每天一點數據分析——數據分析工作全剖析

機器學習 分析師 Excel SPSS 數據分析和挖掘 2017-04-02

學習完統計學的基礎知識後,接下來開始進入數據分析的學習。

數據分析往往包括一下幾個工作步驟:

分解數據

數據無處不在。如今,不管是不是自稱數據分析師,每個人都要處理堆積如山的數據。深諳一切數據分析技術的分析者回避其他人技高一籌:他們懂得如何處理所有的數據材料,如何將原始數據轉變成推進現實工作的妙策,如何分析和構建複雜的問題和數據集,進而牢牢把握工作中各種問題的要害。

檢驗理論

分解完數據後,就要針對有關問題進行各種問題的假設,如何驗證假設的正確與否呢?再沒有什麼好辦法能像一個好實驗那樣,既能解決問題又能揭示事物的真正運行規律。一個好實驗往往能讓你擺脫對觀察數據時的無限依賴,能幫助你理清因果聯繫,可靠的實證數據將讓你的分析判斷更有說服力。

尋求最優最大值

有些東西人人都想多多益善,因此上下求索是很有必要的。要是能用數字表示企業不斷追求的東西——利潤、金錢、效率、速度等,實現更高目標目標的機會就在眼前。我們可以利用Excel、SPSS或者SAS等數據分析工具幫助我們調整決策變量、找出解決方案和優化點,使我們最大限度地達到目標。

數據圖形化

數據表遠非所需,我們市場面對的是龐雜晦澀的數據,各種變量讓我們目不暇接,應付堆積如山的電子表格不只令人厭倦,而且確實很浪費時間。相反,與僅僅使用電子表格不同,一幅用紙不多、栩栩如生的數據圖形,卻能輕鬆讓客戶深入瞭解那些雜亂無章的數據。

假設檢驗

用眾多的數據預測未來,然而避免不了剪不斷、理還亂。數據分析師不能簡單聽信浮於表面的解釋,也不能想當然地認可解釋的真實性。通過數據分析的仔細推理,分析師能夠異常細緻地評估大量備選答案,然後將手頭的一切信息整合到各種模型中。

貝葉斯統計

數據收集的過程中,必須確保每個過程都充分利用所蒐集到的與問題相關的數據。處理異常數據可以使用證偽法。如果碰到直接概率問題時,就需要使用貝葉斯規則進行統計。

數字直方圖

使用數字直方圖可以迅速而有效地彙總數據,它可以衡量數據的分佈、差異、集中趨勢等等。無論數據集多麼龐大,使用直方圖都能非常便利地看出數據中的奧妙。

迴歸預測

迴歸分析法能幫助我們預測某些結果值,同時還能預測未來的趨勢。商家狂熱地運用迴歸分析幫助自己建立模型,預測客戶行為。明智地使用迴歸分析法,確實能夠帶來巨大效益。

合理控制誤差

預測有失精準並不稀奇。不過,如果在進行預測的時候指出誤差範圍,這樣客戶不僅能知道平均預測值,還能知道誤差造成的典型偏差,指出誤差可以讓預測更全面。懂得如何控制誤差以及如何儘量降低誤差,提高預測可信度。是數據分析的重要一環。

關係型數據庫

如何組織變化多端的多變量數據呢?一張電子數據表格只有二維數據:行和列。如果數據包括許多方面,則表格格式很快就會過時。學會使用關係型數據庫,可以讓多變量數據的存儲和檢索變得極其簡單。

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