池网科技 一、如何获取各行业数据及数据分析呢？
想学习数据分析或者想转行到数据行业的相关人员，首先就会遇到该如何找到自己想要的数据去尝试做一些数据分析，毕竟作为个人用户，不在企业工作，很难拿到比如说，阿里订单数据、腾讯的用户数据等等，而自己模拟出来的数据，毕竟和真实的行业数据还是有非常大的差异的。那么有没有什么办法，也能够拿到和企业一样内部数据呢？作为来数据行业工作多年的从业者，想给有这样一些想法的新人一些建议。下面主要从这几个方面来阐述下：1.各行业数据的获取渠道2.利用获取到的数据进行数据分析各行业数据的获取渠道阿里天池网址：https://tianchi.aliyun.com/dataset/阿里天池上，里面非常丰富的电商数据，是基于阿里巴巴的电商购物数据进行脱敏或者去掉一些敏感信息之后公开出来给大家使用的。下面是阿里天池的链接，里面包含订单、广告、视频相关的数据。也就是涉及到阿里巴巴旗下淘宝天猫、阿里妈妈、优酷大文娱相关业务的数据，都有公开，只需要注册阿里云账号，即可免费下载
艾瑞咨询网址：https://www.iresearch.com.cn/report.shtml艾瑞咨询作为专业的咨询机构，里面有非常多的咨询报告，能够供我们进行查看和浏览，比如说想快速了解一个电商行业的发展，里面涵盖非常多的电商领域的报告，比如这几年比较火的直播电商等等
QuestMobile网址：https://www.questmobile.com.cn/research/reportsQuestMobile作为国内移动端app分析行业的先锋，在数据领域出的报告也是非常专业，比如说移动app月活、日活等指标，一度成为行业标杆。除了上述一些机构提供的数据，当然如果大家想获取一些互联网上自己想要的数据也可以通过爬虫的方式来爬取一些数据作为个人使用爬虫爬取B站用户数据，对用户进行分析，下面是源代码主要针对爬取b站的用户数据https://github.com/airingursb/bilibili-user总共爬取了b站用户数据2000w行，包含：用户id、昵称、性别、头像、等级、粉丝数、地址等信息我们能看到这个代码主要是用Python来实现的，包含数据爬取、数据解析、数据入库的过程，如果我们也想爬取一些其他网站的数据，我们就得掌握爬虫的一些基础知识了，同时也得掌握python这门语言。如果大家也想自己爬取数据的话，可以学一学python。知乎知学堂推出的python教程，能够帮助我们快速入门python，下面是课程链接，只需要0.1元即可，建议大家可以去看一看了解一下。只有掌握了python基础，才能更好地去爬取我们想要的数据。
利用获取到的数据进行数据分析上面讲述了获取数据的渠道，包括从公开的数据网站上下载数据以及自己写代码爬取数据，我们有了这些数据之后又能做哪些分析呢？比如说：利用我们刚爬取到的b站的用户数据，我们可以结合tableau进行一些可视化的展示但是实际上2000w行数据全部都能用吗？其实我们发现数据里面有非常多的脏数据，比如：性别在男、女、未知之外的数据、年龄超过100岁或者小于0岁的，还有一些注册地址数据其他很小的地方(非国内)、注册时间超过13位的数据也是不合理的，因此我们先将这部分有问题的数据进行一些处理，处理完之后才能使用，这就涉及到数据整个流程。第一步：数据采集以及获取，也就是上面讲到的爬虫第二步：对数据进行一些粗略的统计，看看每个字段的分布情况，比如说有没有一些数据不合理的情况，时间字段超过13位等第三步：对于上述有问题的数据做一些筛选处理，最终得到我们想要的数据，这样的数据才是最终可用的数据。下面是我们利用Tableau结合处理完的数据来做一些可视化的分析b站用户性别数据：
能看到性别数据其实是接近1：1的，但是也有80%的人不愿意公开性别。年龄数据分布情况
从这个图能看到b站主要是90-00后用户为主，而70后用户非常少，说明b站的用户群体比较偏年轻化，主要是大学生和中学生，小学生以及老年用户比较少。用户地区分布情况：主要集中广东、浙江、上海、江苏等经济较为发达的沿海区域
