大数据分析方法,基本数据分析方法 _云知道

我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求、收集数据、分析数据、数据分析的过程中进行改进、初步得出数据的分析结果、多次验证数据分析、降低误差。零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。
零基础如何入门数据分析？

零基础入门数据分析，建议先从Excel开始，因为Excel是数据分析最常用的工具，功能强大，入门容易。从Excel开始Excel需要学习的有3点，Excel公式、数据透视表和Excel图表。1、Excel公式2、数据透视表3、Excel图表学习一些SQL基础接着建议学习MySQL，因为数据分析跟数据打交道，懂点sql知识还是很有必要的。
懂点统计学理论很有必要统计学是必须的，不懂统计学根本算不上数据分析师，具体内容有：统计学基础、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归、时间序列、聚类分析、主成分分析及因子分析等。SPSS分析工具除了Excel，推荐SPSS，使用广泛，容易上手。因为统计学很有些分析方法通过Excel就可以搞定；有些不行，必须通过其他工具才能搞定，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析及因子分析，都需要用到SPSS 。
在掌握了统计学的基础上，在学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具而已。编程学习（可选）另外，有精力的话，懂点编程也是必须的，因为用Excel做数据分析，少量数据（大约几十万甚至百万）没有问题，但是再大一点的数据通过程序来程序会更高效。1、Python/RPython和R都可以，R在数据分析方面更加强大，也更成熟，但是想往机器学习方向发展的话，Python还是主流语言，推荐学习Python 。
大数据时代如何进行数据分析？

在如今的大数据时代，数据对于任何一个面向客户的企业来说都是必不可少的，例如在淘宝或短视频平台进行用户的偏好推荐等都是依靠大数据支撑。在企业中，企业的运营和决策也是离不开大数据的分析。一个好的企业对于数据的分析，根据数据的流动推演出未来的方案的实施是必不可少的。我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求、收集数据、分析数据、数据分析的过程中进行改进、初步得出数据的分析结果、多次验证数据分析、降低误差。
1. 识别信息需求：在收集大数据的过程中首先就是要明确哪些是企业需要进行收集的数据，哪些是有用的，哪些是无用的，对于数据进行甄别和筛选是数据分析的基础也是最重要的一步。2. 收集数据：在明确了信息的需求后就要进行数据的收集，可以根据指定用户的多次阅览，或对公司下客户的产品使用情况进行数据采集和整理，这种数据越多越好，越详细越好，只有更加的细致才会在分析的过程中减少误差。
3. 分析数据：在采集完数据后，需要找到公司内相关的专业人士，对实际进行分析和交流，明确数据反映出来的实际情况和未来的数据走向。4. 数据分析的过程中进行改进：在分析的过程中，并不会一次性得出结论，需要在多次的会议中收集每个人的相关意见，进行归纳整理，并根据意见对分析结果进行调整和改进。5. 初步得出数据的分析结果：在分析结束后，对于本次得出的结果并不会用于完全的使用，还需要对初步得出的结果数据进行实践操作，根据实际反映的情况对数据分析的结论进行调整和优化。
6. 多次验证数据分析、降低误差：初步分析结果出来后，并进行多次验证后，最终将完整并准确的数据结论进行整理，并根据结果反馈给用户。在大数据时代，进行数据分析有助于实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器；有助于及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求，有助于为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。