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做数据分析前沿信息_数据分析的五个步骤(2024年12月实时热点)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:教程更新日期:2024-11-28

做数据分析

波士顿矩阵:如何用四象限图做数据分析? ✨波士顿矩阵:数据分析的利器 波士顿矩阵(BCG Matrix)是波士顿咨询公司(BCG)在上世纪70年代初开发的一种数据分析工具。它通过销售增长率和市场占有率两个维度来评估企业的各个战略事业单位。这种方法帮助企业识别哪些业务单元具有高潜力,哪些是资源消耗者。 ✨核心理念 波士顿矩阵的核心思想是,通过销售增长率和市场占有率来划分企业业务单元的类型。具体来说,以10%的销售增长率和20%的市场占有率为分界线,将坐标图划分为四个象限:明星类产品、问题类产品、金牛类产品、瘦狗类产品。 ✨基本步骤 1️⃣ 计算销售增长率和市场占有率:销售增长率可以用销售额或销售量增长率来衡量,市场占有率则反映了企业在市场上的竞争地位。 2️⃣ 绘制四象限图:根据销售增长率和市场占有率,将坐标图划分为四个象限,分别代表“明星类产品”、“问题类产品”、“金牛类产品”和“瘦狗类产品”。 3️⃣ 定位产品:在坐标图上标出每种产品的销售增长率和市场占有率,并根据销售额绘成面积不等的圆圈,以示区别。 ✨战略对策 𐟌ˆ明星产品(Stars):高增长、高市场份额的产品,需要加大投资以支持其发展。 𐟌ˆ问题产品(Question Marks):高增长、低市场份额的产品,企业需要决定是否投资以提高其市场份额。 𐟌ˆ金牛产品(Cash Cows):低增长、高市场份额的产品,通常为企业提供稳定现金流。 𐟌ˆ瘦狗产品(Dogs):低增长、低市场份额的产品,通常不被视为投资的重点。 ✨实际应用 波士顿矩阵不仅适用于产品分析,还可以用于分析业务部门、品牌等不同商业单元。通过这种分析,企业可以优化资源分配,淘汰无发展前景的产品,并保持问题产品、明星产品和金牛产品的合理组合,实现产品及资源分配结构的良性循环。 ✨总结 波士顿矩阵是一种结构化的数据分析工具,强调通过数据来优化决策过程。它帮助企业基于数据做出更加明智的战略选择,是一种重要的商业分析工具。

在银行总行做数据分析的那些事儿 𐟒𛊥䧥彯𜁤𛊥䩦ƒ𓨷Ÿ大家聊聊在银行总行做数据分析是一种怎样的体验。很多人可能觉得,小银行就没有数据分析,但其实不然!我通过校招进入了金融科技管培生项目,专业是数据分析,因为对口被安排到了相关岗位。下面是我工作的主要内容: SQL取数民工 𐟑𗢀♂️ 首先,我得说,SQL取数真的是一项基础但又必不可少的工作。根据各部门的需求,我需要写SQL代码来提取上下游业务数据。这部分工作看似简单,但需要掌握基础的连接查询、条件查询和聚合操作。在工作中,你需要不断积累对表结构和指标口径的理解。 算法建模 𐟧  我所在的部门主要负责渠道赋能,通过构建算法来预测客户对营销的响应成功概率,从而划分精准营销客群名单,下发到支行进行营销。这部分工作与data science专业的同学非常契合,我们团队里大部分成员也都是这个专业的。主要使用Python编程语言,应用了机器学习算法,如XGBoost和随机森林等。 数据分析 𐟓Š 我们的数据分析工作主要是根据业务部门的需求,进行用户画像分析、经营数据分析、活动数据复盘和BI看板制作。使用的编程语言包括Python和PowerBI等。对于统计学和数据分析专业的同学来说,这个岗位是一个不错的选择。 个人经历 𐟓– 从本科开始,我就对进入银行的命运有了模糊的预期。很多师兄师姐毕业后都选择了去银行支行或者管培生项目(个人觉得管培生项目是个大坑,之后我会单独开帖子分享)。对于非顶尖学府的金融学专业同学,毕业大概率会去做客户经理或者柜员。因此,如何规划路径形成自身核心竞争力是十分必要的。通过研究生转专业和求职方向,我很幸运地进入了中后台工作。 总的来说,在银行总行做数据分析虽然有挑战,但也有很大的发展空间。希望我的分享能对大家有所帮助!