通过以上分析，我们可以得出如下结论：1.B站用户整体偏年轻化，主要是大学生比较多，这和b站官方公布的数据也非常吻合，而且网上也经常说很多大学生在b站上学习，比如何同学这种从大学就开始的百大up主2.B站用户主要集中在一些较为发展的沿海区域或者一二线城市，也经常能看到一些一线工作的白领在上面做一些日常生活的vlog3.最后也就是比较隐晦的一点就是很多B站up主不太愿意公开自己性别情况所以如果大家也用利用上面获取到的数据来进行一些数据分析话，比如说：阿里天池的电商数据，来看看电商的用户分析情况，也可以得出用户购物时间普遍在早上11点半，下午3-4点，晚上9-10点，而这三个时间段刚好是早上上了一段时间的班比较累，下午上了一段是时间的班需要休息一下，晚上下班了需要购物缓解一下工作压力。只有掌握了大量用户的行为数据，通过数据分析以及可视化的方式才能从数据中发现这样一个规律，如果只是单单拿到数据是很难发现这样一个规律的。因此大家在拿到数据之后，不仅要会对数据进行处理，包括处理数据中的脏数据和无效数据，得到最终可以使用的数据；同时还要学习一些数据分析和可视化相关的知识，这样才能从大量的数据中发现一些规律，而不至于迷失在大量的数据中。如果想学习和了解数据分析的一些理论和实践，大家可以学习一下知乎知学堂出的数据分析课程，里面有非常详细的关于数据分析的理论和实践课程，来帮忙大家掌握和学习数据分析，从大量的数据中掌握数据的实际规律。
总结文中从数据的获取方式，包括：公开的数据集和网站，以及自己通过学习python来爬取一些在线网站的数据。有了基础数据之后，首先需要对数据进行处理，剔除一些脏数据，最终得到可用的数据。拿到可用的数据之后，再结合数据分析和可视化工具来可视化的分析和展示我们处理完的数据。最后再通过分析可视化图表，来发现这些数据存在的规律，即透过数据来看事实本质。
二、数据分析原理及方法？
数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而提供决策支持和洞察力。
数据分析的原理包括确定分析目标、选择合适的数据源、应用统计学和机器学习方法进行数据处理和建模、进行数据可视化和解释。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。数据分析方法的选择取决于数据类型、分析目标和问题的复杂性。数据分析在各个领域都有广泛应用，如市场营销、金融、医疗、社交网络等。
三、数据化运营思路及分析？
数据化运营是一种通过收集、处理、分析数据，从而发现用户偏好、优化产品服务、提高用户体验和提升企业运营效率的运营方式。
下面是一些数据化运营的思路和分析方法：
1. 数据收集：收集用户的行为数据、用户属性数据、产品使用数据等，方法包括埋点技术、用户调研、问卷调查等。
2. 数据处理：通过数据清洗、数据分类、数据分析等方法，提取有价值的信息，用于后续决策。
3. 数据分析：利用数据分析工具对收集的数据进行分析，得到业务发展趋势、用户偏好、痛点等信息。
4. 用户画像：通过对用户行为和属性数据的分析，建立用户画像，找到不同用户群体的共性和差异性，为精细化运营提供依据。
5. 个性化推荐：基于用户画像和历史数据，进行个性化推荐，提供更准确、更符合用户需求的服务。
6. A/B测试：通过A/B测试方法，对不同策略进行比较，找到更优的运营方式。
7. 数据可视化：通过数据可视化的方式，将分析结果直观、简洁地呈现，便于决策者进行分析和决策。
通过数据化运营，企业能够更好地理解用户需求，提升产品和服务质量，提高用户体验，同时也能够更高效地运营企业，提高效率和收益。
四、经营数据分析及思路？
经营数据分析的思路:
1. 分解思路
做互联网运营的数据分析，首先就是学会“分解”。
将数据分解，将问题分解。所有的数据都可以层层向下分解，找出更多的“子数据”，通过对子数据的挖掘和优化，往往能逐个击破，找到方向，提升最后的“关键指标”。
2. 追踪思路
运营的问题，是追踪出来的，不是一次就看出来的。
所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题，单一的数字没有任何意义，只能称为 “数值”。
3. 结合思路
单独追踪一个数据的会比较“片面”，得出结论甚至是错误的。因为所有电商的核心数据在一段时间内，具备偶然性和关联性的。
4. 对比思路
对比就是和其他人比。这个其他人一定要选择“合适的”。
可以是与自己品牌定位相似的店铺数据，也可以是同行业中做的比较好的店铺数据。
最具有可比性的还是跟自己“同层级”店铺。
通过对比，才能发现自己差距到底在哪，找到优化的正确方向。
5. 节点思路
节点思路就是将大的营销事件作为节点单独标记，数据剔除出来单独进行分析。
6. 锚点思路
