数据分析的7个基础工具和技术
十种常用的数据分析方法
⼗种常⽤的数据分析⽅法01 细分分析 细分分析是分析的基础，单⼀维度下的指标数据的信息价值很低。
细分⽅法可以分为两类，⼀类逐步分析，⽐如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另⼀类是维度交叉，如：来⾃付费SEM的新访客。
细分⽤于解决所有问题。
⽐如漏⽃转化，实际上就是把转化过程按照步骤进⾏细分，流量渠道的分析和评估也需要⼤量⽤到细分的⽅法。
02 对⽐分析 对⽐分析主要是指将两个相互联系的指标数据进⾏⽐较，从数量上展⽰和说明研究对象的规模⼤⼩，⽔平⾼低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对⽐，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对⽐⽅法包括：时间对⽐，空间对⽐，标准对⽐。
时间对⽐有三种：同⽐，环⽐，定基⽐。
例如：本周和上周进⾏对⽐就是环⽐；本⽉第⼀周和上⽉第⼀周对⽐就是同⽐；所有数据同今年的第⼀周对⽐则为定基⽐。
通过三种⽅式，可以分析业务增长⽔平，速度等信息。
03 漏⽃分析 转化漏⽃分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种⽬的的实现，最典型的就是完成交易。
但也可以是其他任何⽬的的实现，⽐如⼀次使⽤app的时间超过10分钟。
漏⽃帮助我们解决两⽅⾯的问题： 在⼀个过程中是否发⽣泄漏，如果有泄漏，我们能在漏⽃中看到，并且能够通过进⼀步的分析堵住这个泄漏点。
在⼀个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析 同期群（cohort）分析在数据运营领域⼗分重要，互联⽹运营特别需要仔细洞察留存情况。
通过对性质完全⼀样的可对⽐群体的留存情况的⽐较，来分析哪些因素影响⽤户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是⼗分简单，但却⼗分直观。
同期群只⽤简单的⼀个图表，直接描述了⽤户在⼀段时间周期（甚⾄是整个LTV）的留存或流失变化情况。
以前留存分析只要⽤户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚⾼。
05 聚类分析 聚类分析具有简单，直观的特征，⽹站分析中的聚类主要分为：⽤户，页⾯或内容，来源。
数据处理与分析技术指南
数据处理与分析技术指南第1章数据处理基础 (3)1.1 数据类型与结构 (3)1.2 数据清洗与预处理 (3)1.3 数据整合与转换 (3)1.4 数据存储与检索 (3)第2章数据分析概述 (3)2.1 数据分析方法论 (3)2.2 数据分析流程 (4)2.3 数据分析工具与软件 (4)第3章数据可视化 (5)3.1 数据可视化原则与方法 (5)3.1.1 数据可视化原则 (5)3.1.2 数据可视化方法 (5)3.2 常用数据可视化工具 (6)3.2.1 商业软件 (6)3.2.2 开源软件 (6)3.3 可视化案例分析 (6)3.3.1 案例一：城市交通流量分析 (6)3.3.2 案例二：销售数据分析 (6)3.3.3 案例三：医疗资源配置 (6)3.3.4 案例四：气候变化研究 (6)第4章描述性统计分析 (7)4.1 频数分析与图表展示 (7)4.1.1 频数分析 (7)4.1.2 图表展示 (7)4.2 统计量度与集中趋势 (7)4.2.1 常用的统计量度 (7)4.2.2 集中趋势指标 (7)4.3 离散程度与分布形态 (8)4.3.1 离散程度指标 (8)4.3.2 分布形态 (8)第5章假设检验与推断统计 (8)5.1 