数据分析师的一天:从早到晚都在忙啥? 早上好呀!作为一个数据分析师,我的一天从早上7:45的闹钟声开始。起床、洗漱、出门,8:30准时到达公司。8:55一到工位,先打开电脑,例行检查一下每天的工作运行情况。 上午时光:数据监控与沟通 𐟕𐯸 到了上午10点,我会先看看监控看板,确认一下产品核心数据有没有异常。然后,业务方的需求会陆续过来,双方详细沟通后,我会整理好今天的任务,逐一完成。在电商公司工作,经常会处理销售额、订单量、客单价、库存等数据,跑SQL取数也是家常便饭。偶尔有临时性需求,做好数据报告后发给需求方,还会给主管检查一下。 午餐时间:吃饭与充电 𐟍š 中午12点一到,准时去吃饭。吃完饭后,和同事聊聊天,或者抓紧时间学点新东西,写写笔记。下午1点20左右开始午睡,补充一下精力。 下午工作:数据处理与报告 𐟓Š 下午2点上班后,业务方可能会询问数据报告中的问题,或者对没理解的部分再做图表(图表一定要简单、明确)。处理完后做数据分析报告,给主管检查,然后根据他的优化建议再修改。运营那边需要的精准营销模型也会在这个时间段搞定。硬性工作处理得差不多了,还会看看代码文档,了解公司业务背景,参加业务方讨论会,提升自己的业务经验。 下班啦:冲冲冲 𐟏ƒ‍♂️ 晚上6点半,下班时间到,冲回家! 数据分析必备技能与学习方法 𐟓š Excel 和 SQL: Excel 数据处理和可视化、SQL 数据库查询是基础中的基础。Excel可以花1-2周时间学习,重点掌握VLOOKUP函数、数据透视表和可视化图表。SQL也可以花1-2周时间学习,重点掌握MySQL的数据库查询。 BI 可视化工具与 Python/R 语言: 利用BI工具创建仪表盘和可视化报告,Python/R 语言进行数据处理和分析。可以学Tableau教程、FineBI社区,然后进行实际练习。Python/R 语言方面,可以学习廖雪峰的Python课程,并在牛客网上解决编程练习。书本推荐《利用Python进行数据分析》和《R语言实战》。 数据分析师的工作既充满挑战又富有意义,通过不断学习和实践,提升自己的技能和业务能力,加油!𐟒ꀀ

SPSS数据分析全流程,导师都夸我! 嘿,大家好!最近我的SPSS数据分析得到了导师的高度评价,简直开心到飞起!𐟘𐟘 于是我决定分享一下我的数据分析流程,希望能帮到同样在做数据分析的小伙伴们。 第一步:数据筹备 𐟓š 首先,你得先搞定数据。想象一下,你手里捧着一堆问卷数据,就像一堆闪闪发光的宝石。这一步就像是给后续分析打下坚实的基础。你得确保这些数据是干净、整齐的。 第二步:数据清理 𐟧𜊦Ž夸‹来就是数据清理了。这一步就像是给宝石抛光打磨,去掉那些瑕疵。在SPSS里,你要找出那些无效或者缺失的数据,果断删除或者用插值法填补空缺。这样你的数据集就会变得更加纯净,为后续分析打好基础。 第三步:描述性统计 𐟓Š 现在,是时候展示数据的魅力了!通过SPSS的描述性统计功能,你可以轻松得到平均值、标准差和频数分布等统计信息。这些数据就像是数据的“体检报告”,让你对数据有一个初步但全面的了解。 第四步:变量分析 𐟔슦𗱥…妌–掘数据背后的故事是这一步的任务。你可以选择t检验、方差分析、相关性分析或者回归分析等方法来剖析变量之间的关系。这些方法就像显微镜和望远镜,帮你发现数据中的细微差别和宏观趋势。 第五步:数据可视化 𐟎芦•𐦍﨧†化是让数据“发声”的魔法。通过SPSS的图表功能,你可以绘制出柱状图、折线图、散点图等精美图表。这些图表不仅美观大方,还能直观地呈现数据分析结果,让你的报告更加生动有趣。 第六步:解释与报告 𐟓 最后一步,也是最重要的一步——解释和报告。你需要根据分析结果撰写报告,清晰地阐释数据的意义与发现,并与研究问题和目标进行对照。这一步就像是给数据分析之旅画上一个完美的句号,同时也为未来的研究提供珍贵的参考依据。 小贴士 𐟒እœ覕𔤸ꥈ†析过程中,还需要注意一些细节。比如,在分析之前要熟悉所使用的量表;明确研究目的与假设;确保数据收集和准备的质量;以及在分析时选取合适的统计方法。这些细节看似微不足道,但直接影响分析结果的准确性与可靠性。 希望这些步骤能让你对SPSS数据分析有一个更清晰、全面的认识!如果你有任何问题或者经验分享,欢迎在评论区留言哦!𐟘Š

