sas数据分析怎么做？分析大师手把手教会你！——九数云BI
SAS数据分析怎么做？苦恼大多数数据分析师的难题小九带你解决~
SAS数据分析可以帮助我们理解和解决现实世界的问题，从商业决策到医疗研究和疾病预防，以及政府政策的制定。通过SAS，数据分析师可以提取、整理、分析和解读大量数据，为决策提供有价值的洞察。
那我们数据分析师该如何利用sas分析更好的处理工作呢？
下面小九来带大家了解~
SAS数据分析：探索数据
在做数据分析报告时，光有解释数据是不够的，因为数据分析并不是解决能看出来的问题，还要能提出发现解决一些探索性的问题。
小九在这里举一个例子：某宝店铺销量下滑原因分析？
分析某宝销售额下降的原因首先我们知道：销量＝下单数＊(1﹣订单取消率﹣退货率）
通过这个公式就可以把销量用【下单数】、【订单取消率】、【退货率】三个维度去量化。
- 下单数＝咨询数＊(1﹣咨询流失率）＋浏览量＊(1﹣浏览流失率）
- 订单取消率＝支付取消数／下单数
- 退货率＝订单退货数／已支付订单数
因此又会引出【咨询流失率、浏览流失率、支付取消数、订单退货数】等多个衡量指标，经过这样一层一层公式化的量化，找到那些"不可分割的指标"，进而发现本质的问题所在。
探索数据通常是一个长期的比较大的项目，探索数据并不存在一个标准的答案，也通常可能是几个月出不了一个好的结论。
SAS数据分析：影响数据
一个业务问题问如何分析，如何提升？例如我们如何分析短视频的数据效果不好，是推荐流没有好的内容还是推不出好的内容？
①从供给情况和消费情况分析推荐流内的数据情况，如发布时间、播放量分层等，得到推荐流内的总体情况
②从高粉 up 主的稿件消费情况看是否被消费
③查看被消费高的稿件内容情况
④得出一些用户喜欢的短视频稿件特征，与运营和算法沟通，进行 A / B Test，向一部分用户多推荐这种内容，看数据效果是否提升明显（ A / B Test：将评估对象随机抽样成两组，一组是对照组，一组实验组。针对实验组施加策略干预，比较两组之间的效果。)
为了轻松解决分析问题，小九推荐各位数据分析师使用九数云~
九数云作为一款零代码在线BI数据处理平台，是解决这一挑战的理想选择。九数云能够实时连接和整合数据，帮助用户以直观的方式创建定制化的数据处理流程，无需编写代码。
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