1. 如何提高數據分析的效率
一、明晰剖析的意圖
數據剖析的數據源往往龐大且無規矩，這個時分就需要明晰數據剖析的意圖。需要經過數據剖析展現什麼樣的成果。數據需求直接源於最終的剖析結果，如果你現已全面地規劃了要做哪些剖析、產生什麼結果，那麼你將知道數據需求是什麼。
二、剖析思路系統化，邏輯話
在進行數據剖析時，能夠借鑒管理學營銷學等理論知識，打開剖析思路，將數據剖析形成系統化，邏輯化的剖析模式。
三、掌握有效的剖析辦法
熟練掌握數據剖析的一般流程，掌握剖析辦法。理論與實踐相結合，培育數據剖析辦法與數據之前邏輯能力的把控，全面深刻的認識數據的價值，科學進行數據剖析工作。
四、選擇適宜的剖析東西
一個適宜的數據剖析東西是協助數據剖析的利器，但是面臨市場上很多的剖析東西，怎麼才能找到簡略易用的剖析東西似乎成為困擾業務人員的問題。大數據魔鏡作為一款調集數據剖析挖掘一體的可視化軟體，易用性極強，只需簡略拖拽即可完成數據剖析工作。
五、用圖表說話
簡略明晰的圖表能夠協助更好的展現數據結果，發現問題所在。在數據剖析的過程中，圖表能夠協助理清剖析思路，跳出剖析瓶頸。
六、多種可視化展現
跟著信息化的發展，數據井噴時代帶來海量數據，以往一般單調的展現方式現已無法滿足需求。一起，關於企業來說，明晰多元的數據能更好的開掘問題所在，為企業決議計劃帶來科學依據和參閱。大數據魔鏡有500多種可視化效果且烘托速度到達秒級。
七、會集精神有規則的歇息
關於相關業務人員或許大數據剖析師來說，高效專注的剖析時刻是有限的，或許會集在幾個小時內，因此在進行數據剖析工作時應該合理分配時刻，有規則的歇息，放鬆大腦。
關於如何提高數據分析的效率，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
2. 怎麼培養數據分析的能力
數據分析需要哪些思維/能力/知識呢？
比如，數據分析思維、結構化思維、公式化思維、學法體系的思維.......這些思維幫助你，即使碰到自己不熟悉的問題，也能從一定的角度切入分析並保持清晰的邏輯；
一定的業務理解能力，能理解業務背後的商業思路。只有理解問題，才能轉換成數據分析的問題，才知道如何設定分析目標並進行分析；
基礎理論知識：數理統計、模型原理、近期市場的調研等；
常規分析工具的使用：常用辦公軟體（Excel、PPT、思維導圖）、資料庫、統計分析工具、數據挖掘等；
數據報告和數據可視化的能力。數據分析得再好，如果不能以簡潔易懂的方式「表達」，成效也會大打折扣。
等等等，諸如此類的基本知識能力貯備......
那麼想要提升這些能力該做點什麼呢？下面具體來說說怎麼做能把這些基礎實力打好。
從分析理論和工具實踐著手
1、分析理論
分析理論包括：明確業務場景、確定分析目標、構建分析體系和梳理核心指標。
我們要做的就是，首先明確是什麼樣的業務場景，不同的業務，分析體系也隨之不同；然後，結合業務問題確定分析的目標，列出核心指標，再搜集整理所需要的數據。
推薦書籍：《數據化管理》、《決戰大數據 》
數據分析的幾個步驟：
（1）數據獲取
數據獲取往往看似簡單，但是它需要分析者對問題進行商業理解，即轉化成數據問題來解決，如，需要哪些數據，從哪些角度來分析等，在界定了這些問題後，再進行數據採集。
此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：麥肯錫意識、工具、方法
推薦工具：思維導圖工具（Xmind網路腦圖等）
（2）數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發。
我一般會先過一遍基礎，知道什麼是什麼，然後找幾個case練習。多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，善用插件，還有記得保存。
專業的報表工具：
（成規模的企業會用）日常做報表可以設計一個通用模板，只要會寫SQL就可上手。
相比excel做報表，這種工具開發的技術要求較低，能很快地開發常規報表、動態報表。
資料庫的使用：
熟練掌握SQL語言（很重要！！！），常見的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
學習流行的hadoop之類的分布式資料庫來提升個人能力，對求職等都會有所幫助。
（3）分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。
因此，熟練掌握一些統計分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的統計分析軟體，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。
SAS：經典挖掘軟體，需要編程。
R：開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
各類BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，對於處理好的數據可作自由的可視化分析，圖表效果驚人。
推薦書籍：
《說菜鳥不會數據分析》系列，入門級書，初學者最適。
《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，內容很系統很全面。
《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
（4）數據可視化呈現
很多數據分析工具已經涵蓋了數據可視化部分，這時就只需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報即可，可用word\PPT\H5等方式展現。
2、工具實踐
（1）對於入門小白，建議從Excel工具入手，這里以Excel為例:
學習Excel是一個循序漸進的過程:
基礎的：簡單的表格數據處理、列印、查詢、篩選、排序
函數和公式：常用函數、高級數據計算、數組公式、多維引用、function
可視化圖表：圖形圖示展示、高級圖表、圖表插件
數據透視表、VBA程序開發......
多逛逛excelhome論壇，平常多思考如何用excel來解決問題，學慣用各種插件，對能夠熟練使用Excel都有幫助。
其中，函數和數據透視表是兩個重點。
函數
製作數據模板必須掌握的excel函數：
日期函數：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函數是做分析模板的必備，可以用日期函數來控制數據的展示，查詢指定時間段的數據。
數學函數：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
統計函數：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 統計函數在數據分析中具有舉足輕重的作用，求平均值，最大值，中位數，眾位數都用得到。
查找和引用函數：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 這幾個函數的作用不用多說，特別是vlookup，不會這個函數基本上復雜報表寸步難行。
文本函數：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 這幾個函數多半用在數據整理階段使用。
邏輯函數：and，or，false，true，if，iferror
（以上學會，基本能秒殺90%的辦公室白領！）
數據透視表
數據透視表的作用是把大量數據生成可交互的報表，它具有這樣一些重要功能：分類匯總、取平均、最大最小值、自動排序、自動篩選、自動分組；可分析佔比、同比、環比、定比、自定義公式等
現實中，取數或報表+EXCEL+PPT似乎還是主流形式。
工具上，無論是業務人員還是分析人員，都可以通過自動取數工具或者BI工具來製作報表，減少重復操作的時間。
其次，增加與業務人員的溝通，充分了解業務需求，當你的業務水平和他們差不多甚至更高時，自然而然知道他們一言兩語背後真實的需求是什麼了。
最後，站在更高角度上，報表的基本粒度就是指標，可梳理出企業的基本指標體系，從經營分析的角度去做報表，把報表的工作標准化，降低報表的冗餘，避免動不動就做一張報表。標准化包括指標分類，指標命名，業務口徑，技術口徑，實現方式等等。其實，最終目的是實現報表數據一致性，減少重復報表開發，降低系統開銷的戰略性舉措。
在業余時間，可以多補充數理統計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，往高級分析師路上發展！
一起加油鴨！
以上，就是今天的分享，數據分析能力聽起來很大很抽象，雖是軟實力但卻是行業的硬要求！量變引起質變，一步步來，才能做到觸類旁通，做起項目才會越來越順手。
3. 如何通過數據分析挖掘數據價值
【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!
無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。
微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。
大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。
需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。
數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。