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分享 十大最精彩最经典的数据分析之经典语录汇总!!

可视化 作者:changeme198788 时间:2012-08-30 01:46:13 0 删除 编辑

数据分析经典语录汇总

【数据分析三字行】①学习:先了解,慢深入;祥记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新; ②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动手; ③分析:先业务,后数据;先假设,后验证;先总体,后局部;先总结,后建议

      做数据分析首先是熟悉业务的运行模式及行业知识,其次是思路拓展清晰,再次才是运用方法与使用工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具。——数据,思维分析要透析

【数据分析的3点要求】第一,清楚业务流程,却不熟业务的运用,分析的结果将脱离实际,业无从指导;第二,多思考,拓展大脑思维,只有经常发问为什么是这样的?为什么不是那样的?只有这样才有突破点;第三,多动手,不动手,靠脑袋想是不够的,不要怕错,大不了错了重来。——欢迎常来寒舍

数据分析不仅是个工具,而且是门艺术,优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理,懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活,所以数据分析师也是个艺术家。——欢迎常来寒舍

【数据分析流程】首先明确分析目的,然后搭建分析体系,确定各个分析内容,进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成,最后检验是否达到分析目的!。——欢迎常来寒舍

【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么?然后,再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。——欢迎常来寒舍

【数据分析5步走】1、锁定分析目标,梳理思路,叫纸上谈兵;2、把杂乱的数据整理出图表报表,用数据探业务,叫自问数答;3、锁定核心抓重点,设定最终算法,叫挟天子以令诸侯;4、梳理重点发现,准备剧本开拍,接受PK,叫才辨无双;5、效果梳理,总结经验,叫内视反听。——@数据挖掘与数据分析

【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。——欢迎常来寒舍

数据分析如果一开始数据分析方向就错了,所有努力都是徒劳,后果不堪设想。亲们,数据分析前先明确目的,再根据分析目的确定分析框架与内容,以及所采用的数据分析方法。。——欢迎常来寒舍

【常用数据分析方法】:趋势分析:查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息;对比分析:自己和自己比,找趋势、规律;自己和别人比,找差异、问题。结构分析:拆字诀,子类目、属性值、新老会员、各个运营节点,都可拆。——@电子商务研究员

【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围;2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释,来互相验证结论的真伪,多次尝试;3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述;4、需要耐心和细致,不能出现任何疏漏,别一个老鼠害一锅汤;5、高级数据分析不一定是最好的,简单有效才是最好的。——@数据挖掘与数据分析

【如何用数据看透问题】1、确定指标,看数值;2、问题还不够明确?将指标层层分解;3、只看数值还不能确定问题?多周期看趋势;4、问题初步明确了,找不到原因或者发力点?将统计对象分类,拆解为不同角度来观察;5、参考行业对比数据,如果有的话...而每一步具体怎么走,全靠业务理解!——@。——欢迎常来寒舍

营销应关注——市场细分,市场定位,目标用户。 运营关注——新客获取,用户转化,重复购买。网站关注—— 入口页,过渡页,转化页。数据分析三原则——现状, 趋势,细分。——欢迎常来寒舍

【统计方法的三大特性】1、实用性:除了实情,数据能证明一切;2、丰富性:统计就像比基尼,露出来的部分固然诱人,没露出来的部分才是最要命的;3、公平性:我们相信上帝,其它人请用数据说话。——@数据挖掘与数据分析

【你敢说你是做数据分析】从事数据分析工作的朋友也越来越多,但有谁敢说自己对数据分析有个清晰的认识?知道数据分析是做什么用的?可解决什么问题?能用简洁的语言回答下列问题吗?这时候你还敢大声说你是做数据分析的吗? 。——欢迎常来寒舍

【数据分析能力提升方法】1、多看书,看各种专业书籍,如统计、管理、营销、工具方面书籍,吸收其精华;2、多思考,多想想是什么?为什么?如何做?3、多总结,把学到的知识技术进行总结沉淀,变为自己的东西;4、多交流,通过各种方式,听君一席话,胜读十年书;5、多动手,没有实践,神马都是在扯蛋。——@数据分析那些事

