无法整理及分析:在我们开始收集数据的时候,容易犯的一个毛病就是看到什么内容比较符合的就都收集下来。这样的情况使得数据越来越
多,表格里文档里的内容越来越多,到最后一看,自己都晕了。其实在收集数据的时候也要有一个标准,什么样的数据是需要的,什么数据是不符合条件的,作一个
初步的判断,这样就可以减少整理的工作量了。
5、不懂得分析哪些数据:这是比较普遍的问题,收集了数据后不知道要分析哪些项目,哪些数据点才能体现出分析的目的。其实这也是前面说的目的不明确造成的,不清楚为什么要收集这份数据,这份数据是用来做什么用的,那就不会有一个评判标准,就没有办法找到数据的要点。
6、表格不美观,不清晰:做数据分析一般使用的是excel表格记录,一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据。在收集数据的过程中,也可以提高收集和分析数据的效率。
所以,数据分析师做好以上6点,即明确目标、时间合理安排、把握重点、懂得取舍数据、制作精美表格,就可以更轻松的完成数据的收集和分析,在网络推广的过程中做到心里有数。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22