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做数据分析前沿信息_做数据分析图表的软件(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：2024-11-30

做数据分析

怎么用问卷星搞定问卷调查报告分析？问卷收上来却不知道怎么做数据分析？问卷调查报告无法动笔？别着急，问卷星3大功能帮您搞定问卷调查数据分析！ 1、使用“统计&分析”功能，进行多维度的数据分析，了解答卷数据情况。 2、使用“数据洞察”功能，对现有数据进行深度数据洞察，剖析数据背后隐含规律。 3、用“数据大屏”功能时实生成各类分析报告常用的图形，告别制图困难！下集想看小星分享什么功能？欢迎在评论区留言~ 关注小星，问卷调研不迷路~#调查问卷##问卷星##问卷调查##市场调研##在线考试##在线考试系统##在线投票##社团报名##投票##班委选举#

不会SQL也能搞定数据分析！你可能会问：不会SQL也能做数据分析？没错，真的可以！特别是当你使用Google Data Studio这个神器的时候。最近有朋友问我，怎么把Google Ads和Google Analytics的数据整合在一起？其实这个问题很简单，只要掌握了Google Data Studio的一些小技巧，你就能轻松搞定。什么是Blend Data？首先，你得知道什么是Blend Data。简单来说，Google Data Studio的Blend Data功能可以把不同数据源的指标整合在一起，按照某个共同的维度（比如日期或者Campaign ID）来整合。这样一来，你就能在一个图表里看到所有相关的数据，方便又直观。操作步骤登录Google Data Studio：打开你的浏览器，登录Google Data Studio。导入数据源：把你要分析的数据导入进来，比如Google Ads和Google Analytics的数据。新建Combo Chart：创建一个新的Combo Chart，这样你可以在一个图表里展示多个数据源的数据。选择Blend Data：在数据源下方找到Blend Data的选项，点击它。设置目标：确定你要在一个图表里展示哪些指标，比如来自不同数据源的两个或多个指标。统一维度：选择一个共同的维度，比如日期或者Campaign ID，来整合这些数据。确定Join Operators：选择合适的Join操作符，比如Inner Join、Left Outer Join等等。保存并加入Dashboard：最后，保存你的设置，并把图表加入到Reporting Dashboard里。小贴士在操作之前，建议你先了解一下Blend Data的数学逻辑，其实就是集合的概念。掌握了这些基础概念，操作起来会更容易。总结通过这些简单的步骤，你就能轻松把不同数据源的数据整合在一起，做出全面的市场洞察。希望这些小技巧能帮到你，让你在数据分析的路上走得更远、看得更高！𐟓Š✨

「汽车黑科技」奔驰对氛围灯的应用做了数据统计，分析指出有氛围灯的车，能让开车人的情绪更平和，不容易路怒，能更集中精力开车。而坐车的人，能更快的放松心情，享受路途。新浪汽车的微博视频

商科毕业论文高分神器：必备工具推荐在商科领域，写论文或做数据分析报告时，引用权威数据至关重要。以下是一些常用的数据库和分析工具，帮助你轻松完成毕业论文，拿到高分！ 𐟓Š 数据方面： 𐟓Š Statista Statista是全球领先的数据统计公司，拥有超过100万项统计数据，涵盖8万多个主题，数据来源超过18000项。 𐟓Š Kaggle Kaggle主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，同时也提供了许多数据集。 𐟓Š World Bank Open Data World Bank Open Data数据库列出了七千多个指标，所有用户都可以免费使用和分享数据。该数据库可以按照国家、指标、专题和数据目录浏览数据。 𐟓ˆ 分析工具： 𐟓ˆ Spss Spss软件提供广泛的统计分析功能，包括高级统计分析、大量机器学习算法和文本分析等。它可与大数据集成，并能够无缝部署到应用程序中。 𐟓ˆ Matlab Matlab主要用于数值计算，编程简单，函数库丰富，可处理多个领域的问题。这些工具可以帮助你更好地完成商科毕业论文，确保你的论文数据准确、分析深入，从而获得高分！