数据分析学习不能死板,不要学到一就是一,而是需要掌握其原理,能够灵活运用,举一反三,那就是真正学到了。数据分析方法、工具的学习也是如此。——欢迎常来寒舍

【数据分析师的价值】大量存在的数据以及处理这些数据的强大计算技术使得分析工作显得越来越重要,但技术并非全部内容。这就像变魔术一样,变魔术的是魔术师而不是帽子。数据的价值就在于分析人员透过它获得问题的解决方案,为企业决策和企业活动提供辅助作用,最终取得良好的结果。——欢迎常来寒舍

【数据分析的三大境界】1、我知道你不知道,对已知的掌握;2、我猜到你猜不到,基于已知对未知的预判;3、我做到你没做到,基于正确的预判形成正确的行动决策。——欢迎常来寒舍

【数据分析与数据挖掘的区别】数据分析找数据变化的原因和本质,数据挖掘是找模式,找一种发现知识的模式。好比,今天股市大涨,数据分析是找涨的原因,数据挖掘是发现什么样的容易涨;数据分析更加偏向于描述性的分析,和数据挖掘更加偏向于预测性的分析,但两者的本质是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识!——@数据挖掘与数据分析

【数据分析方法论】❶PEST分析理论:行业分析;❷4P分析理论:公司整体运营情况分析;❸逻辑树分析理论:业务问题专题分析;❹用户使用行为分析理论:用户行为研究分析5W2H分析理论:用途广泛,可用于用户行为分析,也可用于业务问题专题分析。——@谁说菜鸟不会数据分析

如何撰写数据分析报告一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。——欢迎常来寒舍

【分析狮月经攻略】分析狮每月都有烦恼的那么几天,就是撰写经营分析报告。其实经分报告撰写也是有章可循的:1、了解大盘指数;2、纵向解读;3、横向解读;4、趋势解读;5、对策解读。——@数据分析那些事

【写给搞经分的】经分苦,经分累,经分让人真憔悴;跑数据,做报表,周末不能有休息;看环比,看同比,看看平均与高低;数字多,数字少,业务部门找咱扯;分析好,分析坏,各级领导批批踢。——每月一次,俗称月经。——@郑来轶

【数据处理的目的】就是把原始数据整理成可用于数据分析的要求格式(一维表)——@数据分析那些事

【数据分析思路遵循4W模式】当企业面临某个营销难题时,数据分析能回答四个问题:营销难题是什么?为什么会产生?难题未来如何发展?如何解决?这四个问题的分析与解读,对企业的支持程度是递增,分析难度也是递增。由此衍生数据分析八个等级、四类报告和两个阶段。——@数据小宇军

数据分析要讲究体系和方法,不要孤立看待数据,应把数据联动起来,横向和纵向结合分析,数据是死的,人是活的,分析时要看到指标背后蕴藏的信息,有时不要想指标简单没有分析价值,非用NB算法套模型才叫分析,或只盯着指标不放手,简单分析不深入挖掘,这两种都是不行的。——@jetpv

【数据分析需重点把握三大方向】用户、营销、业务。时刻记住:我的用户在哪?有啥特征?用户需要什么?营销活动怎样跟踪与评估?如何针对客户需求优化业务及完善业务?产品的价格和渠道特性如何的?——@ETwise

如何判断数据分析师正处于分析流程哪个阶段: 1、手托腮帮,深思痛苦状,在思考分析思路; 2、手放键盘上,不动,表情呆滞,在数据处理; 3、鼠标在飞快移动,在用数据透视表做分析; 4、鼠标不断左右键交替点击,在画图表; 5、断断续续敲击键盘,时而移动鼠标,在写PPT分析报告。——@小蚊子乐园

【数据分析的七重修炼】第一重:建立经营坐标系第二重:依据变化随时调整第三重:打散重组建立体系第四重:专项监控寻求突破第五重:指标考核优化管理第六重:市场监控知己知彼第七重:预测趋势掌握领先。如何用数据经营和决策。——@某淘宝讲师

【数据分析六面性】 1、想得清:根据运营使用各种数据分析来支持;2、提得全:找全需要的数据; 3、拿得到:能通过开发、产品,拿到靠谱的数据;4、看得懂:通过分析的发现趋势、规律、问题;5、玩得转:能透过现象看本质,找出背后的原因;6、用得上:得出数据分析结果时,能客观地对待,真正支持决策。——@数据海洋