假设检验基本概念 (8)5.2 单样本与双样本检验 (8)5.2.1 单样本检验 (8)5.2.2 双样本检验 (8)5.3 方差分析与回归分析 (9)5.3.1 方差分析 (9)5.3.2 回归分析 (9)第6章预测分析 (9)6.1 时间序列预测 (9)6.1.2 时间序列预测方法 (9)6.1.3 时间序列预测应用 (10)6.2 机器学习预测方法 (10)6.2.1 机器学习概述 (10)6.2.2 常见机器学习预测算法 (10)6.2.3 机器学习预测应用 (10)6.3 深度学习预测模型 (10)6.3.1 深度学习概述 (10)6.3.2 常见深度学习预测模型 (11)6.3.3 深度学习预测应用 (11)第7章决策树与随机森林 (11)7.1 决策树基本原理 (11)7.2 决策树构建与剪枝 (11)7.2.1 决策树构建 (11)7.2.2 决策树剪枝 (12)7.3 随机森林算法与应用 (12)7.3.1 随机森林算法 (12)7.3.2 随机森林应用 (12)第8章聚类分析 (13)8.1 聚类分析方法 (13)8.1.1 划分聚类方法 (13)8.1.2 层次聚类方法 (13)8.1.3 基于密度的聚类方法 (13)8.2 层次聚类与划分聚类 (13)8.2.1 层次聚类 (13)8.2.2 划分聚类 (13)8.3 基于密度的聚类算法 (14)8.3.1 DBSCAN算法 (14)8.3.2 OPTICS算法 (14)第9章文本分析与挖掘 (14)9.1 文本预处理与特征提取 (14)9.1.1 文本清洗 (14)9.1.2 分词与词性标注 (14)9.1.3 特征提取 (14)9.2 文本分类与情感分析 (15)9.2.1 文本分类 (15)9.2.2 情感分析 (15)9.3 主题模型与关联规则挖掘 (15)9.3.1 主题模型 (15)9.3.2 关联规则挖掘 (15)第10章大数据与云计算 (15)10.1 大数据技术概述 (15)10.2 分布式计算框架 (15)10.4 数据安全与隐私保护 (16)第1章数据处理基础1.1 数据类型与结构在数据处理领域，了解数据的类型与结构是基础中的基础。
统计技术(新老七种工具)
直方图（频数直方图）
• ⑹画直方图: 在横轴上以每组对应的组距为底，以该组的频数 为高，作直方图。计算样本平均值（X），样本标准偏差值 （S），在图上标出公差范围（T），样本量（n），样本平均值 （X），样本标准偏差（S）和X的位置。
• 计算公式: （以替换数法）
∑ fi ui • X= Xo+ h× n
控制图
•
2.计数值控制图
• ⑴不合格品率控制图（P）
• ⑵不合格品数控制图（nP）
• ⑶单位不合格品数控制图（u）
• ⑷不合格数控制图（C）
控制图
•
四、常规控制图的判断准则
• 1.在点子随机排列的情况下，出现下列情况之
一，就判断过程处于稳态，即没有异常波动的 状态。
• ⑴连续25个点，落在控制界外的点数为0；
• 产品质量的波动分为正常波动和异常波动两 类。
• 控制图就是用来及时反映和区分正常波动 与异常波动的一种工具, 控制图上的控制界限是 区分正常波动与异常波动的科学界限。
控制图
• 三、常规控制图的分类 • 一般按数据的性质分为计量值控制图和计数
值控制图两大类。 • 1.计量值控制图 • ⑴均值——极差控制图（X-R） • ⑵均值——标准差控制图（X-S） • ⑶中位数——极差控制图（X～-R） • ⑷单值——移动极差控制图（X-Rs）
•
S= h ×∑ fi u2i
-（ ∑ fi ui
）2
n
n
•
其中: Xo——频数最大的组中值。
•
fi——各组频数
•
ui——各组替换数，设定频数最大的一组u=0，以此往上分
别为-1,-2,-3……，往下分别为1，2，3…..