如何从零开始转行数据分析?实用指南来了! 作为一个曾经为转行数据分析做过准备的人,虽然我有机会但主动放弃了,但我的经验还是可以分享给大家,希望能给你们一些启发。 工具篇 𐟛 ️ 首先,你得学会Excel,这是基础中的基础。然后是PowerBI、MySQL、Python爬虫以及pandas包(用于数据清洗)和matplotlib包(用于数据可视化)。 对于1万行以下的数据,Excel就够用了,熟练掌握常用函数、快捷操作和数据透视表等。超过1万行的数据,用PowerBI,处理方法和Excel差不多。超过100万行的数据,就需要用数据库储存,用Python等语言来处理。 如果没有现成的数据后台,就用SQL语言来取数,所以数据库编程也是必须学的。 Python学习 𐟐 学Python最有效的方式就是学爬虫。推荐看《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》,先看120页打下基础,然后实现爬虫任务,遇到问题就搜索文章解决。PowerBI方面,看一本入门教程,然后直接解决任务。 分析方法 𐟓Š 基础的统计学知识,比如百分比、回归分析等,基本上能应付绝大多数问题。但最好还是看一下数据挖掘算法之类的文章,学习一下关联分析等高级分析方法。 理论方面 𐟓š 多看一些消费者行为学、营销学的书,了解各种营销规律和用户行为规律,这样可以增强你的商业判断力。多尝试分析一些数据规律,能够增强你的数据感觉。比如我研究内容的,就会常分析公主号等内容平台的数据后台,对各种数据进行比较分析。微信公众平台就是数据分析的第一个学习素材。 我的研究思路 𐟌Ÿ 我的研究思路是:先把各种数据分析需要用到的工具学会,这样一旦得到机会了可以解决遇到的问题。通过自己做自媒体,使用自媒体工具练习数据分析工具。通过爬虫爬取数据并分析,来练习数据分析。做出数据分析及数据可视化的作品,这些作品可以作为敲门砖。和本单位做数据分析的同事搭上线,抓住机遇帮忙解决数据分析的任务。有了实战经验,有了作品案例,有了技术基础,在下一次跳槽时,就可以在简历中展示了。 面试小贴士 𐟓 在数据分析面试时,领导更看重的是你对数据研究的能力,能否通过数据分析发现问题、提出猜想并解决问题。而不是你操作数据的能力,操作数据是为了解决问题呢。 希望这些经验能帮到你们,祝大家都能顺利转行数据分析!𐟒ꀀ

