❶ 如何獲取研究數據
既然是研究數據
那麼過程必不可少
你可以有自己的團隊，進行研究就會有自己的數據
你也可以委託別人研究，或者購買研究數據
還可以聯合起來，利用各自的優勢，共同分享研究數據
對於開放的數據，你可以在網上搜索，下載
❷ 數據分析一般怎麼進行
數據分析一般可以進行對比分析。對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
❸ 通過數據進行分析的論文研究方法是什麼
通過數據進行分析的論文用數據是數學方法。
數據分析方法：將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系。
此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。
數據分析目的：
數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。
這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。
例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。
❹ 怎樣做好數據調研
一 業務調研
數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。
二 需求調研
了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：
1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。
2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。
三 數據調研
前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。
數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控
探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何
❺ 如何做數據分析
數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。
❻ 怎樣進行論文數據分析
請在此輸入您的回答，每一次專業解答都將打造您的權威形象數據源：（是什麼）
研究區域描述：（如果你研究的是區域的話，要寫出研究區域你要研究的那一方面的發展概況）
數據處理方法：你用了什麼方法，仔細描繪，比如怎麼選取變數，有無修正參數或部分數據啦等等，怎麼檢驗你處理的方法是否恰當啦
❼ 如何自學數據分析
很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
❽ 數據分析方法
常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
❾ 數據調查的具體方法是什麼
一 業務調研
數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。
二 需求調研
了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：
1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。
2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。
三 數據調研
前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。
數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控
探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何
❿ 關於事件研究法的問題 給出一組原始數據，怎樣進行事件研究法分析數據
利用數據挖掘方法的數據分析是常用的分類，回歸分析，聚類，關聯規則，特徵，變化和偏差分析，Web頁面挖掘，他們從不同的角度進行數據挖掘。
①分類。分類是確定共同的特徵在資料庫中，根據分類模式的一組數據對象可以被劃分成不同的類別，由所述分類模型的目的，在資料庫中的數據項被映射到給定類別。它可以應用到客戶的分類，特性和顧客分析的特點，客戶滿意度分析，預測客戶的購買趨勢，如按照用戶的喜好對汽車分為不同的種類的汽車零售商，因此商家可以將廣告手冊新車有客戶這樣直郵的喜好，從而大大增加商業機會。
②回歸分析。回歸分析反映了屬性值的事務資料庫中的時間的特性，以產生一個數據項映射到預測的一個實數值函數發現變數或屬性之間的依賴關系，主要研究的問題包括趨勢數據系列的特性，以及預測數據等之間的數據序列的相關性。它可以適用於所有方面的營銷，諸如客戶尋求維持和流失預防活動，產品生命周期分析，銷售趨勢，預測和有針對性的促銷活動。
③集群。聚類分析是一組根據相似性和差異被分為幾類的數據，並且它的目的是使屬於同一類別的盡可能大的數據之間的相似性，在不同類別的數據作為之間的相似性越小越好。它可以應用到客戶群體，客戶背景分析，客戶購買趨勢預測，市場細分等方面的分類。關聯規則
④。關聯規則是描述存在，即交易的基礎上某些項目的出現，可以導出其他項目在資料庫中錄入數據之間的關系，這是隱藏在之間的關系的規則還出現在同一交易或關聯數據。客戶關系管理，通過挖掘資料庫中大量數據的企業用戶，你可以找到大量的記錄，一個有趣的關系，找出影響市場營銷，產品定位，定價和定製的客戶群的客戶尋求的有效性的關鍵因素，分割和維護，並提供一個參考的營銷推廣，市場營銷，風險評估和詐騙預測決策支持。
⑤功能。這些特徵是從資料庫中提取數據類型的特徵的一組數據，其中這些特徵的數據集的總體特徵的表達。通過特徵提取的客戶流失因子營銷人員，可以有許多原因和主要特點導致客戶流失，利用這些特性可有效地防止顧客流失。
⑥變化和偏差分析。偏差包括一大組的潛在有趣的知識，如不正常情況下的分類，該異常模式下，預期的結果觀察到的偏差，其目的是要找到有意義的結果的基準差的量之間進行了觀察。在其早期預警和危機管理，管理人員更感興趣的是那些意想不到的規則。挖掘意外規則可以被應用到的信息，分析，識別，評估和預警異常的檢測。
⑦Web頁面開采。隨著互聯網的飛速發展和網路的全球普及，使得Web上的信息非常豐富的量，可以通過Web挖掘，你可以使用Web來分析大量數據的收集政治，經濟，政策，技術，財務各種市場信息的競爭者，供應和需求信息，客戶和其他相關濃縮物上進行分析和處理信息的外部環境和內部管理信息，對業務顯著或潛在顯著影響，並發現了各種業務的管理，該分析過程中發生的結果問題和先兆可能導致危機的影響，來分析和處理這些信息，以便識別，分析，評估和管理危機。