数据分析师的工作技巧与经验分享
数据分析师的工作技巧与经验分享在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
而数据分析师作为企业中不可或缺的角色，需要具备一定的工作技巧和经验。
本文将分享一些数据分析师在实际工作中的经验和技巧，希望对正在从事或有兴趣从事数据分析工作的人员有所帮助。
一、数据收集与整理数据分析的第一步就是数据的收集与整理。
在收集数据时，我们应该明确自己的目标，确定需要收集哪些数据，并确保数据的准确性和完整性。
此外，我们还可以利用一些工具来帮助我们自动收集数据，提高工作效率。
在整理数据时，我们需要对数据进行清洗和预处理。
清洗数据是为了去除重复、缺失或错误的数据，保证数据的质量。
预处理数据是为了将数据转化为可分析的形式，例如对缺失值进行处理、对数据进行归一化等。
二、数据分析工具的选择在进行数据分析时，选择合适的工具也是非常重要的。
常见的数据分析工具包括Excel、Python、R等。
Excel是最常用的数据分析工具之一，它简单易用，适合处理小规模的数据。
而Python和R则更适合处理大规模的数据和进行复杂的统计分析。
选择合适的工具可以提高我们的工作效率和分析能力。
三、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节。
通过将数据以图表的形式展示出来，可以更直观地理解数据的特点和趋势。
在进行数据可视化时，我们应该选择合适的图表类型，保证图表的简洁明了，并注重图表的美观性。
此外，我们还可以利用一些数据可视化工具来帮助我们制作出更专业的图表，例如Tableau、Power BI等。
四、数据模型与算法在进行数据分析时，我们经常需要构建数据模型和应用算法。
数据模型是对数据和问题的抽象，它可以帮助我们更好地理解数据和问题的关系。
而算法则是对数据进行处理和分析的方法和步骤。
在选择数据模型和算法时，我们应该根据具体的问题和数据特点进行选择，并不断学习和掌握新的模型和算法。
五、持续学习和实践数据分析是一个不断学习和实践的过程。
随着技术的不断发展和业务的变化，我们需要不断学习新的工具、新的技术和新的方法。
精益改善中用于分析解决问题的七种统计工具
精益改善中用于分析解决问题的七种统计工具精益管理理念里，解决问题有两种不同的手段。
第一种手段用于有数据可用且通过分析数据就能解决问题的情况中。
生产相关领域出现的问题大多数属于这一类别。
分析解决问题的七种统计工具包括：1.帕累托图（pareto)。
此图表将问题按原因和现象分类。
根据优先级，用一个条形图将问题表现在图表中，用100%表示损失总值。
2.因果图（cause-and-effectdiagrams)。
此图用于分析某个过程或某种情况的特征，以及造成这些特征的因素。
因果图也被叫做“鱼骨图”或“哥斯拉骨架图”。
3.直方图（histograms)。
用测量得到的频率数据表现某一数值的峰值。
质量特征的波动被称做“分布”（distribution),以极性图表示的频率数据被称做直方图。
此图主要用在通过检查“离差”(dispersion)的形状、中值以及“散布”（dispersement)的本质来确认问题。
4.控制图（controlcharts)。
变动分为两种类型：一种是在正常状态下发生的不可避免的波动，另一种是由某种原因造成的变动。
后一种被称作“异常”。
控制图借助折线图（linegraph)探测异常趋势。
与标准的折线图不同，这里的折线图的控制线位于中央、顶端和底层。
样品数据以点的形式标注在图上，用来评估过程状况与趋势。
5.散点图（scatterdiagrams)。
散点图上标注出两组相对应的数据。
标注出的点之间的关系显示对应数据之间的关系。
6.分层法（graphs)。
可用的图形有很多种，取决于想要什么形状以及分析目的。
条形图（bargraph)通过并列的条形柱来比较数值，而折线图则用来表示一段时间内的变化波动。
扇形图（circlegraph)表示数值的分类统计，雷达图（radarchart)帮助分析以往评估项目。
7.检查表（checksheets)。
设计表格，针对某一情况进行日常记录，将结果列在表中。
这些工具被质量控制小组、工程师、经理广泛使用，用来发现和解决问题。
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探索性分析是对数据进行深入挖掘和探索的方法，旨在发现数据中的潜在规律 和模式。
