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常见的数据分析工具有哪些(常见的数据分析工具包括)

在数据分析学习的过程中,除了学习知识和技术,还必须学习思维。只有把各方面结合起来,才能事半功倍,从菜鸟数据分析师成长为高水平的数据分析师。

为什么要学习数据分析思维?

可以说,数据分析最重要的是数据思维。只要有分析业务场景中常见问题的思路和方法,不管用什么工具都可以得出结果。因此,数据思维是数据分析的核心指导思想。

也就是说,数据分析不是看你掌握了多少先进的软件工具,也不是看你的智商头脑有多高,而是看你的视野更广,角度更广,逻辑思维更强。

如何学习

因为思维是一个很抽象的东西,最有效的方法就是学习一些数据分析的思维模式。作为一个框架指南,它们可以在一些通用的分析场景中快速应用,对以后构建数据分析模型也有帮助。以下是三种常用的数据分析心态:

第一,比较思维

对比思维是一种挖掘数据规则的思维,可以结合任何技巧。合格的分析必须使用N次比较。

比较主要分为以下几类:

交叉比较:按照细分领域中交叉的维度进行比较,比如城市、品类。

纵切对比:细分中对比纵切维护,比如不同阶段的漏斗转化率。

目标对比:常见的目标管理,如完成率等。

时间对比:周月环比、同比对比;7天均线对比,7天极值对比。

二、指数思维

常见的数据分析工具有哪些(常见的数据分析工具包括)  第1张

指数是用来定义、评估和衡量业务的标准。

我们数据分析的目的是提高公司的决策水平。如果不能描述客观事实,那么信息在传播过程中就很容易变形。

如果你在一个会议上说“这个月的销售额大幅下降”,不同的人会有不同的理解。有人认为跌幅超过20%就是大跌,有人认为跌幅超过10%就是大跌。所以这个时候就需要用指标思维了。

如果换个表达方式,去掉“实质性”,也就是用具体指标代替主观衡量词“实质性”。

注:具体数据指标体系可以看这篇文章。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/538824687

第三,立体思维

维度思维主要是通过对数据进行切割,划分成多个维度,以立方体的形式展示数据。维度是观察数据的角度。比如时间是角度,地域是角度,产品也是角度。一旦有了维度,就可以将不同的维度组合起来形成一个数据模型。具体分析操作步骤如下:

钻取:维度的不同级别之间的变化,从上一级到下一级,或将汇总数据拆分为更详细的数据。比如钻取华为2018年总销量数据,查看各手机型号的销量数据。

Rollup:钻取的反向操作,即从细粒度数据到高层数据的聚合。比如汇总江浙沪地区的销售数据,查看江浙沪地区的销售数据。

Slice:选择维度中的特定值进行分析,比如只选择苹果手机的销售数据或者2017年手机的销售数据。

切片:选择维度中特定区间的数据进行分析,如2016-2017年的销售数据。

旋转:即维度的位置交换,就像二维表格的行列转换一样。如图所示,产品维度和地区维度通过旋转进行交换。

当然,仅仅掌握这三种常见的数据分析思维模式肯定是不够的。还需要通过不断的练习和行动来锻炼自己的数据分析思维能力。只要你坚持,天天向上,相信你很快就会成为一名合格的数据分析师。

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