数据分析什么是数据分析?

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的解答，让我们一起看看吧。

文章目录：

什么是数据分析?
什么是数据分析?

一、什么是数据分析?

数据分析是一个非常热门的职业，随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织需要对海量数据进行分析，以便更好地了解市场、客户和业务运营情况。以下是关于数据分析这个职业的一些讨论：

1. 数据分析师需要具备哪些技能？

数据分析师需要具备一定的数学、统计学和计算机科学知识，同时还需要掌握相关的工具和技术，如SQL、Python、R等编程语言，以及各种数据可视化工具。此外，良好的沟通能力和团队合作精神也是必不可少的。

2. 数据分析师主要从事什么样的工作？

数据分析师主要负责收集、清洗、处理和分析大量数据，并根据结果提出相应建议。他们可能会从多个渠道获取数据，如社交媒体、调查问卷、销售记录等，并使用各种统计方法和模型进行分析。最终目标是为企业或组织提供有价值的见解和决策支持。

3. 数据分析师在哪些行业中需求较高？

几乎所有行业都需要数据分析师来处理和解释大量信息。特别是在金融、医疗、零售和科技等领域，数据分析师的需求非常高。此外，政府机构和非营利组织也需要数据分析师来协助他们更好地了解公众需求和社会趋势。

4. 数据分析师的职业前景如何？

随着大数据时代的到来，数据分析师的职业前景非常广阔。根据美国劳工统计局的数据，预计到2029年，数据分析师的就业增长率将达到31％，远高于其他职业。此外，由于人工智能和机器学习等技术的发展，未来可能会出现更多与数据相关的新兴职业。

总之，作为一个充满挑战和机遇的职业，数据分析需要不断学习和更新知识，并保持对行业趋势和技术变化的敏感度。

二、什么是数据分析?

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数据分析（Data Analysis）数据分析概念

　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

　　数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。

　　数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。数据分析的目的与意义

　　数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

　　在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。数据分析的功能

数据分析主要包含下面几个功能：

　　1. 简单数学运算（Simple Math）

　　2. 统计（Statistics）

　　3. 快速傅里叶变换（FFT）

　　4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）

　　5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据分析的类型

　　在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

　　探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

　　定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

数据分析步骤

　　数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：

　　1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

　　2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

　　3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施

　　数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

　　一、识别信息需求

　　识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。　　二、收集数据

　　有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

　　① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；

　　② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；

　　③ 记录表应便于使用；

　　④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

　　三、分析数据

　　分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：

　　老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

　　新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

　　四、数据分析过程的改进

　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

　　① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；