详细描述
探索性分析通过绘制图表、计算相关系数、进行假设检验等方式，深入挖掘数 据中的潜在规律和模式，为后续的数据分析提供方向和思路。
预测性分析
总结词
预测性分析是利用已知数据和算法对未来进行预测的方法，包括回归分析、时间 序列分析等。
可读性
数据的格式和呈现是否易于理解。
03
数据处理与清洗
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或异常数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成统一的数据集 。
数据缺失处理
删除缺失数据
对于缺失值较多的数据， 可以考虑删除含有缺失值 的记录。
市场风险分析：分析市场 走势和波动性，预测未来 市场风险，提前做好风险 管理准备。
用户行为分析
详细描述
用户画像构建：利用数据分析技 术，构建用户画像，了解用户特 征和需求。
用户行为路径分析：分析用户在 产品或服务中的使用路径和交互 行为，发现潜在优化点。
总结词：通过数据分析，了解用 户需求、偏好和行为模式，优化 产品设计和服务体验。
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汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 数据分析基础 • 数据来源与获取 • 数据处理与清洗 • 数据分析方法与技巧 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享
01
数据分析基础
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析是指通过统计方法和分 析工具对数据进行分析、挖掘和 解释，以提取有价值的信息和知 识的过程。
生物信息学中基因组数据分析的方法与工具
生物信息学中基因组数据分析的方法与工具随着高通量测序技术的快速发展，生物学研究中生成的基因组数据越来越庞大和复杂。
基因组数据的分析是生物信息学中一个重要的研究领域，涉及到基因组序列、基因调控、蛋白质结构和功能等多个方面的研究。
本文将介绍生物信息学中基因组数据分析的方法与工具。
1.拼接(assembly)分析基因组拼接是将短序列片段按照重叠部分重新组装成长序列的过程。
在这一步骤中，可以使用一些拼接工具，如Velvet、SOAPdenovo和ABySS等。
这些工具能够根据序列之间的重叠信息确定序列的正确顺序，并提供较高的拼接质量。
2.基因预测基因预测是根据拼接后的序列，利用计算方法来预测其中的基因。
这一步骤是基因组数据分析中重要的一步，因为基因的预测能够为后续的功能注释和进一步研究提供基础。
常用的基因预测工具包括Glimmer、GeneMark和Augustus等。
3.基因注释基因注释是对基因的功能进行标注和解释的过程。
在这一步骤中，可以利用一些数据库和工具来标注和注释基因，包括Gene Ontology(GO)、KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)、BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)和InterPro等。
这些工具可以帮助我们了解基因的功能、调控和通路等信息。
4.基因差异表达分析基因差异表达分析是比较不同样本中基因的表达水平，发现差异表达基因以及探究其功能和调控机制的过程。
在这一步骤中，可以利用一些工具来进行差异表达分析，如DESeq2、edgeR和limma等。
这些工具能够根据基因表达量的统计学分析，帮助我们鉴定哪些基因在不同样本之间存在差异表达。
5.功能富集分析功能富集分析是根据差异表达基因进行一系列的生物学功能注释和分析的过程。
在这一步骤中，可以利用一些工具，如DAVID (Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery)、GOseq和GSEA (Gene Set Enrichment Analysis)等来进行功能富集分析。
数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？