锚点思路有2层含义，第一个含义是在做业务数据分析中，当存在多个因子影响一个数据指标时，只留一个因子做变量，其他因子保持不变，然后测试这个因子对于最终指标影响的程度。
第二层含义是产品竞争力层面。通过锚点策略可以让用户更快速的做决策，使产品销售的更好。
7. 行为标记思路
行为标记法就是将大动作的优化，大的项目上线及时标注在数据报表中。以便在后面通过数据检验是否是有效。
五、数据分析规划及思路？
1、明确需求，确定分析目标
数据分析人员是承接领导或业务部门的需求，所以第一步就是明确领导或者业务部门想要什么，他们最终想达到什么目标，这是最基本，也是最重要的，偏离目标的数据分析毫无意义。
2、梳理业务逻辑
在明确分析目标后，不要盲目根据自己的理解去开展分析，要进一步沟通业务部门，梳理清楚业务逻辑，比如，业务部门针对不同模块业务，有不同策略，对应不同动作，如果我们不明晰就进行分析，很容易偏离业务部门需求，还得二次返工，所以一定要梳理清晰的业务逻辑。
3、搭建数据分析框架
在明确目标和业务逻辑后，就可以搭建基础数据分析框架了，数据分析框架包括：我们分析要用到的方法或模型，需要分析的指标，指标数据来源等等。
4、明确指标，收集数据
在分析框架搭建完成后，我们需要的指标和数据就基本明确了，接下来要做的就是收集数据了，数据收集主要有两大途径，一是自己提取数据（公司数据库or数据挖掘），二是业务部门提供，自己提取数据可以按照自己的想法编写代码获取，难度不大。我们着重说一下从业务部门获取数据。在和业务部门收集数据过程中要特别注意，确定好数据收集模板和数据统计维度，包括指标的单位等，因为业务部门不知道你想要的数据维度是什么样的，信息不对称的结果就是带给你和业务部门double工作量
5、数据清洗
在获取到数据后，要对数据进行整理，规范数据格式，包括原始数据的格式规范，以及数据的后续统计操作，数据清洗会占用较多的时间，可以说它决定着你后续分析的质量。我曾经在做实证时，因为数据清洗不彻底导致返工，那感觉真的相当痛苦。真所谓模型运行5分钟，数据清洗1小时。
6、数据建模&分析
在准备好干净并且没问题的数据后，就可以进行数据建模了，建立模型，获取结果数据，进行分析，这一块就得结合业务逻辑来进行。
7、数据可视化
在进行数据分析过程中，如果你只是罗列一堆数字，领导和业务部门看了会头昏眼花，为了让他们一目了然的看出数据反映出来的问题，要对分析的数据结果进行可视化，做一些简洁直观的图表
8、内容汇报
这个时候，我们要把我们前面得到的分析结果形成报告（PPT），汇报给领导。在撰写报告的过程中，要注意的就是结论先行并且指标数据来源明确，其他的就靠大家自由发挥了
六、如何用excel做数据占比分析及实际数据分析？
像你这些数据，“项目日期”应该作为横坐标(分类轴)数据吧，直接按默认会把它作为纵坐标(数值轴)数据的。可以选定“所占比例”列数据--菜单栏--插入--图表--图表类型--柱形图--下一步--系列--分类(X)轴标志:导入“项目日期”数据(标题不要导入)--下一步或默认完成。
七、qpcr数据分析及作图方法？
主要做各组比较，涉及t检验或方差分析及多重比较
八、经营数据分析需要分析哪些数据？
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
九、生产数据分析主要分析哪些数据？
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
1、生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
2、生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
十、巨量百应数据大屏的数据如何分析？
回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。
3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。
4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。
5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。
需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。
