数据分析-方法&流程&工具_数据分析和数据工具的关系-CSDN博客

　　数据分析是指有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术从行业的角度看，数据分析是基于某种行业目的，有目的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程

1.1 对比分析法

　　对比分析法也称为比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

　　主要体现在比较对象的规模大小，水平高低，速度快慢等关系的异同情况。

　　对比分析法的形式

　　按照指标类型不同，比较形式有绝对数、相对数、平均数、百分比、频率等比较形式。

　　这里要强调的是：在进行对比时，指标类型必须统一。采用的计量单位、计算方法必须要一致。只有统一的对比标准，才具有对比的意义。

　　横向对比

横向对比就是将自己与他人进行对比，比如行业对比、产品对比

　　纵向对比

纵向对比就是跟自己的某个指标对比，比如：同比、环比

1.2 细分分析法

　　分组对比

用于对某数据的不断细分，以分析在各种细分情况下的数据关系，找出影响该数据的根本原因

　　交叉对比

对一个指标两个维度的关系进行分析，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各个变量值成为不同变量的交叉点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系。

1.3 A/B测试

　　为同一个目标制定两个解决方案（比如两个页面），让一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案，记录用户的使用情况，看哪个方案更符合设计目标。

　　一般用户比较哪个方案更好，哪种设计更好？在网站设计中有很多地方可以进行测试，比如：颜色系列、文案、基本布局、图片、标题文案、文字尺寸、字体等。

1.4 漏斗分析法

　　转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。

2.1 业务视角

　　2.3 工程视角

　　应用阶段工具数据获取爬虫：Python； 数据库：SQL、Hadoop、Hive数据处理界面型：Excel，SPSS； 代码型：Python，R，SAS；数据库：SQL，Hive建模界面型：SPSS； 代码型：Python，R，SAS可视化界面型：Excel,PPT,Tabeau； 代码型：Python，Echarts，D3.js

3.1 分析工具-Excel

知识点

基础函数数据透视表数据可视化 掌握程度

　　- 数据处理

　　- 数据图表

3.2 分析工具-SQL

知识点

基础函数数据透视表数据可视化 掌握程度

数据处理数据图表

3.3 Tableau & Power BI

图表制作仪表盘搭建搭建成型的商业仪表盘

3.4 SPSS

知识点

描述性分析信度分析效度分析与因子分析相关分析回归分析方差分析 掌握程度

掌握问卷调查的SPSS描述性、统计分析、可靠性分析、一致性分析掌握SPSS的相关分析方法掌握ANON假设检验分析

3.5 Python

知识点

scrapynumpypandaspyEchartssklearn 掌握程度

做出几个从数据处理到建模调优的完整数据项目