【数据在电商中的应用】1、用户在哪里:市场调研,目标用户挖掘、产品定位、寻找价值用户等;2、如何营销用户:用户行为挖掘挖掘、用户浏览路径分析等;产品分析通过关联、交叉销售、用户消费偏向等;3、如何留住用户:建立会员生命周期以及根据用户访问习惯、购买喜好等进行精细化营销。——@数据挖掘与数据分析

【大数据分析的5个方面】①可视化分析:直观展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果数据挖掘算法:可视化是给人看的,挖掘是给机器看的。③预测性分析:做出一些预测性的判断。④语义引擎:非结构化数据的多样性带来了数据分析新挑战。⑤数据质量和数据管理。——@数据挖掘与数据分析

分析问题与解决问题的七步法】管理咨询公司常用的方法论之一,有时候根据实际项目需要,可灵活调整七步的内容。最简单的七步法是:1)定义问题;2)收集整理信息;3)选取分析方法;4)数据提取整理;5)分析结果与结论;6)实施及建议措施;7)实施效果评估及报告整理。——@钱皓-互联网分析师

【游戏数据分析】主要分为常规的基础数据和定制的游戏系统数据。基础数据主要为设置监测指标,包括用户数据(注册、DAU/MAU、留存与流失),在线数据(ACU/PCU,单次在线时长),收入数据(付费人数,ARPU,活跃用户付费率);还涉及专题数据挖掘,主要包括静态和动态数据。——@游戏数据分析

让数据分析变的有趣的方法是,把自己想象成福尔摩斯,数据背后一定是真相!——某网友

做数据分析就要耐得住寂寞,经得起考验,受得了煎熬,做得到淡定。——欢迎常来寒舍

工欲善其事,必先利其器!数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能,特别是要掌握分析软件工具!——@沈浩老师

【数据分析师必备十条技能】1、分析之处懂得目标;2、数据少时懂得积累;3、数据多时懂得抽样;4、指标多时懂得提取;5、变量多时懂得降维;6、用户多时懂得分类;7、算法多时懂得取优;8、数据展示懂得可视;9、结果发布懂得评估;10、有成绩时懂得低调!——@数据挖掘与数据分析

【数据分析师职业要求】1、兴趣;2、爱钻研,干活务实;3、专业知识(统计学、社会学,计算机、行为学等);4、掌握一种统计工具(spss、sas、r等)及数据库语言(SQL);5、喜欢扑捉前沿,广交友;6、了然基本算法(回归,聚类,决策树、关联);7、EXCEL、PPT要苦练;上乘心法:大胆假设,小心验证;——@数据挖掘与数据分析

【数据分析师级别】1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 3、数据分析师:解读数据,定位问题提出答案 4、数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用 5、数据规划师:走在产品前面,让数据有新的价值方向。——网友 dong_hong1

【数据分析吐槽】1、不关注业务,分析挖掘永远是华丽的盛装,不实用;2、不重视底层数据,谈数据挖掘分析,永远是空中楼阁;3、数据不集中,分析永远看不清全局的风吹草动;4、不尊重数据分析师,您永远体会不到数据化应用的乐趣和价值;5、不解决60%~80%的ETL,永远让表哥表妹难以发威,深恶痛绝!——@数据挖掘与数据分析

【数据分析中易犯的错误】1、无明确分析目标;2、未合理安排启动到结束时间;3、重收集轻分析,多数时间在做梦找数据;4、收集数据太多,导致无法整理及分析;5、不懂得分析哪些数据,手中有数心中无数;6、表格图表展示不美观,不清晰,缺乏信息传递能力;7、不能有效的坚持,每个分析长期坚持才有价值。——@数据挖掘与数据分析

数据分析的重点是在结合业务的基础上,做到分析思路清晰,逻辑层次分明。分析思路相当于功夫中的心法,掌握并灵活运用分析思路,就可以随心所欲,达到手中无剑心中有剑的境界!——@数据分析那些事