自学Excel，转行数据分析？想要从零开始自学Excel，然后转行做数据分析？虽然Excel只是数据分析的一个小部分，但它确实是你入门的敲门砖。𐟙…‍♀️ 曾经我也对数据分析一窍不通，只知道会计专业好就业，但工资并不高。𐟤梀♀️毕业后，我尝试了多种职业，但最终决定转行。在转行的过程中，我自学了Excel，因为它在数据分析中扮演着重要角色。以下是我自学Excel的一些资源推荐： 𐟒 网站资源： 𐟒ž Excel Home：这是一个老牌的论坛网站，提供图文教程、视频教程等，还有许多大佬在线答疑。 𐟒ž Excel精英培训网：网页采用论坛模式，提供Excel求助帖、分享区、测评区、视频区、培训班等模块。 𐟒ž 我要自学网：可以直接进入这个网站的【电脑办公】模块，找到各种Excel视频，包括基础教程、进阶教程、Excel VBA等。 𐟒 教程资源： 𐟒ž Excel自带教程：在使用Excel时，如果遇到问题，可以直接切换到【新建】，查看许多答疑教程。 𐟒ž 亮虎Excel实战速成课：这是一门线上课程，与工作匹配度高，很多技能可以直接运用到实际工作中。 𐟒ž Oeasy：小破站的一个up主，提供关于Excel的长教程，每集不长，但内容丰富。 𐟒 书籍资源： 𐟒ž 《别怕，Excel函数其实很简单》：这本书主要讲解函数的具体含义，学习起来会更简单。通过这些资源，我逐渐掌握了Excel的各种功能，为转行数据分析打下了基础。𐟒ꊊ记住，自学是一个漫长的过程，但只要你坚持，总会有收获。𐟌Ÿ

女生做数据分析？别急，先看看这些！嘿，姐妹们！最近是不是在琢磨未来的职业方向？如果是的话，我有一个超级棒的建议——数据分析！这几年这个行业可是火得不行，简直是职场上的新宠儿。𐟒𜢜芊首先，随着新能源、医疗、互联网、车载等行业的飞速发展，数据分析的岗位如雨后春笋般冒出来。不管你是刚毕业还是在职场摸爬滚打多年，年龄和学历都不是问题，反而越老越吃香！𐟒갟’– 不过，虽然数据分析看起来很美，但转行之前一定要慎重！别盲目跟风，因为这个行业虽然门槛低，但并不意味着没有门槛。以下几类人可能不太适合学数据分析：没有学习意识且吃不了苦的姐妹们要慎重考虑！年龄超过35岁且没有相关基础的小仙女们不建议冒然转行！想以数据分析就业的，学历不能低于本科，现在的就业市场就是这么竞争激烈！接下来，我给大家分享一下学习数据分析的路径和技能： SQL 推荐小破站视频：《戴师兄SQL入门实战》学到的技能：数据库基础知识、数据查询、分析 BI（商业智能）推荐小破站视频：《孙兴华POWERBI教程》《15小时学会POWERBI数据分析大师课》学到的技能：数据可视化 Tableau 推荐小破站视频：《Tableau零基础教程》《戴师兄数据分析课》学到的技能：基础图形绘制、数据可视化 Python 推荐小破站视频：《Python分析三部曲》学到的技能：pandas、numpy、sk-learn 就业方向：金融分析师：从事数据分析工作，负责市场分析、风险评估、投资组合管理等相关工作。商业分析师：通过分析组织的业务流程和运营，提供战略建议。社交媒体分析师：负责对社交媒体平台上的数据进行分析，为企业的社交媒体营销提供数据支持。总的来说，数据分析目前前途广阔，各行各业都需要。就算不考虑转行的小伙伴也可以学习，多一项技能总是不会错的！快来加入我们，一起迎接未来的挑战吧！𐟚€𐟌Ÿ

