1. Pourquoi avez-vous des rapports de données
3, Q & AMP; A
Texte:
Vous avez un travailleur antique blanc travaillant à la fois, vous sentez ceci Le travail ne vous convient pas, vous allez au forum après avoir travaillé, voyant de nombreuses personnes à l'avenir, les maisonsL'analyse des données est l'une des dix premières professions du 21e siècle ... Vous êtes très excité, vous devez être un analyste de données, vous utilisez du temps libre pour créer des connaissances statistiques, veuillez apprendre l'outil d'analyse, puis constatez que votre travail actuel et L'analyse de vos données actuelles n'a pas de relation, je pense qu'il n'y a pas d'expérience connexe, aucune entreprise ne vous veut ...
Quelles sont les racines de ces problèmes? Une phrase peut être résumée:
Vous n'avez aucun moyen d'afficher les employeurs dans les meilleurs délais, vous pouvez concourir pour une analyse de données.
Comment puis-je devenir rapidement des analystes de données dans des postes précédents? Parmi les "plans d'apprentissage de 100 heures", je recommande d'utiliser 25 heures avant de commencer un CV - un quart de l'ensemble du programme, au moins pour cette étape. Vous apportez trois avantages:
Vérifiez vos résultats académiques - L'analyse des données est une discipline pratique, qui peut effectuer des réalisations à utiliser des connaissances flexibles, par rapport à tout test important;
Vérifiez que vous voulez vraiment faire / correspondre au travail d'analyse de données - par rapport à vous pour vous une demi-année ou par an pour découvrir vos vraies pensées, mieux voir si vous pouvez le faire avant de pouvoir le faire. Ce travail est amusant, ou intéressant; Vous montrer la capacité - le monde des programmeurs prêté une attention particulière à «Parler plus, permettez-moi de voir le code», l'analyste de données peut également «Comment faire un rapport, une donnée complète, peut aider votre province à interviewer de nombreux arrêts / Évaluation / Heure des problèmes, vous fournissant plus d'opportunités.
Écrire un gros tas de faire avancer les rapports de données, comment faire un rapport de données au niveau débutant?
Deuxièmement, le processus de reporting de données [
Placez d'abord une image (ne se plaignant pas de la laideur!)
On peut clairement constater qu'un rapport de données (copie) varie en fonction des besoins, il existe des difficultés courantes. (bleu et gt; cam- & gt; rouge - & gt; rouge), a également un héros (bleu et gt; orange - & gt; vert + huang - & gt; rouge), fois que nous disons normalement les raiders difficiles, Les héros sont difficiles à mettre en venir.
Rapport de données difficiles normal à 7 étapes:
Étape 1: Déterminez la cible
Cette étape est généralement effectuée par le client / collègue / partenaire / partenaire du département supérieur / autre département, mais dans le rapport le premier rapport de données, vous avez besoin de vous-même pour effectuer et déterminer la cible. [
Lors du choix des objectifs, s'il vous plaîtFaites attention aux éléments suivants:
Choisissez un champ / industrie que vous êtes plus familier ou faites plus attention;
Choisissez une petite gamme de l'industrie du segment / subdivision comme point d'entrée;
Identifier cette école / secteur a publié UGC Data / Content (Postes forums, Avis d'utilisateurs, V.V.).
]
Top trois Attention:
Choisissez familier / intérêt dans le domaine / industrie, de vous assurer que vous pouvez vraiment toucher la nature du processus d'analyse suivant - c'est un processus qui est souvent appelé information détaillée - au lieu de la théorie numérique; Sélectionnez le segment / l'industrie comme point d'entrée, afin de vous assurer que votre rapport peut avoir une ligne principale claire, pas une base d'empilement simple; Détermination du contenu de données publiques / UGC, de veiller à ce que vous ayez des données analysées, vous pouvez donner un rapport, vous dites que vous êtes des ventilateurs militaires, d'analyser Qu.Sécurité entre les pays unifiés dans les activités militaires irakiennes et les activités terroristes de la base ... Trouvez le problème des données pour que je sache, je vous appelle un grand Dieu ...
Quelle que soit la méthode, vous avez maintenant un objectif, puis apportez-le à l'étape suivante.
Next Target, vous trouverez les données correspondantes. Si vous définissez un objectif, vous suivez complètement l'attention de la première étape, vous allez maintenant supprimer toutes les données à trouver. Si vous n'êtes toujours pas sûr d'avoir besoin de cela, alors ... retournez à la première étape.
Premièrement, copiez / téléchargement de certains sites Web avec des données publiques. Exemple: Statistiques sur le site Web, toutes sortes de sites Web de l'industrie, V.V., peuvent être facilesFacile à trouver ces sites via des moteurs de recherche. Par exemple: trouver des données de vente de voitures, entrez le mot-clé "Données de vente automobile requises" dans Baidu, le résultat suivant:
] J'ai codé la liaison, Signification Le troisième lien (la première liaison liée) est le résultat trouvé et cliqué pour voir les ventes de voitures de chaque mois, mais seul le pays de données, aucune statistique de la province.
Bien sûr, il ne sera pas lisse chaque fois que vous trouvez les données, vous disez simplement: je dois utiliser le moteur de recherche.
La seconde est que le téléchargement / API Site est emballé selon certaines données d'échantillon. Si vous recherchez des données de classes financières, cette méthode est plus réaliste. D'autres types de données sont également effectués, mais ils sont généralement facturés. De plus, il existe de nombreux magasins avec de nombreux gangs sur les données ...
