怎么培养数据分析的能力?
你需要具备一个数据化的思维模式，比如数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维......，灵活运用这些思维可以帮助你在进行数据分析时，能找到不能的角度切入分析并保持清晰的思维逻辑；还需要具备一定的业务理解能力，在了解业务的基础上理解业务背后的商业思路，运用数据，灵活设定分析目标，分析数据蕴含的价值...
阅读全文DataFocus · 分类：大数据分析
分类：大数据分析
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初学者如何自己找数据分析项目来做?
本文讨论了如何获取免费的项目数据进行分析，特别是在乳腺癌研究方面。作者提到Kaggle和天池等网站为寻找整理好的数据提供了便利，但也鼓励读者自行搜索感兴趣的课题数据，以丰富分析维度。通过TCGA数据库的案例，作者分析了乳腺癌患者的生存率和死亡率，发现手术后乳腺癌的存活率高达86.58%，并研究了患病天数、肿瘤转移情况及组织学类型对患者预后的影响。分析结果显示，尽早发现和治疗对提高生存率至关重要，并呼吁女性定期体检，及早发现疾病。
阅读全文如何提升分析并解决问题的能力？
本文讨论了市场调研的实施步骤以及如何提升数据分析能力。首先，强化数据思维对于进行有效的市场调研至关重要，建议从基础的统计学和数据分析知识入手。文章指出，进行市场调研前需明确研究目标，并设计合理的抽样和问卷，确保覆盖所有相关影响因素。数据收集后，借助工具如Excel和BI可视化工具进行分析，以便得出有效结论。最后，强调实践和学习的重要性，倡导多读专业书籍，积累知识和经验，以提升数据分析技能与解决问题的能力。
阅读全文想学习大数据要掌握些什么知识?
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 你想要学习大数据，有两种可能性。一是想要学习大数据的基础技术，掌握了这些技术以后你拿到任意一份数据...
阅读全文数据分析方法论是什么？
本文探讨了数据分析的基本思路与方法。数据分析应从业务场景出发，明确分析目的，构建有效的分析框架，并系统性地收集、处理和分析数据，以提取有价值的信息。处理数据阶段包括数据清洗、转化、提取及计算，而分析需要使用合适的工具和方法，数据挖掘是其中高级的分析方式。可视化则使得数据呈现更直观，常用图表包括饼图、柱形图等。最后，撰写报告总结构建分析过程并提出解决方案。方法方面，本文介绍了对比分析、帕累托分析与聚类分析等，有助于识别数据变化规律及关键问题。
阅读全文学习大数据要学什么课程?
要明确掌握大数据，需学习两个方面：专业知识和分析工具。基本的统计学知识是数据分析的核心，包括抽样、回归分析等，此外还需掌握微积分、概率论与线性代数等数学知识。编程语言如C++、R和SQL也是基础。理论学习后，重要的是将知识应用于实际分析中，需要使用工具来展示结果。例如，利用Word或PPT生成报告，使用SPSS、SAS等进行专业分析，以及利用BI工具实现数据可视化。推荐的一些可视化工具包括高端的Tableau和FineBI，性价比高的Datafocus和PowerBI，以满足不同需求的用户。
阅读全文如何做数据分析？
本篇文章针对不同背景的数据分析者提出了相应的建议。对于新手或对业务领域了解不多的分析者，推荐先学习数据分析的基本方法并借鉴具体案例；如果新手对业务比较熟悉，则建议使用便捷的软件将想法转化为可视化数据；对于有一定数据分析基础但不太了解业务的分析者，强调迅速调研业务模式的重要性，以便制定适合的分析指标；最后，对于经验丰富且对业务了解透彻的分析者，推荐使用DataFocus这款国内首款搜索式大数据分析软件，能够帮助他们更深入地进行分析。
阅读全文到底什么才是大数据？
大——海量，数据——信息。通过分析大数据，获取信息内在规律，可进而做出一些决策判断。 大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V...
阅读全文大数据和「数据挖掘」是何关系?
大数据与数据挖掘的关系密切但本质不同。大数据是指规模庞大、复杂多变的信息资产，具备5V特征，即大量、高速、多样、低价值密度和真实性；而数据挖掘则是从海量数据中提取隐含信息的过程，通过人工智能、机器学习等技术进行分析和决策支持。两者的目标是一致的，都是为了解析数据寻找有价值的信息，以帮助决策者减少风险、优化策略。目前，众多商业智能（BI）产品（如Tableau、PowerBI等）正是通过将大数据与数据挖掘相结合，简化分析过程并美化结果展示，支持企业实时决策。
阅读全文如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画？
本文介绍如何将枯燥的大数据通过现成的BI分析工具进行可视化，以便更生动地展示信息。具体步骤包括：首先将数据导入BI工具；然后根据数据关系和传达的信息选择合适的图表；最后将完成的图表导出。以制作旅游轨迹图为例，需准备包含经纬度的出发地和目的地数据，使用DataFocus进行可视化。通过简单操作，如双击字段，便可匹配轨迹图，对数据进行展示。导出的图表可以调整样式和动画效果，以满足预期。选对BI工具后，简单的操作即可有效呈现数据。
阅读全文大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？
文章介绍了八大数据分析模型，包括留存分析、漏斗分析、全行为路径分析、热图分析、事件分析、用户分群、用户分析和黏性分析。这些模型分别用于不同的数据分析需求，如衡量用户活跃度、用户转化率、用户行为路径、点击行为、事件捕捉、用户特征分析及产品黏性。留存分析帮助评估产品对用户的价值，漏斗分析则科学反映用户行为状态，用户分群和用户分析旨在深化对用户属性的理解，而黏性分析进一步探讨用户对产品的依赖程度。总的来说，这些模型为运营人员提供了多维度的用户洞察，帮助优化产品与服务。
阅读全文报表分析软件有哪些推荐?
本文介绍了几种可视化工具的推荐，分为三类。第一类是成熟的BI工具如帆软和Tableau，功能完善但价格不菲，适合有预算的企业用户。第二类是专业数据分析软件，如SPSS和SAS，适合在校学生和专业研究者，但使用门槛较高。最后，推荐使用日常数据分析的工具，如Excel、PowerBI和DataFocus。Excel是基础且广泛应用的分析工具，PowerBI是其升级版，功能强大，但学习难度较大。DataFocus则以中文搜索式分析方式为特色，更易上手且具备高性价比，适合普通用户进行数据分析。
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