答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识 实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。 答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。 ，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备； 这样的意识就是： 事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果； 事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据 却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
因此，懂得如何寻找数据分析思路是每个数据分析师必须具备的能力。 面对一个业务场景，我们如何能够寻找到正确的数据分析思路呢？ 03 运用一些现成的模型 大家想好方向之后会遇到一个问题，那就是到底应该从几个维度用什么样子的模型来做分析呢？这个时候就体现一名数据分析师的基本功了。 数据模型可以从不同的角度和层面来观察数据，这样提高了分析的灵活性，满足不同的分析需求、这个过程叫做OLAP（联机分析处理）。当然它涉及到更复杂的数据建模和数据仓库等，我们不用详细知道。 告诉运营和产品人员，看看改进后的数据怎么样，一切以结果为准。如果结果并没有改善，那么就应该反思分析过程了。 闪闪发光的数据分析思路永远都只会来自你自己的头脑，而非领导的指示。 数据分析师不但是一名“实现者”更加是一名“思考者”，这也是为什么数据分析师的薪资横跨那么大，特别是懂行业、有商业头脑的数据分析师更是凤毛麟角。 End. 文章整合自： <怎么才有数据分析思路？
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从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。 在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。 3数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。 2、讨论这些新的发现是不是能够对过去的发现提供更多的实例参考。比如可以对一些通用的理论和原则提供验证，或者对于现在的理论提出实质性的修改意见。 3、运用调研中的定量数据对于目标群体进行定量预测。 4、解释你现在的数据分析结果对于调研目标的意义，而且如果需要的话，对下一步调研的步骤给予建议。 4数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！
无论是每一个商业计划书前面都必须装模作样的 SWOT 分析，还是 MBA 必读的波特五力，都有自己一套严密的逻辑最终成为一代经典。 换句话说，在目标客户得知他们有这样一个消费选择后，你的生意是以怎样面貌呈现在消费者面前的。包装是一个略显平淡的词，我更愿称其为噱头。 衡量一个创业者商业能力高低最重要的标准，除导入流量外，最重要的就是打造包装的能力。包装对生意的影响为什么可以比产品本身还重要，我们需要从人们消费决策是如何做出的来具体分析。 这并非是因为产品不重要，而是作为一个优秀商人，强大的商业素养主要体现在：可以把自己能力范围内提供的最好产品和其他环节相互结合。而提供技术上绝对领先的产品，超出了一个“商人”的能力范围。 难以想象，那时竟极少有人提出来，和大多数手游一样，Draw Something 的重复性消费是个很严重问题，尤其 Zynga 在当时还拥有着英文互联网手游世界中重复性消费能力最强的超级爆款——德州扑克。
首先总结下平时数据分析的一般步骤。 （I/O和文件串的处理，逗号分隔） 抽样（关键是随机） 存储和归档 第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联） 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数 两个变量：散点图、LOESS平滑、 ） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章 思考指标现状，发现多维规律 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘 发现规律不一定需要很高深的编程方法 不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。 3.
定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。 数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。 4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。 尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。 现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。 内容来源：中国统计网
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。 在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。 数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。 2、讨论这些新的发现是不是能够对过去的发现提供更多的实例参考。比如可以对一些通用的理论和原则提供验证，或者对于现在的理论提出实质性的修改意见。 3、运用调研中的定量数据对于目标群体进行定量预测。 4、解释你现在的数据分析结果对于调研目标的意义，而且如果需要的话，对下一步调研的步骤给予建议。 数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！