Le troisième collecte les données nécessaires.
Exemple: Utiliser un outil reptile pour collecter des scores de vendeur, des critiques, V.V. Les gens autour de vous vont bien. Cette approche est limitée, mais la charge de travail / la conscience est relativement importante.
Si vous travaillez ou pratique, je vous recommande d'utiliser aucune des données actuelles de l'entreprise.
Assurer la sécurité des données, aucune donnée publique de l'extérieur de la Société est l'éthique professionnelle de base des analystes de données.
Étape 3: Nettoyer les données
Si lors de l'étape précédente, vos données sont obtenues avec une copie / téléchargement manuelle, il est souvent plus propre et pas besoin de nettoyer trop. Toutefois, si les données sont transmises via la collection d'informations, vous devez nettoyer, extraire le contenu de base, supprimer le code Web, la ponctuation et tout autre contenu inutile.
Quelle que soit votre utilisation de données pour obtenir des données, rappelez-vous que le nettoyage des données est toujours un travail que vous devez faire.
Après le nettoyage, nécessitent des données, il est rapidement disposé à pouvoir effectuer l'étape suivante du format. , pour les débutants, utiliser Excel pour compléter ce travail est correct.
Si vos données sont sous la forme, certains indicateurs secondaires sont très bons, tels queLes ventes et les ventes de cette année l'an dernier sont facturés un taux de croissance annuel. À votre avis pour la première fois, vous devez effectuer un rapport de données, vous ne devez pas calculer trop d'indicateurs secondaires complexes, le taux intermédiaire de l'année, basique, occuper tout d'accord.
Étape 5: Analyse Description
L'analyse décrit la méthode de statistiques analytiques la plus élémentaire, également un analyste le plus utilisé dans le travail réel. Law . Description Les statistiques sont divisées en deux parties:
Description des données Statistiques et indicateurs
Description des données: Le cas de base des données est utilisé, notamment: des données totales, le rythme temporel, la taille des particules de temps, la plage d'espace, la taille des particules séchéesPièces de rechange, sources de données et similaires. S'il est modélisé, vous devez alors voir des valeurs extrêmes, une distribution, des niveaux de données distincts. Cette fois, nous sommes à zéro pour effectuer des rapports de données, alors vous n'avez pas à envisager les données de type suivantes.
Statistiques de l'indicateur: Les indicateurs de données sont utilisés pour analyser la situation réelle, qui peut être divisée en quatre catégories principales: Modification, distribution, comparaison, prédire [
Variation: l'indicateur change au fil du temps, tel que augmenté (cinq ratio, une année, etc.);
Distribution: performance directive à différents niveaux, y compris la distribution régionale (province, ville, magasin, magasin / magasin), distribuant des groupes d'utilisateurs (âge, sexe, carrière, etc.), la distribution de produits (telles que les zones de passe dynamiques et globales ), etc; Comparaison: comprend le contraste interne et la comparaison externe, le contraste intérieur comprend le contraste de l'équipe (contraste A et B, comparer les ventes, V.V.), comparer les lignes de produits(Films Arpu, utilisateurs, nombre d'entreprises, revenus); La comparaison externe est principalement comparée à l'environnement et aux concurrents; Cette section et cette distribution ont des emplacements qui se chevauchent, mais la distribution est plus utilisée pour trouver de bons ou mauvaises endroits, et plus de comparaison consiste à trouver de bonnes ou de mauvaises raisons;
Que faut-il être analysé dans un article de la section suivante de l'auto-étude? Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez entrer cette réponse.
Étape 6: Profondément conclu
Cette étape est le noyau du rapport de données, également souhaité pour voir la partie de l'analyste de données. Un jeune analyste et un analyste âgé ont reçu le même tableau, qui peuvent interpréter un contenu différent.
Jeune analyste: Les ventes en janvier 2013 ont augmenté de 60% par rapport à l'année précédente, ouverte en ouverture. Les ventes en février ont diminué en mars en mars, continuant de croître en avril.
Avez-vous vu la différence entre les deux? En février 2012, en janvier 2012, il était nécessaire de supprimer une semaine de vente, puis de le comparer. Si ce facteur n'est pas pris en compte, toutes les conclusions ont commencé à se tromper. Le facteur d'influence réel derrière les changements numériques est l'objectif de la perspicacité.
Faire une châtaigne:
Jeune analyste: La quatrième année est l'enthousiaste des fans du serveur de jeu et leur fréquence de négociation est beaucoup plus élevée que l'utilisateur commun.
Annector Annersim: La quatrième classe est ancienne commerciale, sinon il n'y aura personne dans le cas de près de 7 ordinateurs Sony depuis un an.
Les exemples ci-dessus de ces perspectives sont relativement simples, mais en général, même un rapport de données complexe comprend également un poisson.I Insight est relativement simple, cela implique une variété de contenu liés à la division et à la logique du problème. En tant qu'initiateur, il est bon de faire votre propre force.
Résumé, la soi-disant perspicacité passe des données, pour spéculer et comprendre la situation réelle. Décrire simplement des données, personne ne fera et signalera la signification en fonction des données.
Les deux, je crois que dans chaque emplacement, les données déclarantes ne sont plus inconnues. Dans cette étape, il est nécessaire d'assurer l'intégrité du contenu de rapport de données. [12. Conclusion
Stratégie suivante ou prédire la tendance