1,怎樣建立數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)分析表2,做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析需要學(xué)excel哪些功能3,常見的數(shù)據(jù)分析圖表有哪些4,什么樣的表格更容易分析和統(tǒng)計5,數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識1,怎樣建立數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)分析表
數(shù)據(jù)透視表的建立,你選中你要建數(shù)據(jù)透視表的現(xiàn)在數(shù)據(jù),然后找工具欄的----數(shù)據(jù)----數(shù)據(jù)透視與分析表,按提示一步一步操作就可以了,183285826
2,做數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析需要學(xué)excel哪些功能
要求不高的話,一般統(tǒng)計函數(shù)+圖表基本就夠了。不過有些圖表還是得花心思去學(xué)(例如正態(tài)分布圖)如果要求高一些,可能要安裝“加載項”,里面含有更復(fù)雜的統(tǒng)計分析。如果更高一些,可能需要用spss來處理,甚至sas(這個需要編程)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析當然是spss,這個是專業(yè)的統(tǒng)計分析軟件,excel是電子表格,加載分析工具庫之后,可以做一些簡單的統(tǒng)計分析工作。
3,常見的數(shù)據(jù)分析圖表有哪些
在bdp個人版中,除了常見的柱狀圖、條形圖、表格、餅圖,還有新興圖表:漏斗圖、面積圖、雷達圖、地圖、氣泡圖、雙軸圖、桑基圖等等。。。數(shù)據(jù)分析的概念太寬泛了,做需要的是側(cè)重于數(shù)據(jù)展示、數(shù)據(jù)挖掘、還是數(shù)據(jù)存儲的?是個人用還是企業(yè)、部門用呢?應(yīng)用的場景是制作簡單的個人圖表,還是要做銷售、財務(wù)還是供應(yīng)鏈的分析?那就說說應(yīng)用最廣的bi吧,企業(yè)級應(yīng)用,其實功能上已經(jīng)涵蓋了我上面所述的部分,主要用于數(shù)據(jù)整合,構(gòu)建分析,展示數(shù)據(jù)供決策分析的,譬如finebi,是能夠”智能”分析數(shù)據(jù)的工具了。
4,什么樣的表格更容易分析和統(tǒng)計
一般的數(shù)據(jù)分析,用excel、 wps表格都能處理。海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜的數(shù)據(jù)也許需要專門程序,如數(shù)據(jù)倉庫及分析工具等excel就挺容易分析和統(tǒng)計的,而且學(xué)起來也不復(fù)雜。制作百分比數(shù)據(jù)分析表圖方法:1.數(shù)據(jù)的收集、錄入、表格的設(shè)置,最終效果如圖所示(對于新手來說,制作表格的過程中,表頭是最容易忽略的)2.如圖所示,選擇要進行分析的圖據(jù)范圍。(對于新手來說,選擇定范圍的時候最容易把整個表格全選)3.如圖所示,點擊菜單欄目上的“插入”,選擇“餅圖”,再選擇“三維餅圖”,實際工作中,可以自己分析的內(nèi)容選擇相應(yīng)的圖形效果。4. 最終生成的效果,如下圖1所示。接下來選擇紅色框標注位置的“圖表布局”,找到如下圖2所示的百分比。5.最后一步,修改“圖表標題”,把鼠標放到“圖表標題”后,單擊鼠標左鍵,錄入和表格一致的標題名稱。(對于新手來說這一步也最容易忽略)最終呈現(xiàn)的效果如下圖所所示。最易用、最通用的分析,可以用excel;更專業(yè)一些的統(tǒng)計分析工具,有spss,sas,origin,等等;更靈活的,也可以使用一些統(tǒng)計分析的編程語言自己寫腳本程序,比如r語言。當然,用于數(shù)學(xué)分析的matlab或者mathmatic也都是很強大的工具,都有統(tǒng)計分析包可用。
5,數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識
數(shù)據(jù)分析較大數(shù)據(jù)來說還是容易一點的。數(shù)據(jù)分析需要一些理科性質(zhì)的基礎(chǔ),包括統(tǒng)計學(xué)啊,excel之類的。首先,可以根據(jù)數(shù)據(jù)的量級給數(shù)據(jù)進行分類。一般情況下,我們可以使用excel、sql、hadoop這三類工具來進行數(shù)據(jù)的分析。首先我們要了解的,是一些統(tǒng)計學(xué)的常識,知道最基本的概率論與數(shù)理統(tǒng)計的知識,以及一些常見模型包括回歸分析、時間序列分析、多元統(tǒng)計分析等的知識。當我們的接收到數(shù)據(jù)的時候,肯定不能上來就分析的。我們需要清洗、降維等手段減弱錯誤/異常數(shù)據(jù)給分析結(jié)論帶來的誤差。同時,再根據(jù)清洗好的數(shù)據(jù),進行有針對性的分析。此外呢,要根據(jù)數(shù)據(jù)的量級選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具。1. 使用excel進行分析可能之前有的人接觸多excel,可能更多的是表格的美化、如何快速錄入等等。但是數(shù)據(jù)分析我們要用到像是vba之類的高級知識。使用excel來進行數(shù)據(jù)分析,我們首先要掌握像是sumifs、countis、vlookup等常見的函數(shù),來更好的幫我們處理數(shù)據(jù)。此外,我們要學(xué)習(xí)vba(自動化編程語言)和tableau(智能數(shù)據(jù)可視化圖表)這些知識,讓我們分析出來的東西更加炫酷地展示出來。還要學(xué)會如何編寫我們的調(diào)查問卷,對問卷的信度和效度進行合理的考量,同時進行ab測試,不斷地改善我們的問卷。2. sql數(shù)據(jù)庫針對結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),一般會選擇建立一個數(shù)據(jù)庫把數(shù)據(jù)進行存儲,方便之后的分析。但是,如果遇到數(shù)據(jù)量級較大的情況下,excel可能就有所欠缺了。這時候,就要接觸到像是access與mysql等數(shù)據(jù)庫了。不同數(shù)據(jù)倉庫的操作方法大同小異,主要是通過sql語句來對數(shù)據(jù)庫進行操作的。最基礎(chǔ)的操作語句就是增刪改查了。同時,還會通過主鍵、外鍵等對兩個表之間鏈接,是其產(chǎn)生聯(lián)系。像是游標、trigger觸發(fā)器等等也是我們必會的知識點。3. python爬蟲基礎(chǔ)python是在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)很大份額的。很多時候,數(shù)據(jù)并不是現(xiàn)成的,簡單的調(diào)查問卷收集的數(shù)據(jù)有限,這就需要我們來使用多種工具技能型數(shù)據(jù)的抓爬了。在這主要是通過python來進行數(shù)據(jù)獲取的。通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、流程控制語句、面向?qū)ο蟮戎R點,達到使用工具編寫簡單應(yīng)用程序,收集數(shù)據(jù)等等的工作。另外,還會接觸到像是樸素貝葉斯(分類器算法)、結(jié)巴分詞(自然語言處理包)、pandas(數(shù)據(jù)分析包)、sklearn(數(shù)據(jù)挖掘)等數(shù)據(jù)分析高級知識。也會接觸到像是sas、spss、r語言、商務(wù)bi等高級工具。當我們學(xué)完以上知識之后,就可以稱為掌握了一定的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)了。通過數(shù)據(jù)思維,我們在處理和分析問題上,通過建立統(tǒng)一的分析模型來分析數(shù)據(jù),最終形成各式各樣的數(shù)據(jù)報告,來進行前臺的展示。
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