㈠ 如何提高收集數據和分析數據的能力
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
如何從大數據中採集出有用的信息已經是大數據發展的關鍵因素之一。
想要培養數據分析的能力，可以從兩部分來著手：一是數據分析方法論的建立，二是數據分析從入門到精通的知識學習。
理論：是進行分析的基礎
1）基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。
實踐：可以說90%的分析能力都是靠實踐培養的
1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來幹嘛的；
2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎麼獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記於心的，不然很容易就被數據給坑了；
4）最後就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。
也可以採用第三方的大數據服務平台，觀向數據是一款整體的數據採集、分析、可視化系統，可以幫助企業品牌發展提供科學化決策。
㈡ 數據分析能力不強，應該通過什麼方法加強
數據分析一般不需要編程能力，但是要有編程的邏輯思維能力：
1、要開發數據分析軟體以及程序，讓崗位人直觀看明白的話可以採用編程方式開發出來，這個就要編程能力。
2、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業神滑戚知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
3、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
4、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
5、懂工具。指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
6、懂設計。懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的讓讓設計游陵、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
參考鏈接：http://ke..com/link?url=b8z_U8-QuI49JAGq#3
㈢ 在管理中如何培養數據分析能力
一、熟悉公司業務
首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。
二、明確分析目的
常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的「為了分析而分析」。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；
三、運用營銷、管理等理論
營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去信穗戚分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；
四、掌握有效數據分析方法
了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；
五、玩轉數據分析工具
數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；
六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具
學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；
七、勤思考、多動手、多總結
需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤於思考才有突破點；
光靠腦袋想是不族孫夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程；
不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；
八、關注行業動態
關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；
九、收藏幾本分析秘籍
可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等；滑陵
數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。
㈣ 如何加強數據管理，分析和應用，助推業務發展
底層數據倉庫，上層做好數據分析和展示，同時做好數據治理。
最重要的一點，數據管理一定要支撐業務，從業務出發，為業務創造價值，否則業務部門不配合，很難進行下去。比如通過數據倉庫提高業務系統的查詢效率、通過報表平台讓業務部門不再頻繁的進行各種報表計算加工等等，從一點點小事做起，讓業務部門認識到數據管理可以幫他們減輕負擔、提高效率，後面的事情就好辦了。
具體應用上，可以採用數據倉庫+BI的方式進行，選擇好ETL工具，推薦Kettle、HaoheDI做底層ed數據整合。
㈤ 怎樣提高數據分析能力
1、數據支持。任何一個企業品牌要想進入大數據營銷，首先就要制定一個數據收集和整理的要點，明確大數據技術對於企業品牌的營銷發展意義。知道怎樣合法的收集轎備到自己需要的數據，以及後續如何處理這些數據，如何通過這些數據來為企業盈利等等。這些基本的定義是企業開展大數據營銷的第一步。
2、數據使用工具。如果企業已經做好了大數據營銷的准備，並且已經有了自己所需的派帆信數據資源。那麼，這時候就需要一定的大數據分析工具了。
3、大數據人才。現在大數據的火爆，自然而然大數據的人才也就十分的稀缺。一個成功的團隊離塵輪不開人員的良好配置，大數據人才往往以數據分析人才為主。