数据介绍 从GEO下载配对肿瘤和相邻非肿瘤组织的表达谱数据（GSE14520和GSE76427）。只保留肝细胞癌（HCC）组织和癌旁组织的样本量≥50的数据。 基于GSE14520的表达数据，作者通过GSVA计算了4922个基因集的富集分数（ES）（图 2）。在HCC和癌旁组织中，许多基因集将样本分为几类。 图4 作者选择另一套基因表达谱数据（GSE76427，N=50，T=50）来验证分类。这些代表性基因集也产生了类似的亚组：GSE14520非肿瘤样本中亚型1的九个基因集也在验证组中聚集在一起。 图5 图6 03 功能和通路富集 为了探究上述7个预后基因集在预后中的作用机制，作者提取了每个基因集中包含的基因，并在肿瘤和非肿瘤组织中进行了功能富集和Reactome通路分析。 图8 小编总结 这篇BIB的新颖之处在于，分析了癌症和癌旁组织发挥作用的基因集的差异，为我们做单个肿瘤的基因集生信分析提供了很好的思路。
本文是 Peter Nistrup 根据自己的日常数据分析工作的经验，总结出 7 个提升数据分析效率的技巧。 1. Pandas Profiling 该工具效果明显。 使用Cufflinks和Plotly绘制Pandas数据 「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。 其他方法如 .scatter_matrix() 也可以提供非常棒的可视化结果： ? 需要做大量数据可视化工作的朋友，可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档，发现更多方法。 %debug：交互式 debug 这可能是我最常使用的魔术命令了。 大部分数据科学家都遇到过这种情况：执行的代码块一直 break，你绝望地写了 20 个 print() 语句，想输出每个变量的内容。 假设你花了一些时间清洗 notebook 中的数据，现在你想在另一个 notebook 中测试一些功能，那么你是在同一个 notebook 中实现该功能，还是保存数据并在另一个 notebook 中加载数据呢
，很多也许是不可衡量的，但却可以为你带来帮助、解决问题、提升认知等等的效益，同样能力也是需要和技术一样不断的更新迭代； 下面言归正传谈谈对数据分析师应该需要什么样的底层能力呢? ，有种飘飘然的感觉; ②成为一个职业SQL提数员 但随着现在从IT时代进度DT时代，随着数据量的增大，你的Excel应付工作可能不是很能玩的转了，这个时候公司也许开始规划数据仓库（先不说数据中台了 不要误会，其实是说你需要提升自己，学一点数据分析高阶语言：比如Python、R等，完成日常的重复性工作，提高工作效率以及工作质量，这样你就可以有更多的时间喝茶吹水为企业带来价值； ④成为一个心理学家 就像伟人牛顿最后研究神学一样，做为数据分析师，很重要的一个底层能力是沟通能力，为什么把沟通能力说成心理学呢？ ，做为数据分析师来说，需要不断学习更新自己的技能、更新自己的分析思维、分析方法论；不断的提高自己，做到从入门到放弃的时候，你就是大牛了，祝早日放弃； 全文扯淡完毕，感谢阅读；
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。 大部分都是“人走茶凉”型的，治标不治本 那么，站在数据分析角度，如何摆脱像布谷鸟一样，每天喊“涨啦，跌啦”，真正分析出解决问题的关键呢？ 前提是：需要对商品/活动/优惠类型打标签，再基于商品/活动/优惠类型标签对用户进行分类。这样能更快速输出分析结论。 不然对着几万个SKU，几千个活动名字一一提数看，不但工作量大，而且看不出来啥问题（如下图）。 5、6、7情况下，数据本身会很少、很零散，很难像分析重度用户那样，从过往消费经历里找到规律。
这样，可以从看似无规律的曲线里区分出规律来。这也是为啥很多经验丰富的业务人员，即使没有专门的数据分析，也能快速判断形势的原因。因为他们很了解业务上发生了啥事，了解过往业绩曲线形态。 日报用来关联业务动作，反应突发问题，周报和月报用来追踪趋势，发现更深层次的问题。深层次的问题，再由专题分析解决。这样就构成了数据分析体系，系统化作战，才有威力。 当然，实际分析场景会更复杂。 有可能经过数据解读，我们得出的是：“销售在藏单，真实业绩比数据体现的更好”这种结论，但到底是不是藏了，真实的又是多少，还得成立专项，深入分析。但无论如何，我们都比只回复一句：“要搞高！” 要进步了很多，也能赢得业务的尊重。 解读数据是个硬技能 有同学会说：既然让数据分析师自己猜这么难，为什么不直接沟通业务的需求呢？ 因此数据分析师不能单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己，还是得有主动解读的能力的。
虽然她最高，但是体重和胸围都不是最优的 赵敏头发是最长的，但是其他数据也不是最好 要找出“综合最好的”，需要把各项数据进行综合评分，这样就能帮李富帅找到心目中的女神！ 我们对一个美女综合评分不能直接相加，因为身高和胸围单位不同，并且数据范围相差太大，直接相加没有任何意义，这是数据分析人员最常犯的错误之一。 Q3 具体怎么操作？ 左侧四列数据为Z标准分，右侧数据为T标准分，T=50+100*Z，这样做的目的只是为了调整数据的范围，便于比较，因为看大一些的数字要直观多啦，不然Z标准分的小数点看着眼花~~~ 结论： 赵敏综合评分最高 客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的，是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法处理后获得权重，常见的有主成分分析、因子分析、相关、回归等。 大湿憋了3个小时，想把这部分内容写的更简单，但现在看起来还是有点难懂，有看不懂的欢迎在公众号发消息提问。 STEP1 计算各指标均值 ? STEP2 计算各指标标准差 ?
