① 如何分析数据
根据你的描述，应该是分析变量之间的相关性，即年级等是否会对分数完成影响，spss中可以进行相关性分析，如果相关系数和显着性在一定范围，则说明有显着相关性。
② excel中怎样分析数据的相关性
方法/步骤
输入我们要分析的数据，这里以分析促销和营业额的关系为例进行。数据如下图。
点击工具---数据分析，如下图。
在数据分析工具包中选择相关系数，点击确定，如下图。
在相关系数设置对话框里首先设置输入区域，这里要精确数据位置范围，这里是个两列的数据区域，选择逐列，勾选标志位于第一列。如下图。
设置输出区域，选中输出区域，按标号操作，选出输出的单元格，如下图。
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点击确定，结果是相关矩阵，我们可以看到其相关性为0.65349，相关性较大。如下图
③ 怎么分析数据
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④ 怎么用spss分析数据
1、选取在理论上有一定关系的两个变量，如用X，Y表示，数据输入到SPSS中。
⑤ 分析数据怎么分析
具体什么要求呢？私信
⑥ 如何进行数据分析
很多人在进行数据分析的时候总是会有些迷惑，那就是不知道怎么去进行数据分析或者数据分析到底要何处下手，其实这个问题的症结就是对数据分析没有一个明确思路。在进行数据分析的时候，我们可以制定一个计划，就能够知道自己在各个阶段该如何做好数据分析工作。简单来说，可以总结为五个步骤，这五个步骤分别是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。做好了这些工作，才能够做好数据分析。
首先说说确定分析目的和要分析的数据。我们肯定能意识到，数据分析中最关键的一个步骤，只有确定了步骤，才能够知道自己分析收据的意义。确定数据的重要性在于选择要分析的数据是否有逻辑性，如果没有逻辑性，那么数据分析出来的结果是错误的。并且，实际情况往往非常复杂，需要业务的实际情况去选定要分析哪些数据同样可能决定分析结论。如果选错了样本，那分析结论就很大概率不正确。
第二说说观察源数据。很多人拿到数据就开始处理、分析，其实这样做并不妥，拿到数据的第一步应该是对数据做一个初步的判断，如果经过一顿分析发现数据有很基础的错误，会对自己以后的分析没有自信的。异常数据是在这一步中要重点留意的，有一些数据有较为突出的波动。对于这样的数据要探究它产生的原因，没别的，还是要结合业务、结合自己的运营动作去想是否合理。
然后说说处理源数据。处理数据的话就是会使用数据分析的工具，一般来说Excel是够用的。同时结合个人经验说下，在用工具处理的时候，真的很可能出现操作错误，所以你要时刻提醒着点自己保持大脑运转，要对数据的合理性不断地质疑。由此可见数据分析的工具是需要大家多多学习的。
接着说说得出结论。得出结论这个步骤最容易用主观视角去分析，带着错误的思想方式去分析数据也能够分析的出，所以数据分析一定要从客观的角度进行分析，另外，同样的数据不同的人分析，得出结论可能不同，差异就在于你们掌握、考虑的信息量可能不一样，数据分析时尽可能让自己敏感、细致，尽可能多地了解一切其他变量。
最后就是想出优化方案得出结论也不是数据最终的目的，需要大家不断的发现问题，同时想出解决方案，得到反馈之后还要再发现问题，这才是正确的循环。
以上的内容就是对于数据分析工作的步骤了。数据分析工作的步骤就是确定分析目的和要分析的数据，分析源数据，处理源数据，得出结论，想出优化方案。这样才能够更好的进行数据分析工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
⑦ 如何做数据分析
数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。
⑧ 教你如何看数据分析
教你如何看数据分析
现在说分析数据，好像已经成了互联网那个从业者的口头禅，做产品的，运营的，市场的口口声声都在说数据怎么样，但是了解数据的真正含义，读懂数据的人确实不多。之前跟一个之前在国内最大的数字商品交易平台的同事大哥在一起好好地聊了下，很有收获。
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的 多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够 计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投 入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能够做到中级阶段基本上已经算是极限了。
互联网的有诸多领域，每个领域关注的点都不一样。我这边先从熟悉的社区和电子商务两个领域来说起。说到数据首先就是要去了解统计数据、分析数据的维度 是有哪些。个人认为一般是有用户的维度，运营的维度，在社区来说还有内容的维度，在电子商务内部有运营的维度，我把推荐的单拎出来作为一个维度。
一 用户的维度
从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。这个维度主要来看用户是通过什么渠道来到网站，在网站用户的行为是什么，主要的目地为市 场人员提供推广效果依据，以及帮助产品人员来分析指南各个网站上哪些页面，哪些区域及模块最能够吸引用户并及时进行策略调整。
网站分析的第一个数据点用户来源渠道，用户是从哪些渠道来到我们的网站上。是直接输入网站地址，是从收藏夹中打开收藏链接，还是在搜索引擎上搜索过来 (那么前二十的搜索关键词都有哪些)。抑或是从微博、各个论坛等一些新媒体上点击我们网站链接进来的。如果网站现阶段也在做市场推广，最好的就是每一个放 出去的链接都应该带有独立统计标识，这样能够清楚地看到不同的媒体上不同的广告位置的流量怎么样。这样市场人员可以通过这些数据来发现能够为网站带来稳定 流程的渠道，同时剔除掉效果不好的渠道。上面说的前二十的搜索关键词也是做SEM确定关键词的一个重要来源。
第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点 关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。这些数据产品人员需要多关注，通过分 析用户在各个网页上的行为，能为我们做产品决策提供很大的依据。