数据分析新人的四大职场禁忌,别踩坑! 最近公司来了个新实习生,做数据分析的。说实话,我有点不情愿带他,不是我不愿意帮忙,而是他的学生思维真的让我有点无语。今天忍不住吐槽一下,顺便分享一下我七年的工作经验,希望能帮到有需要的朋友们。 职场新人注意事项 别等万事俱备再动手 工作不像考试,没有完美的准备和完美的时机。很多时候我们都有拖延症,总是一等再等。其实,能力是在做事情的过程中不断积累的。比如,为了处理报表现学数据透视,为了学剪辑自己拍摄Vlog,这点在工作和生活中都适用。 别害怕提问 特别是刚入职的时候,抓住黄金新人期多问问题。等工作出错了,那就是自己的问题了。同时,带着个人思考发问,而不是等对方给答案。比如问某件事123做是否OK。 别情绪化表达 职场看的是工作成果,个人情绪私下沟通,不要在公开场合过分强调个人辛苦。不讲正事讲情绪,只会让别人觉得你心态不稳定,以后事情不能交付给你。 别玻璃心 工作时间是工作,工作以外的时间是自己的。不要因为工作上的事情影响自己,也不要因一点错误就否定自己。 新人必备的提升工具 数据分析工具 主要有Python、R、SPAA、MatLab 数据收集工具 主要有八爪鱼大数据、MySql、问卷星、ParseHub 数据可视化工具 主要有Tableau、Echarts、Qlik、Visio 数据库工具 主要有MariaDB、Oracle、GitHub、Airtable 开源数据工具 主要有OpenRefine、RapidMiner、Pentaho、Knime 数据分析必备技能 BI软件 这是商业智能软件,有数据整合、分析和展现功能。 R语言 用于统计计算和作图,在数据分析领域很实用。 SQL 最常用的数据库语言,在提取数据和报表开发上很有优势。 SAS 有自己的语言,适用于数据处理、建模分析和可视化。 希望这些小建议能帮到刚入行的朋友们,别踩坑,加油!𐟒ꀀ

800元做实证分析?你真的觉得贵吗? 最近不少同学都在问我,800元做实证分析到底值不值?其实,我觉得这个问题有点像“皇帝的新衣”,很多人觉得难,其实只是因为他们没掌握正确的方法。今天我就来聊聊这个话题,看看800元到底能不能搞定实证分析。 数据收集:从零开始到整理好 𐟓ˆ 首先,你得收集所有需要的数据。这可不是一件容易的事,但也不难。你需要导入数据、导出数据,然后清洗和整理。这个过程可能会有点繁琐,但只要你有耐心,完全没问题。 数据处理:从零开始到整理好 𐟛 ️ 接下来是数据处理部分。你需要生成新变量、转换格式、剔除缺失数据、处理异常数据、重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并与追加等等。这些步骤看似复杂,但其实只要你掌握了方法,每一步都不难。 描述性统计:看看数据的模样 𐟓Š 描述性统计是实证分析的基础。你需要做基本统计、变量详细统计、变量频率表、变量间相关性、回归与描述性统计、简单统计等等。这些步骤虽然看起来简单,但它们为后续的分析打下了基础。 相关性分析:探索数据之间的关系 𐟔 相关性分析是实证分析的核心部分。你需要绘制直方图、散点图、矩阵散点图、相关图、回归拟合图、相关系数、相关系数矩阵等等。这些步骤让你更深入地了解数据之间的关系。 实证模型:从单变量到复杂模型 𐟏… 实证模型是实证分析的关键。你需要做单变量分析、OLS回归、分位数回归、泊松回归、Probit、Logit、Tobit模型、灰色关联分析、熵值法、DEA数据包络分析法、向量自回归模型、门槛模型、断点回归模型、全要素生产率估计、合成控制法等等。这些模型看似复杂,但只要你掌握了方法,每一步都不难。 内生性解决:找到问题的根源 𐟔슥†…生性问题在实证分析中经常遇到。你需要用工具变量法、固定效应模型、随机效应模型、系统GMM模型、DID模型、PSM模型、滞后期模型等方法来解决内生性问题。这些方法虽然有点技术含量,但只要你掌握了,完全没问题。 收敛性分析:看看数据是否收敛 𐟓‰ 收敛性分析是实证分析的另一个重要方面。你需要做”𖦕›和”𖦕›分析。这些步骤让你更深入地了解数据的收敛性。 检验分析:验证模型的可靠性 𐟔犦〩ꌥˆ†析是实证分析的最后一步。你需要做豪斯曼检验、Heckman两阶段检验、调节效应和中介效应等检验。这些步骤让你更深入地了解模型的可靠性。 计量检验:看看数据是否符合预期 ⚖️ 计量检验是实证分析的重要部分。你需要做t检验、z检验、卡方检验和F检验等。这些步骤让你更深入地了解数据是否符合预期。 空间计量:探索空间关系 𐟌 空间计量是近年来比较热门的一个方向。你需要做空间相关性检验(Moran检验)、LM检验、豪斯曼检验(固定效应与随机效应选择)、检验地区固定效应和时间固定效应以及双固定效应哪个适合本研究、LR检验(检验SDM模型能否退化为SEM或SAR模型)、WALD检验(检验模型的适配性)、SDM模型回归(空间杜宾模型)、SAR模型回归(空间滞后模型)和SEM模型回归(空间误差模型)。这些步骤让你更深入地了解空间关系。 结果导出:整理你的发现 𐟓‘ 最后一步是导出结果。你需要导出各部分的图表、系数与实证结果。这些步骤让你更深入地了解你的发现。 异质性分析:看看不同条件下的差异 𐟌ˆ 异质性分析是实证分析的另一个重要方面。你需要按股权性质、企业规模、地区和其他条件进行异质性分析。这些步骤让你更深入地了解不同条件下的差异。 稳健性检验:验证模型的稳健性 𐟒ꊧ賥妀禣€验是实证分析的最后一步。你需要替换变量和模型进行稳健性检验,还需要做安慰剂检验和其他稳健性检验方法。这些步骤让你更深入地了解模型的稳健性。 总结 总的来说,800元做实证分析并不贵,关键在于你掌握了正确的方法和工具。希望这篇文章能帮你更好地理解实证分析的流程和方法,祝你顺利完成你的研究!