自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台。 随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。 这样，我们可能会发现渠道用户的数据非常漂亮，但是仔细观察可以发现，页面名中有大量的页面不是自己定义的。通过对比页面名称，可以定位到这种形式的渠道作弊。 四 转化率分析 转化率数据的分析不仅可以帮助我们应对渠道作弊，还可以帮助我们判断不同渠道的用户质量，提高投放效率。 每一个 APP 都有自己的目标行为。比如电商类应用的目标行为就是用户购买商品的情况。 用好数据是万里长征的第一步。希望每个运营人员能够通过数据的使用，挑选出合适的渠道，提高渠道投放的收益。
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？ 一个好的数据分析工具应该能帮助大家进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省时间和精力，帮助更好理解用户、更好优化产品。 2. 这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。 详细的群组分析操作流程，可以参考这个回答 产品经理一般是怎么搜集产品不好用之处的？ SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。 精益数据分析 (豆瓣)：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
节前写了一篇文章，通过统计指标分析渠道投放的效果（点击链接查看），今天想说下怎样辨别渠道作弊，分析渠道的效果，还有反作弊手段。欢迎拍砖。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台，平台的选择可以参考我的前一篇文章。 随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。 这样，我们可能会发现渠道用户的数据非常漂亮，但是仔细观察可以发现，页面名中有大量的页面不是自己定义的。通过对比页面名称，可以定位到这种形式的渠道作弊。 四 转化率分析 转化率数据的分析不仅可以帮助我们应对渠道作弊，还可以帮助我们判断不同渠道的用户质量，提高投放效率。 每一个 APP 都有自己的目标行为。比如电商类应用的目标行为就是用户购买商品的情况。
由于我们对SQL等数据工具轻车熟路，很多部门就会直接找我们要数据，但并不会说清楚前因后果。这样不仅浪费分析师时间，也并不能解决业务人员的需求。 数据分析，被很多部门漏看了“分析”二字。 数据分析师的正确姿势应该是什么样？ ? 互联网公司的优势在于，运营过程中产生大量数据，这些数据可以通过一些手段转化为决策的动力。 数据分析师，就是这其中的结合点。 数据可以直接为其提供服务。 而很多数据分析师现在正在做什么呢？ 以写SQL做图表为生，把数据整理的干干净净整整齐齐。 但这仅仅是第一步，很多时候，商务部门人员无法直接理解表格数据。 那么数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。 但这样的需求可大可小，随时都有可能产生，十分耗费精力和时间。 无论是建立数据挖掘模型，还是规模化数据平台，数据分析人员不仅要精通自己的工作内容，还要不断思考寻求简化现有流程方式，提供新颖实用，并且切合业务需求的产品。 只有这样，我们才有出头之日。 ?
数据分析师们可以对症下药，在业务部门思路不清晰的时候，帮他们理清思路，找到他们真正关心的问题。 业务部门的同学们自取学习，提升数据能力，能让你的方案思路更清楚，减少返工机会。 数据分析师通过数据进行验证，质量就非常之高了。 03 数据分析师可以回答：会怎样 会怎样：用数据预测未来可能的情况。这里必须强调：不要高估所谓大数据、人工智能、科学算法的能力。 如果业务方不努力干活，单靠算法、公式、模型、又能怎样？ 因此，高质量的预测，是建立在业务方准确地提供未来计划之上。未来业务方将开展的计划越精细，数据分析师们，就能越准确地衡量得失，判断内外部因素影响。 这里可能就是基础的数据分析结果呈现与用户画像展示，但对启发思维是非常有帮助的。 第二：可以来问为什么。比如：“什么上个月的活动投入力度那么大但是响应率不高？是因为宣传没有到位还是投放的券力度太小？ 为了提高效率，请珍惜数据分析师的时间，让他们把智力投入到更有价值的为什么，会怎样的分析上，而不是反反复复的当人肉报表机提数据，那样分析的结论不深入，既浪费分析师的人力，又耽误业务部门决策。
目前大数据当道，数据的结构变化越来越快，越来越多的公司把原始数据存储在ES中，数据经过二次处理后在存储的mysql等结构化的数据库中。 作为数据分析师，平时和ES打交道的时间越来越多，除了对ES的查询语法熟悉之外，还需要会使用python从ES中提取自己想要的数据。 但是作为数据分析师，一般不会有ES修改配置的权限。 最后将数据存储到json文件中。 基于ES提供的python 客户端的方式可以提取的数量不要超过100万行，否则很容易超时失败。应该跟底层的http库有关系。 要从一个Index中提取超过千万行的数据，最佳实践是基于Java的客户端或者ES提供的Hadoop库，或者使用Python自己构造http请求，处理错误信息。
私域安全（PDS）为客户提供私域运营全生命周期的一站式安全解决方案，主要包括私域场景保护、会员运营安全、社群保护等子产品，目前已广泛应用于零售、金融、互联网、政务等多个行业。私域安全产品基于传感行为AI混合专家模型，再通过小程序特有功能接口和数据分析，帮助客户在全链路运营中识别风险用户，提供会员检查判断，进而整体提升私域运营的效率，助力会员运营提效。
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