第三个点在用户访问路径上，主要是用户从进入着陆页上之后，陆续会到哪些页面上，最后在哪些页面上进行注册登录操作，在哪些页面上跳出。由这些数据可 以清晰地勾勒出典型用户的访问路径图，在结合用户来源渠道一起来分析，就能找到那些渠道上的用户来到网站之后，访问深度最高，转化率从最高，这样市场人员 也可以及时调整策略，对这些流量大，效果好的渠道加大推广力度。
第四个点是注册流程，一般来说很多网站的注册流程并不是很短，都需要至少两步，有的能到三四步，重点关注这个是因为注册流程繁琐，那么你的推广做到再 好网站各个模块再易用，最后的转化率照样惨不忍睹。通过对这个流程的监测，可以看到有意愿注册的用户到底在哪些环节流失了，是不是填写信息太多，是不是发 送确认信息失败等等。
最后总括起来就是，用户来源渠道，UV，PV，停留时间，网页点击热图，一跳率，二跳率，访问路径，转化率，市场推广还应该关注你的CPM，CPC，以及用户转化成本等。
二 运营的维度
运营的维度就是用户到了网站上后续行为，这个方面上社区和电子商务都有自己要去关注的点。
对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售 情况也是最重要的一个数据指标。第二个就是客单价了，每笔订单的金额，基本上订单数和客单价的乘积差不多就是电商网站的整体销量，与实际情况的差别不是很 大。 接下来就是要去看订单支付成功率，很多人都有这样的经历在电子商务网站上，我们可能会把很多商品放在了购物车上，但是最后肯那个会删掉购物车上某些商品， 或者说很多订单最后并没有被支付。电商的运营人员非常关注这个数据，如果说大量的未支付订单，就需要去分析问题是出现哪里。是注册环节出了问题，还是说支 付环节出问题导致用户支付失败。
第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
第五个就是订单交付周期，每个订单从用户支付成功到送达用户签收的时间，当然不同的区域，一线城市和二线城市的交付周期都有差别，但是这是考验了电商整体的物流水平。
还有一个不为人注意的数据点就是投诉率，电子商务的用户体验是一个从线上到线下的全过程，重在服务某一个环节出现差错都是致命。用户投诉，往往就是在 某个环节出现了问题，留给用户的印象非常之差。投诉率是电商整体服务水平的体验，建立一个品牌很难，但是毁掉一个品牌则是非常的容易。
对于电商来说，最后一个重点数据则在用户的重复购买率或者二次购买率，这个则是考验了用户的忠诚度。某个用户第一次购买体验非常好，对商品很满意，那么产生二次购买行为的概率就非常大。用户多次购买的时间周期也是一个需要关注的数据点。
对于社区来说，需要关注的运营数据跟电商就有很多差别。以优质内容分享社区为例，每天的新注册用户数，登录的老用户数，人均PV数是社区整体数据。再 下来，社区每天产生的内容有多少，具体到文字，图片，视频等各种不同类型的内容各是多少，上前日的增长率是多少，相对于上周或者上月的增长率又是多少。同 时，么天新增关注，新增评论，转发等等，这几个数据，都是整个社区互动氛围的整体表现。当然还要考虑流失情况，两周未登录，一月未登录，两月未登录各占到 社区总注册人数的比率，比率越高对于社区产品及运营人员来说是非常危险的，更要好好地去关注。
当然对于社区来说，优质活跃用户是营造社区氛围的关键。那么对于这些优质用户来说，是需要重点来关注的。通过数据来分析，达到优质标准的用户每周增长 多少，每个人本周发布的内容，各个类型的内容以及互动的数量，有多少人是处于濒临流失状态。这些数据都会帮助运营人员调整自己的策略，例如看到很多用户很 活跃，但是发布内容并不好，那么应该怎么去引导用户;还有用户濒临流失，那么就需要考虑用什么方法挽回这些用户。
三 商品及内容的维度
这个维度其实也应该放在运营的维度里面年，但是这一块确实很多人都会忽略掉的，所以把这个维度也单拎出来。
在电商中，出了关注网站整体的用户及销售数据，还要关注单一品类及单一商品的数据。某一品类的销量，平均每次购买量，金额，以及退换货率。对于单一商 品也是同样的数据分析，来看此商品在一定时期内的销量，订单数，金额，以及退换货率。通过这样的分析就能看到热门品类和热门商品的趋势，后续的运营，营销 或者促销的选择就很清晰了。
对于社区来说也是如此，我们要看社区整体的数据情况，但是社区中内容的重要性与人的重要性同等重要。对于优质内容分享的社区来说显得尤为重要。除了内 容的文字，图片，视频的不同类型，还有内容本身的分类。包括是摄影，旅行，美食，时尚，动漫，电影等不同标签的内容。在社区中内容的标签是用户自己添加 的。那么需要关注的第一个数据点就是用户自己添加的标签有多少是本周内新增的。这样就可以看到社区每周会要多少新鲜的内容产生。第二就是各个标签下用户的 发布内容量，每天是多少，每周是多少。最这样就看出哪些标签下的内容最活跃，后续相关的运营活动就可以从这里面找到方向。第三个数据点就是各个标签下用户 的互动数，包括评论、转发、收藏抑或喜欢等不同行为操作的数量，这个数据很清晰地显示了用户在不同标签内容中的活跃程度，这是社区氛围运营及活跃必不可少 的数据。
以上是小编为大家分享的关于教你如何看数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑨ 数据分析应该怎么做
1.明确目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
2.数据收集
根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
3.数据处理
数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
5.数据展现
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6.报告撰写
撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。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，提高视觉冲击力，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。