转行数据分析前,先看看这些坑! 最近有不少朋友问我,怎么从建筑设计转行到数据分析的,还有不少人因为看了些营销号的内容,想冲动入行。说实话,我有点担心。 我自己也是通过培训转行的数据分析师,但真的不建议大家一时冲动就做决定。转行前,你得先问问自己,是不是真的适合。 先说说我的经历吧。我之前在建筑设计公司干了一年多,每天熬夜加班,简直是拿命换钱。过年的时候,终于忍不住了,拿了年终就离职了。过年期间一直在琢磨转行,结果过完年就决定转数据分析。身边有个朋友在做这个,他也推荐我试试,毕竟0基础转行也不是不可能。 于是,我就报了个线上班,在老家学了一个月。上个月终于学完了,还得感谢有个老师带着,不然估计还得半年。然后回成都,连轴面试了大半个月,各种跑各种面。最后终于面上了一家成都的电商公司,现在已经成功转正了。 不过,作为过来人,我还是想给大家一些忠告。并不是所有人都适合转行数据分析的,尤其是以下几种情况,风险真的很大: 工资高就转行?𐟤‘ 很多人想转行数据分析,纯粹是因为听说薪资高。虽然数据分析师的薪资确实不错,但如果只是因为工资高就转行,那可能会很艰难。因为数据分析不仅仅是赚钱,还需要你真正热爱这个领域。 门槛低?𐟤” 现在市场上想转行做数据分析的人一抓一大把,很多人都觉得只要学学Excel和Power BI就行了。还有很多培训机构打着三天学会,五天上岗的旗号,但这其实离真正的成为数据分析师还差得远。因为没有什么差异性,最后你可能只是成了工具人。 玻璃心?𐟒” 数据分析师有时候可能辛苦探索一个月也分析不出什么,结果还经常被质疑。这些都会给你很大的挫败感,但这是成长必经之路。如果你扛不住,建议趁早别来。 喜欢单打独斗?𐟦𘢀♂️ 数据分析不仅仅是自己一个人的事,还需要和同部门和跨部门沟通合作。很多业务增长一般是团队合作的结果,个人英雄主义很难融入团队。所以,数据分析师除了自身能力强,还需要有一些成全别人的格局。 摇摆不定的大龄者?𐟕𐯸 很多人在原先的行业工作很久,想躲避35岁危机,零基础all in数据分析师。这样的赌注实在太大了,真的不建议。 总之,转行数据分析前,一定要想清楚自己是不是真的适合。希望这些忠告能帮到你们,如果觉得有用,记得点赞收藏哦!𐟘Š