要想发挥数据分析的价值,必须首先了解甚至要精通业务。业务逻辑及运作原理不清楚,数据分析就很容易变成单纯的数字与图表游戏。自娱自乐而已!——@王厚东HD

【数据分析名言】你不能衡量它,就不能管理它。--管理大师 彼得杜拉克

【数据挖掘解决精准营销的三大问题】1 我们这次营销的对象是谁?聚类分析、异常分析、RFM分析、决策树、神经网络、 logistics ; 2 如何营销?关联分析、序列分析 ;3 什么时间营销?生命周期挖掘、时间序列、回归分析。4、如何评估,T、卡方检验,对比分析,环比同比。——@数据挖掘与数据分析

【数据挖掘能够解决几类常见的商业问题】1、目标用户选取,进行精确推送;2、客户预警流失,帮助挽留客户;3、客户市场细分,对各细分市场进行刻画;4、客户价值评估,形成评估体系。而数据建模来多数是分类、关联、细分。但是很多数据挖掘项目都是浮云,项目很难推动下去,除非能固化在系统上。——@ETwise

数据挖掘关键是业务与统计相结合,并不是想象中的那么难。归纳如下:数据挖掘所用的最多的还是基础统计分析,如描述性分析、探索分析、交叉表,同时需要掌握聚类分析、关联分析、决策树、Logistic回归等高级统计分析。值得注意的是,结合商业价值的目的使用恰当的数据挖掘模型变得很重要。——@ETwise

【数据分析经验分享】①分析方法无高低级之分,只有解决问题的方法才是最好的;②模型可以玩的很复杂很高深,但结论和应用一定要通俗易懂;③方法不要生搬硬套,有时应用条件和场景不符,结果偏差甚至错误;④对同一个问题进行剖析,尽可能用不同的方法、从不同的角度去阐述验证结论。——@数据分析精选

想知道一位数据分析师在公司的地位,只要问一个问题就够了:你的老板是谁;数据分析在电商中的运用,不是难在技术,而是难在商业意识;数据驱动比用户体验的时代会更早到来,因为能直接带来现钱。——@车品觉

【成功演讲三大要素】第一要有层次清晰的逻辑框架,使听众易于理解;第二要有有力的数据分析,用数据说话;第三要有典型案例,最好是自己亲身经历,能给人以强烈的感染力。——@数据分析那些事

【数学老师讲极限的案例】男孩喜欢上女孩,向她表白,女孩拒绝说:我整整比你大一岁。男孩说:我1个月时,你13个月。你是我的13倍。我2个月时,你14个月。你是我的7倍。我一岁时,你两岁,你是我的两倍。只要你愿意和我永远在一起,我们总在慢慢接近。。。——@数据分析那些事

【数据分析师的十大伤心事】①没有存盘数据变浮云;②分析完后才发现原始数据是错误的;③被老板要求修改分析结论;④演示时被发现有个数据是错的;⑤被质疑结论有针对性;⑥数据量大电脑被跑死;⑦数据源有问题飘忽不定;⑧分析结果被"全国人民"耻笑;⑨看不懂别人的分析报告;⑩加班。——@数据化管理

【商业智能系统3步曲】1、管数据,有效的整合数据业务生产系统、二手数据、调研数据,保证数据的完整、准确、及时和统一;2看数据,基于业务的关键指标统计报表、即席查询;3、用数据,将数据分析、数据挖掘的研究成果融入到系统中去,用到业务生产中去,实现真正的商业发展智能化。——@郑来轶

【数据分析贵在专业功底和解读能力】数据分析之所以痛苦,一方面在于数据处理技能,更重要的方面是透过数据看问题的能力。不能透过数据看问题,背后的主要原因是专业知识的不扎实,不能真正做到以数据说话。数据处理技能可能经过培训短期之内可以提高,可专业知识才是内力,需要不断积累与思考。——@数据分析精选

目前流行两种数据挖掘和分析,一种是技术部门提供数据分析支持,他们发挥价值的前提是业务需求必须明确且业务人员洞察数据能力必须强。还有种业务部门的分析,他们的特点是分析到执行快速且可适应变化,但业务面窄可能考虑片面,分析方法比较单一——@innovate511

作为一名优秀的数据分析师,不仅能够发现问题,发现问题同时要提供解决方案;不仅是一个方案,还要有多个方案;不仅有多个方案,对每个方案还要有评估意见;不仅有评估意见,还要把自己倾向性意见加以说明;不仅说明倾向意见,还要把每个方案可能的结果预测和描绘,提供给领导做决策。——@数据化分析

