资料分析怎么快速找数据？

一、资料分析怎么快速找数据？

快速勾画关键信息 快速勾画关键信息;我们知道资料分析大部分题其实就是查找数据进行计算或者比较。但是刚开始拿到一篇资料分析时，不能只盯着数据去看。需要实现关键词定位，第一是定位段落，第二是定位统计指标。可以采用跳读的方式，更多的关注于统计时间、和统计的名词，去跳读时往往还可以借助标点符号进行跳跃，比如看到分号或者句号往往就是两个指标间的断开出。

勾画时做好粗略的区分

二、excel数据分析怎么找？

1.首先，打开Excel软件，点击文件选项卡，在弹出的菜单中点击选项。

2.弹出Excel选项对话框，在左侧的导航中点击加载项，在列表框中点击分析工具库，再点击底下的转到。

3.弹出加载宏对话框，将分析工具库前面的方框打上钩，点击确定。

4.接下来在Excel界面中点击数据选项卡，在功能区中就看到了数据分析。

5.点击数据分析，弹出对话框，在分析工具列表框中选择需要进行的分析工具，点击确定。

6.弹出该分析工具的对话框，设置好输入区域，分组方式，输出选项等参数，点击确定就可以了。

三、数据分析的数据哪里找？

1.政府机构网站：例如世界银行、联合国统计署、国家统计局。

2.社交媒体平台：Twitter、Facebook、Instagram这些平台上的数据可以用于社交媒体分析。

3.公开的数据仓库：Kaggle、UCI机器学习仓库、Google数据探索库等。

4.企业数据：有些公司会公开一些数据，例如谷歌、亚马逊等科技公司。

四、怎样找数据分析？

要找到一位合适的数据分析师，可以采用以下几个方法：

1. 招聘网站：像智联招聘、前程无忧、猎聘等大型招聘网站上，不仅能够查看数据分析师的招聘信息，还可以了解到该岗位具体的要求和薪资待遇。

2. 社交网络平台：在像Linkedin、Twitter、Facebook、Reddit等社交媒体平台上，可以使用关键词如“数据分析师” 或 “Data Analyst”，浏览相关职业信息、讨论话题，并与行业专家、其他数据分析师互动，学习行业动态及技能知识等。

3. 数据分析交流平台：数据分析从业人员比较集中的网站或社区上也可以发帖或在论坛上询问相关信息，比如国内的DataTalks，Datawhale等平台。

4. 猎头或人才咨询机构：如果需要招聘数据分析师，可以联系专业的猎头或人才咨询机构咨询和招聘，他们通常有更加专业的资源和方法。

5. 参加数据分析相关活动：参加一些数据分析的行业会议、讲座或者相关课程，通过了解行业趋势和专业知识，也可以结识一些优秀的数据分析师，进而获取更多的认识和可能的机会。

无论是招聘还是自己找工作，这些方法都能够帮助你找到合适的数据分析师或数据分析工作。

五、做大数据分析应该如何选电脑？

选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。

基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。

如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。

一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。

然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。

二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。

说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。

简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。

如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。

六、商务分析专业能做大数据吗？

能

商务数据分析与应用专业以培养电子商务领域的技能型人才为主，而大数据专业的教育目标是培养大数据相关领域的各类人才（含专科教育），从课程设置来看，大数据专业涵盖的内容更多一些，涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，而商务数据分析与应用专业则以数据分析和呈现为主。

从就业岗位来看，大数据专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，而商务数据分析与应用专业的毕业生往往会集中在数据分析岗位（电子商务运营等），所以从就业岗位的适应性来看，大数据专业更具优势一些。

选择大数据的专业可以到CDA进行详细的了解。CDA（Certified Data Analyst），即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

七、舆情分析报告数据怎么找？

关于这个问题，要找到舆情分析报告数据，可以考虑以下途径：

1. 社交媒体监测工具：有很多社交媒体监测工具可以帮助你收集和分析社交媒体上的数据，如Hootsuite、Brandwatch、Meltwater等。

2. 在线调查工具：可以使用在线调查工具如SurveyMonkey、QuestionPro等，制作问卷并向受访者收集数据。

3. 数据库和报告：一些机构和机构提供舆情分析报告，如Kantar、Gartner等。

4. 搜索引擎：可以使用搜索引擎如Google、Bing等搜索相关关键词，找到相关的新闻报道、博客文章、社交媒体帖子等。

5. 政府机构和行业组织的网站：政府机构和行业组织的网站上会发布相关数据和报告，可以考虑在这些网站上寻找相关信息。

八、主成分分析数据怎么找？

需要在数据查找中，点击最新的数据进行分析。

九、php做大数据分析

PHP在大数据分析中的应用

随着互联网和信息技术的发展，大数据分析在各行各业中变得越来越重要。大数据分析可以帮助企业从海量数据中挖掘出有用的信息和价值，为决策提供有力支持。而PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，也在大数据分析领域发挥着重要作用。

PHP作为一种开源、易学易用的脚本语言，广泛应用于Web开发领域。但是，随着大数据分析的兴起，越来越多的开发者开始意识到PHP在处理大数据时的潜力。作为一种灵活性高、可扩展性强的语言，PHP可以与各种大数据工具和框架结合，为企业提供高效的数据分析解决方案。

在使用PHP进行大数据分析时，开发者可以利用各种第三方库和扩展来简化开发过程。例如，可以使用PHP-ML这样的机器学习库来实现数据挖掘和预测分析。通过结合PHP做大数据分析的相关工具和库，开发者可以更加便捷地处理大数据并应用于实际业务中。

除了第三方库和扩展，PHP本身也提供了丰富的特性和功能，适合用于大数据分析。例如，PHP的多线程支持可以帮助开发者并行处理大量数据，提高数据处理的效率。此外，PHP对各种数据格式的处理能力也使其成为处理大数据的良好选择。

另外，PHP作为一种动态语言，具有灵活性和易用性，使开发者能够快速实现各种数据处理功能。无论是数据清洗、数据转换还是数据分析，开发者都可以借助PHP轻松完成，为企业提供准确可靠的大数据分析结果。

总的来说，PHP做大数据分析具有许多优势。作为一种流行的脚本语言，PHP在大数据分析领域发展迅速，为企业提供了丰富的工具和解决方案。随着大数据技术的不断成熟和发展，相信PHP在大数据分析中的应用将会越来越广泛，为企业带来更多商业价值。

十、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。