从月薪12K到18K,我为何选择转行? 今天想和大家聊聊我离开月薪12K的设计公司,转行做数据分析的经历。虽然离开了那个高薪但充满压力的工作,但我获得了更多的快乐和满足。现在,我找到了一份早九晚五、双休、月薪18K的工作,生活变得更加轻松和稳定。 当初选择离开设计公司,是因为那个行业实在是太卷了。每天做8张图已经是我的极限了,但老板却问我为什么做得这么慢,并拿其他同事一天能做20张图来比较。看着她眼下的黑眼圈和续命的美式咖啡,我毅然决定离职。卷不过他们,我就跑!但后来我发现,不管在哪个公司,设计这个行业都把设计师当成打印机使用,我才真正意识到这个行业的饱和和内卷有多严重。 转行的念头早已在我心中萌生,每天加班到深夜、喝着美式咖啡续命的时候,我就在想这件事。现在我终于下定决心,我要开始转行!哪怕失败又怎样,我已经一无所有,最惨还能怎样? 我选择转行数据分析是经过深思熟虑的。随着企业数字化转型的加速,企业对数据管理人才的需求越来越多,但对口人才供给严重不足。毕竟,会写代码的人不一定懂业务,懂业务的人不一定会处理数据。所以我决定往数据分析方面转行。 一开始我也担心数据分析会不会很难,我能不能学会。但后来发现,数据分析其实并不难,只是需要一些时间和努力。我用了3个月的时间掌握了数据分析这个技能,于是我开始大胆地投简历,面试了16家公司后,我终于成功入职! 入职后我也没有停止学习,因为行业大佬实在太厉害了。我利用休息时间学习数据分析,多做一些实战项目,快速积累经验。 总的来说,虽然离开了月薪12K的设计公司让我有些后悔,但转行数据分析后,我找到了更适合自己的工作和生活方式。希望大家也能找到自己真正喜欢和适合的工作!

从设计到数据分析:转行心得分享 ✨设计师们,是不是觉得每天都在改稿和创意的泥沼中挣扎?我也是这样,所以决定跳出设计圈,转行做数据分析。今天,我想和大家分享一下我的转行经历,希望能给那些也想转行的你们一些参考。 𐟔为什么要从设计转数据分析? 虽然设计看起来很美,但很多时候我们的创意被各种因素左右,职业发展也受限。而数据分析则完全不同,随着数字化时代的到来,各行各业都在抢夺数据人才。数据分析能从海量数据中挖掘出“金矿”,为企业提供精准的决策支持。互联网大厂、金融巨头都在争抢这类人才,职业道路非常广阔。 𐟓š如何准备转行? 𐟎“知识储备: 统计学是基础,均值、方差这些概念都要搞清楚,帮助你理解数据的“脾气”。 SQL是必备技能,用它来在数据海洋中精准“捞鱼”,各种查询语句都要熟练掌握。 Python或R语言选一个深入学习,Python的数据处理库非常强大,从清洗到分析再到可视化,一条龙服务。 𐟓–学习资源: 《深入浅出数据分析》这本书非常赞,案例生动易懂,带你轻松入门数据分析。 网易云课堂上的数据分析课程也不错,实战多,跟着老师能快速上手。 𐟒𛥷奅𗤽🧔诼š Excel进阶是必须的,函数、透视表都要玩溜,数据初探就靠它。 可视化工具推荐Tableau或PowerBI,让数据变得“视觉盛宴”,老板看了直点头。 𐟑袀𐟒𛥮ž战项目: 去Kaggle找数据集练习,从头到尾体验数据分析流程,积累实战经验。 有比赛就参加,和高手过招,成长飞速还能扩人脉。 𐟒𜦱‚职准备: 𐟓„简历包装: 在简历中挖掘设计经历中的数据分析亮点,比如用户调研数据处理等,凸显技能成果,数据说话才硬气。 𐟑夺𚨄‰搭建: 在领英上勾搭数据大拿,加群组互动,求内推机会。 线下研讨会多去,结识同行企业代表,拓展资源。 𐟧面试通关: 备好案例分析,清晰阐述项目思路方法成果,展现专业度。 表现出学习热情与适应力,让面试官相信你能快速融入。 𐟌ˆ转行不易,但只要我们有决心,设计背景也能在数据分析天地闯出一片天。加油,未来的数据大神就是你!

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