数据分析师的日常工作是怎样的？大家好！今天我们来聊聊数据分析师这个职业，特别是我在电商领域做数据分析师的八年经验。这可是干货满满哦！ 𐟌Ÿ【工作内容详解】需求对接与指标确定：当业务部门有需求时，我会和他们深入讨论，凭借经验和直觉锁定关键指标，确保这些指标最能反映业务的本质。这需要我对业务有深入的理解和沟通技巧。数据提取与准备：使用SQL从复杂的数据库中提取数据，需要熟练掌握SQL语法和数据结构，确保数据的完整性和准确性。这是数据分析的前提。数据可视化和看板搭建：利用Excel和BI工具，将数据转化为直观的看板。选择合适的图表和设计布局，让数据“讲故事”，帮助团队洞察业务。分析与策略输出：基于看板进行深入挖掘，使用多种方法生成报表、制定策略、解决难题，推动业务创新发展。 𐟌Ÿ【工作岗位剖析】数据分析师是企业决策的“智慧大脑”，重点在于深入业务核心，构建精准高效的数据体系。需要像业务专家一样，将业务需求转化为数据指标与模型，为运营决策提供数据支持，连接业务与战略。 𐟌Ÿ【工作感悟与心得】在过去的八年里，我深刻体会到业务理解是数据分析的灵魂。仅仅会处理数据而不理解业务，就像“瞎忙”。面对海量数据，需要耐心和沉稳，才能挖掘出关键信息。每个细节都可能隐藏着答案，需要静心深思探索。 𐟌Ÿ【职业转型前后对比】我从行政助理转行成为数据分析师，差别非常大。与电脑相伴的时间增加了，会议也不断增多。虽然底薪涨了30%，这算是专业价值的认可，但眼睛度数也猛涨，算是“甜蜜的负担”。 𐟌Ÿ【未来职业规划与成长路径】未来，我会继续深耕数据领域，学习新技术和新理念。虽然我的思路不够开阔，经常因为领会慢而有挫败感，但我会利用部门资料，学习案例、做项目、交流经验，拓宽视野提升思维，相信总有一天能在数据路上大放异彩，为企业加足马力！

写论文必备工具推荐，效率翻倍！写毕业论文或做科研的朋友们，是不是一想到查资料、找文献、做数据分析就头疼？别担心，今天我来给大家分享几个必备工具，让你的论文写作效率翻倍！论文下载工具 Sci Hub 只需输入论文的DOI号，就能轻松下载。简直是学术界的谷歌！ Web of Science 这个外文文献查询数据库收录了大量文献，绝对是你写论文的好帮手。论文阅读工具 Adobe Acrobat 下载论文后，用Adobe Acrobat阅读，功能强大，体验极佳。 CAJviewer 国内学术界常用的阅读器，支持多种格式，阅读体验也很不错。思维导图工具 MindManager 上手快，支持多种格式导出，适合各种需求的用户。 XMind 简单易用，功能全面，适合新手和老手。论文笔记工具 EverNote 不仅能记录文字，还能记录语音、图片，多平台同步，随时随地记录灵感。高级版还能实现多台设备同步，插入PDF、DOC、PPT等文件格式。 EndNote 文献管理软件，方便整理文献，写笔记，做备注，导出期刊格式，数据迁移也很方便。论文翻译工具 CopyTranslator 拖动论文，直接翻译，专有名词翻译也很精准。 Google翻译页面简洁，使用方便，支持多种语言切换，段落翻译也很不错。虽然功能单一，但足够满足日常需求。论文制图工具 Visio 可以制作各种图表，尤其是流程图和示意图，非常实用。 Origin 简单易学，操作灵活，功能丰富，适合各种用户，尤其是数据分析、函数拟合的需求。论文查重工具维普查重最合格、最安全的查重机构，记得一定要去官网查。 PaperYY查重有多个查重网站，价格较低，适合预算有限的用户。论文排版工具 LaTeX 基于TEX的排版系统，特别适合生成复杂表格和数学公式，功能强大。希望这些工具能帮到你们，让论文写作变得更加轻松愉快！𐟓š𐟒ꀀ

SPSS数据分析：信效度之后做什么？𐟤” 在SPSS中完成了信效度分析后，接下来该做什么呢？这里有一些步骤可以帮助你进一步探索数据： 1️⃣ 描述性统计 𐟓Š 描述性统计可以帮助你了解数据的特征和趋势。你可以通过频数分析、描述性统计和正态检验来观察数据的集中趋势和离散趋势。 2️⃣ 因子分析 𐟔 因子分析是在信效度分析之后进行的一步，用于研究影响某个变量的因素。例如，如果你设置了五个维度，通过因子分析可能会发现只有三个主因素。 3️⃣ 相关分析 𐟒ኧ›𘥅𓥈†析用于研究两个或多个变量之间的关系强度。你可以计算相关系数，正相关系数为正，负相关系数为负，而系数为0则表示没有显著的线性关系。 4️⃣ 回归分析 𐟓ˆ 回归分析在论文中非常常见，用于研究一个或多个自变量和因变量之间的关系。线性回归要求因变量正态分布且自变量与因变量是线性关系，而Logistic回归对因变量没有要求，适用于离散因变量。 5️⃣ 方差检验 𐟔 方差检验用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。你需要考虑数据的正态性和方差齐性等假设前提条件。通过这些步骤，你可以更深入地理解数据的本质和内在规律。记得在进行任何分析之前，都要先检查数据的完整性和准确性哦！

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

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