大数据分析包括哪些方面，一篇文章带你了解——九数云

做数据分析，可以参考下面这个基础流程：

（下面有详细讲解）

第一、大数据分析包括哪些方面：明确业务的分析需求

关键点一：大数据分析包括哪些方面：清晰问题类型

如下图数据分析的指标是具体的，不是宽泛的模糊的，如果在收到一个指令并不清晰时，就必须问清楚问题的类型。

结合图中5个基本问题类型，明确业务要的到底是什么：

关键点二：大数据分析包括哪些方面：清晰时间状态

数据的时间状态直接决定了工作内容，工作难度和工作方式。

• 对于实时监控的，需要事先提出监控需求，数据更新频率，监控指标等等。
• 对于预测的，关于预测的用途，预测的精确度，也都要事先问清楚。

这里有几个亲测好用的方法：

1）业务推演法

• 基本原理：每个部门提出直接对明年业务指标走势的看法，形成假设，之后验证假设，排除不合理假设，基于假设推算最终业绩数据。
• 准确度：低
• 业务参与度：高

2）时间序列法：

• 基本原理：利用一个指标的自身过往优势，建立与时间有关的模拟函数，模拟其未来走势（包括指数平滑，自回归等方法）
• 准确度：中
• 业务参与度：不存在

3）相关关系模型

• 基本原理：找与预测指标相关的指标(不一定有逻辑上的因果关系），利用机器学习方法建立预测模型，包括（树模型，神经网络，SVR等均可用。
• 准确度：高
• 业务参与度：低

关键点三：大数据分析包括哪些方面：清晰业务行动

如图 ，数据分析的优势，是对已经发生的问题做评估。还没发生的问题，如果具体的话可以做测试；如果不具体的话，只能从逻辑上推导，最终还是得落实到具体计划才能更进一步的分析。所以理清状态非常重要，不同状态对应的方法也不同。

关键点四：大数据分析包括哪些方面：清晰业务目的

不多说了，都在图里：

第二、大数据分析包括哪些方面：获取数据

在明确业务分析需求后，要从行业网站、业务数据、调查问卷、数据库等源头获取数据，常见的数据存储方式有：

• Excel（最方便）
• 数据库（最常见）
• 网络爬虫（最危险）

对互联网行业来说最常见的是数据库存储数据，数据库一般分为关系型数据库和非关系型数据库。

常用的关系型数据库，比如：

• Oracle：是世界上使用最为广泛的数据库管理系统。
• MySQL：MySQL 被广泛地应用在 Internet 上的中小型网站中。
• DB2：它可以运行于多种操作系统之上，并分别根据相应平台环境作了调整和优化，以便能够达到较好的性能。

我们可以将数据库理解成一个存储数据的大仓库，数据查询语句SQL则是数据仓库管理员。

写好SQL是数据分析师的基本技能，利用SQL的增删改查功能，我们可以将业务数据取出，再利用Python、Excel等数据处理用具，将业务数据清洗、整理、汇总、透视。

第三、大数据分析包括哪些方面：数据处理

业务中直接产生的各种数据，存在错误值、遗漏值等数据，有时候还需要对数据进行汇总、整理才能用于进一步的数据分析。除了在SQL获取数据时直接进行处理，常见数据处理工具还有Excel和Python。

其中Excel是数据分析中最常用的工具，数据分析师必须掌握的技能包括数据透视表、各种数据函数、以及函数的叠加使用，包括sum、sumif、count、countif等统计函数，lookup系列查询函数、text等文本处理函数。

但当数据量达到一定级别，Excel操作起来会非常缓慢，对专业数据分析师，还需要充分掌握Python的使用方法，主要包括Numpy、Pandas、Scikit-learn等库的使用。

• Numpy提供多维数组对象，用于对数组进行快速操作
• Pandas擅长处理数字型数据和时间序列数据
• Scikit-learn是基于 Python 语言的机器学习工具

除此之外，在进行数据处理时，除了简单的清洗和汇总，还需要运用一些数据统计学知识，判断数据的基本情况，因此需要数据分析师学习极差、方差、平均差、标准差等概念，对数据的分布情况也要有基本的理解。在互联网运营过程中，还会使用AB test等手段，获取用户数据，还会涉及到概率分布、假设检验等知识。

对数据分析整个流程，数据处理是至关重要的一环，数据处理的质量会直接影响数据分析结论，甚至导致业务做出错误的判断。

第四、大数据分析包括哪些方面：数据分析

当业务分析需求明确，数据处理好后，要开展具体的分析工作，分析的基本步骤：整体浏览数据→初步推测结论→数据论证

常见的分析方法：

• 贝叶斯模型
• 回归模型
• 聚类模型
• 5W2H、SWOT、PEST
• 漏斗分析
• 对比分析等

灵活掌握和运用数据分析方法，尽量不要循规蹈矩的去按固定思路去思考问题，从数据中挖掘业务中忽略的信息。

第五、大数据分析包括哪些方面：数据展示&报告撰写

数据分析结果通常以数据分析报告或PPT形式展示，但现在2023年了，你还得学学使用BI商业智能做可视化的数据报告。

其中数据图表占据了分析报告或PPT的绝大部分篇幅，一张美观、合理、准确的图表能够传达出一千字也无法表达的信息，因此如何选择图表、制作图表示数据分析展示的关键。

常见的数据图表类型：

• 对比类：柱状图、条形图、词云、气泡图、旋风图
• 趋势类：折线图、面积图、瀑布图、流水图
• 关系类：散点图、甘特图、树状图、思维导图
• 位置类：热力图、等高线图、地理图、流向图
• 占比类：饼状图、玫瑰图、矩阵图、雷达图、环形图

图表选择思路可以参考：