数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？产品经理学习资料数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？01 解构数据分析我们字面拆解：数据 + 分析，数据是基础，分析是主导。
可见，数据并不意味着价值，分析和决策才能创造价值！而数据分析：思维方式大于实践方法思维方式：业务目标及调研+思维逻辑+创新想法+可行建议实践方法：数据汇总统计+工具使用+可视化数据分析对一个企业有巨大价值，则是对企业“数据”进行全方位的分析，两者相辅相成才能实现企业决策价值最大化。
所以，我们做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该是对业务有实际的指导意义，并结合业务痛点去发现问题从而解决问题的工具。
1. 灵魂三问数据分析的灵魂三问，这就是我今天讲的主要内容：数据分析是个什么东西？他到底解决什么问题？数据分析如何学习技能知识？需要掌握什么样的能力？数据分析如何进行?有什么方法论？一谈到数据分析，我们就会联想到这些问题。
然而，我接触数据分析的契机，是从刚开始工作是接触的数据处理和市场调研，再之后商家代运营，产品数据运营等，这些工作中都涉及数据分析，到现在和朋友一起创建小飞象数据分析社群。
其实，我理解的数据分析不是从什么高大上的角度出发，它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。
说明白点：是什么（树立数据标准）是多少（数据描述状况）为什么（探索问题原因）会怎样（预测业务走势）又如何（综合判断状况）其核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议，进而能够辅助决策。
那么，接下来我们来看一下数据分析在工作中几种常见的应用场景，切身体会一下：活动上线前，需要做A/B测试，通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；活动上线后，还要分析实时数据，调整推广节奏和推广动作。
设计产品时，需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；产品诞生后，还要用数据监测用户行为、测试产品功能，促进产品迭代。
心理学中的数据收集与分析方法
心理学中的数据收集与分析方法心理学作为一门科学，需要探索人类的心理和行为规律，因此数据收集和分析方法在心理学研究中起着至关重要的作用。
本文将从心理学的角度分析数据的收集和分析方法，并介绍一些重要的技术和工具。
一、数据收集方法1. 实验法实验法是心理学中最常用的一种数据收集方法。
该方法通过对被试的外部刺激对内部反应的影响来了解心理现象。
比如，通过在实验环境中模拟特定情境，然后观察被试的反应和表现，从而了解被试的特定心理状态。
2. 调查法调查法主要通过对被试进行问卷调查和访谈，了解被试的观点和行为特征。
相比于实验法，该方法更加关注被试的态度、信仰和价值观念等主观因素。
3. 观察法观察法是通过直接观察被试的行为进行数据收集。
这个方法是在自然环境中进行的，所以被试并不知道自己被观察，更好地反映真实行为。
二、数据分析方法1. 描述统计描述统计可以帮助研究者了解数据的集中趋势和离散程度。
比较常用的统计指标有：平均值、标准差、中位数和众数等。
通过这些统计指标可以更好地了解数据分布和构成。
2. 推断统计推断统计方法能够对数据进行推断，通过对样本数据进行分析，推断总体的情况。
这个方法主要包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过样本数据来推断总体参数；假设检验则是通过比较两个样本数据或样本数据和总体数据来确定变量之间是否存在显著关系。
3. 因果分析因果分析是一种通过分析变量之间的相互影响关系来判断影响结果的方法。
通过将数据分为独立变量和因变量两部分，研究者可以根据变量之间的关系来判断两个变量之间是否具有因果关系。
三、常用的数据分析工具1. SPSSSPSS是一个常用的数据分析软件，它能够进行统计分析、数据图表、假设检验等多种数据分析操作。
通过它，研究者可以轻松地进行描述统计和推论统计分析，从而理解数据的实际含义。
2. RR是一个免费的开源数据分析软件，它包括量化金融、机器学习、大数据分析、图形绘制等众多功能。
工序统计分析七种工具
排列图
