❶ 如何获取研究数据
既然是研究数据
那么过程必不可少
你可以有自己的团队，进行研究就会有自己的数据
你也可以委托别人研究，或者购买研究数据
还可以联合起来，利用各自的优势，共同分享研究数据
对于开放的数据，你可以在网上搜索，下载
❷ 数据分析一般怎么进行
数据分析一般可以进行对比分析。对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
❸ 通过数据进行分析的论文研究方法是什么
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
❹ 怎样做好数据调研
一 业务调研
数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。
二 需求调研
了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：
1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。
2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。
三 数据调研
前期需要做好数据探查工作，需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之怎样的。
数据开发，模型建设之前，先了解数据结构，数据内容，数据特性，对数据有一个整体把控
探查一下本次需求能不能实现，怎么实现，有没有隐藏bug，数据质量如何
❺ 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。
❻ 怎样进行论文数据分析
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）
研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）
数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
❼ 如何自学数据分析
很多人都觉得，自己是文科类出身，或者对数理专业不熟悉，会很难上手数据分析。其实不是这样子的，学习数据分析，不同于程序员，它不会专门要求我们一定要掌握编程，只是理解熟悉就可以。个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在，以及自身的决心毅力，这些才是构成一个人学成与否的关键和最重要因素。
小编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
❽ 数据分析方法
常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
❾ 数据调查的具体方法是什么
一 业务调研
数据仓库是要涵盖所有业务领域，还是各个业务领域独自建设，业务领域内的业务线也同样面临着这个问题。所以要构建大数据数据仓库，就需要了解各个业务领域、业务线的业务有什么共同点和不同点，以及各个业务线可以细分为哪几个业务模块，每个业务模块具体的业务流程又是怎样的。业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。
二 需求调研
了解业务系统的业务后不等于说就可以实施数仓建设了，还需要收集数据使用者的需求，及找分析师、运营人员、产品人员等了解他们对数据的诉求。通常需求调研分下面两种途径：
1. 根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。
2. 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。
三 数据调研
前期需要做好数据探查工作，需要了解数据库类型，数据来源，全量数据情况及数据每年增长情况，更新机制；还需要了解数据是否结构化，是否清洗，是接口调用还是直接访问库，有哪些类型的数据，数据结构之怎样的。
数据开发，模型建设之前，先了解数据结构，数据内容，数据特性，对数据有一个整体把控
探查一下本次需求能不能实现，怎么实现，有没有隐藏bug，数据质量如何
❿ 关于事件研究法的问题 给出一组原始数据，怎样进行事件研究法分析数据
利用数据挖掘方法的数据分析是常用的分类，回归分析，聚类，关联规则，特征，变化和偏差分析，Web页面挖掘，他们从不同的角度进行数据挖掘。
①分类。分类是确定共同的特征在数据库中，根据分类模式的一组数据对象可以被划分成不同的类别，由所述分类模型的目的，在数据库中的数据项被映射到给定类别。它可以应用到客户的分类，特性和顾客分析的特点，客户满意度分析，预测客户的购买趋势，如按照用户的喜好对汽车分为不同的种类的汽车零售商，因此商家可以将广告手册新车有客户这样直邮的喜好，从而大大增加商业机会。
②回归分析。回归分析反映了属性值的事务数据库中的时间的特性，以产生一个数据项映射到预测的一个实数值函数发现变量或属性之间的依赖关系，主要研究的问题包括趋势数据系列的特性，以及预测数据等之间的数据序列的相关性。它可以适用于所有方面的营销，诸如客户寻求维持和流失预防活动，产品生命周期分析，销售趋势，预测和有针对性的促销活动。
③集群。聚类分析是一组根据相似性和差异被分为几类的数据，并且它的目的是使属于同一类别的尽可能大的数据之间的相似性，在不同类别的数据作为之间的相似性越小越好。它可以应用到客户群体，客户背景分析，客户购买趋势预测，市场细分等方面的分类。关联规则
④。关联规则是描述存在，即交易的基础上某些项目的出现，可以导出其他项目在数据库中录入数据之间的关系，这是隐藏在之间的关系的规则还出现在同一交易或关联数据。客户关系管理，通过挖掘数据库中大量数据的企业用户，你可以找到大量的记录，一个有趣的关系，找出影响市场营销，产品定位，定价和定制的客户群的客户寻求的有效性的关键因素，分割和维护，并提供一个参考的营销推广，市场营销，风险评估和诈骗预测决策支持。
⑤功能。这些特征是从数据库中提取数据类型的特征的一组数据，其中这些特征的数据集的总体特征的表达。通过特征提取的客户流失因子营销人员，可以有许多原因和主要特点导致客户流失，利用这些特性可有效地防止顾客流失。
⑥变化和偏差分析。偏差包括一大组的潜在有趣的知识，如不正常情况下的分类，该异常模式下，预期的结果观察到的偏差，其目的是要找到有意义的结果的基准差的量之间进行了观察。在其早期预警和危机管理，管理人员更感兴趣的是那些意想不到的规则。挖掘意外规则可以被应用到的信息，分析，识别，评估和预警异常的检测。
⑦Web页面开采。随着互联网的飞速发展和网络的全球普及，使得Web上的信息非常丰富的量，可以通过Web挖掘，你可以使用Web来分析大量数据的收集政治，经济，政策，技术，财务各种市场信息的竞争者，供应和需求信息，客户和其他相关浓缩物上进行分析和处理信息的外部环境和内部管理信息，对业务显着或潜在显着影响，并发现了各种业务的管理，该分析过程中发生的结果问题和先兆可能导致危机的影响，来分析和处理这些信息，以便识别，分析，评估和管理危机。