【数据分析工作的乐趣】数据分析的目的是为了管理,决策提供依据,并在运营中不断发现问题及解决问题。当沉浸其中的时候,当绩效不断提升的时候,我们会发现工作原来是快乐的、有趣的! ——@数据分析精选

【数据挖掘分析师的价值】从繁杂数据中主动找出众人可以理解,但出乎众人意料的线索。与业务人员一道探寻问题的根源,提出高效并可执行的策略方案,最终能与决策层对企业的发展思路碰撞出闪亮的火花。协助领导提升决策的准确性,加速决策的执行力。——@平八_数据挖掘

【散点图的五大妙用】1、衡量变量之间关系;2、绘制自由的完美曲线图;3、绘制衡量标准,如平均线;4、辅助添加图形文本标签;5、矩阵关联分析,如波士顿矩阵等。——@小蚊子乐园

【致数据分析师们】上得了厅堂,下得了厨房;算得出流氓,查得出异常;面对过战场,质疑还要抗;偶尔也彷徨,心酸肚里藏;老大要得急,同事催得忙;EXCEL要棒,PPT还得强;整个就是一新时代的灰太狼。——@数据化管理

【电商数据分析主要的指标】①网站使用:PV/UV、在线时间、跳失率、访问深度、转化率等;②流量来源分析:各渠道转化率、ROI、自然流量比重趋势等;③运营数据:总销售额、订单数、客单价、人均消费、单均商品数、订单转化率、退货率等;④用户分析:会员的地区分布、年龄分布、重复购买率、注册时长。——某网友

【管理工具和方法】1、SWOT分析模型:优势、劣势、机会s、挑战;2、PDCA工作法:计划、行动、检查、改善;3、5W2H分析法:when/where/who/what/why,how/how much;JIT理念:Just in time;6P:产品、价格、促销、渠道、权力、公共关系;4C:消费者、成本、便利、沟通;4R:关联、反应、关系,回报。——某网友

数据分析,必须搞清楚几个概念及彼此间关系:数据、比较、分类、综合、趋势、分析等。——@数据分析那些事

#优秀数据分析师“十大敢于”# :(1)敢于思考;(2)敢于探索;(3)敢于提问;(4)敢于学习;(5)敢于担责;(6)敢于工作;(7)敢于认错;(8)敢于沟通;(9)敢于组织;(10)敢于推动!总之,优秀数据分析人员一定要“敢为人先”!——@平八_数据挖掘

数据分析师和老板谈战略,和部门经理谈运营,和员工谈执行,数据应该是多语言的。——@itisBI

【分析师与大夫】大夫看诊:看症状做假设,可能性大的先做检查,没查出来接着假设,再检查,循环往复,逐步排查,到最后基本可确定问题,但未必百分百能确诊。分析师做分析:看现像做假设,用数据做检验,没查出来接着做假设,接着找数据做检验,基本可确定问题,但未必能保证准确,异曲同工。 ——@携程姚慧

【数据分析那些事】一统计学家遇到一数学家,统计学家调侃数学家说道:"你们不是说若x=y且y=z则x=z 吗!那么想必你若喜欢一女孩,那么那女孩喜欢的男生你也会喜欢罗?" 数学家反问道:"你把左手放到一锅一百度的开水中,右手放到一锅零度的冰水里,想来也没事吧!因为它们平均不过是五十度而已!" ——@数据小宇军

ETL过程在开发数据仓库时,占去70%的工作量,ETL的好坏,直接决定数据分析能否发挥其价值,ETL决定数据分析质量以及分析的基础,直接决定一个BI的成败。ETL过程的主要步骤概括为: 1、决定数据仓库中需要的所有的目标数据; 2、决定所有的数据源,包括内部和外部的数据源。——@数据分析玩家

【数据分析十大杯具】1、需求不明,返工常态;2、思路被利益强奸;3、数据混乱,对错难辨;4、口径混乱,晕头转向;5、分析不成体系,游击战;6、数据处理耗时耗力,被忽视;7、算法应用不当,瞎忽悠;8、读数人夸大其词,打鸡血;9、公布数据时,注水造假;10、领导主见,团队混乱。——@数据挖掘与数据分析

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