• 用 MINITAB 作 Pareto图
9
排列图
• 用 MINITAB 作 Pareto图 报废情况统计
100
4000 80
3000
60
2000
40
Count Percent
1000
20
0
Defect
Count Percent Cum %
铸 欠
1746 36.8 36.8
隔 冷
1537 32.4 69.2
4. 对于主要的、关键的要因，分别用显著符号标记出来，以示突出和重要。
• 2、3、4找出的关键因素(要因，以3-5个为宜），用圆圈“○”或方框“□” 框 起来，作为制订质量改进措施的重点考虑对象。
5. 注明画图者，参加讨论分析人员、时间等可供参考的事项。
15
因果图
• 绘图注意事项：
1. 因果图只能用于单一目的研究分析。一个主要质量问题只画一张因果图。 2. 集思广益，一般以召开各种质量分析会共同分析，整理出因果分析图。讨论
7. 在图上注明累计频数，累计百分数；注明排列图的名称、收集数据的时间， 以及绘图者可供参考的其他事项。
8. 利用排列图确定对质量改进最为重要的项目。
6
排列图
• 排列图的观察分析
– 首先观察柱形条高的前2~3项，一般说来这几项是影响质量的重要因素。 – 一般把因素分成A、B、C三类
• A类因素：主要因素。累积频率在0%~80%的那些因素是影响产品报废的主要者， 一般情况下，A类因素不多于3个。
3
排列图
排列图示例
项目
50欠00铸
45冷00隔
小400砂0 眼
废 35粘00砂 品 30其00他 数 25合00计
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数据分析的7个基础工具和技术数据分析在当今数字化时代中越来越受到重视，在许多行业中发挥着重要作用。
针对大量数据进行分析以得出结论的过程，需要使用一些工具和技术。
本文将介绍数据分析的7个基础工具和技术，并简要探讨它们的作用。
1. Microsoft Excel
Microsoft Excel是一种电子表格程序，广泛用于数据的管理、分析和处理。
它可以进行基本的数据计算、绘制图表和制作报告。
对于初学者而言，使用Excel进行数据分析是一个不错的入门选择。
该软件对于一些简单的数据分析、操作和制作数据可视化非常实用。
2. Python
Python是一种开源高级编程语言，因其易于学习、应用广泛而备受欢迎。
Python中有许多专门用于数据分析的库，如Pandas、NumPy 和Matplotlib等。
使用这些库，可以很方便地进行数据操作、可视化和统计分析等，支持多种文件格式的读取和写入。
3. R
R也是一种开源编程语言，被称为“统计之王”，使用R语言可以进行高级的统计分析。
R语言对于统计建模和各种统计方法都提供了丰富的支持，有非常丰富的工具和包来支持这些方法，例如ggplot2和Shiny等。
4. SQL
SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于关系数据库的标准语言。
SQL可以被用来提取数据、进行过滤、聚合和连接等操作，使得数据分析人员可以轻松地提取、操纵和审查数据。
对于处理大型数据集，SQL
可以帮助提高查询性能和准确性。
5. Tableau
Tableau是一款流行的数据可视化工具，它可以轻松地将数据转化为可视化图表，让普通用户也能理解和利用数据。
Tableau可以支持多个数据源，并能够使用不同的图表类型和交互式控件，提供灵活性和
数据分析功能，支持简单的数据操作和统计分析。
6. Power BI
Power BI是微软推出的一款商业智能工具，可以将数据变成丰富的可视化图表和报告。
Power BI可以连接多个数据源，利用一系列内置算法和数据模型进行数据分析，支持高级数据可视化和数据探究功能。
7. Google Analytics
Google Analytics是谷歌提供的一款免费的分析工具，主要用于网站访问分析，可以监测访问量、用户行为和流量来源等数据。
通过使用Google Analytics，用户可以深入了解他们的受众，得出许多发展策略和商业应用解决方案。
总结：以上列出的7个工具和技术是数据分析必不可少的基础工具和技术，每个工具都有其独特的优点和用途。
在实际应用过程中，使用这些工具和技术可以大大提高数据分析的效率和准确性。
本文介绍的这些工具和技术也可以帮助数据分析人员努力向数据驱动决策的目标迈进。