1. 如何提高数据分析的效率
一、明晰剖析的意图
数据剖析的数据源往往庞大且无规矩，这个时分就需要明晰数据剖析的意图。需要经过数据剖析展现什么样的成果。数据需求直接源于最终的剖析结果，如果你现已全面地规划了要做哪些剖析、产生什么结果，那么你将知道数据需求是什么。
二、剖析思路系统化，逻辑话
在进行数据剖析时，能够借鉴管理学营销学等理论知识，打开剖析思路，将数据剖析形成系统化，逻辑化的剖析模式。
三、掌握有效的剖析办法
熟练掌握数据剖析的一般流程，掌握剖析办法。理论与实践相结合，培育数据剖析办法与数据之前逻辑能力的把控，全面深刻的认识数据的价值，科学进行数据剖析工作。
四、选择适宜的剖析东西
一个适宜的数据剖析东西是协助数据剖析的利器，但是面临市场上很多的剖析东西，怎么才能找到简略易用的剖析东西似乎成为困扰业务人员的问题。大数据魔镜作为一款调集数据剖析挖掘一体的可视化软件，易用性极强，只需简略拖拽即可完成数据剖析工作。
五、用图表说话
简略明晰的图表能够协助更好的展现数据结果，发现问题所在。在数据剖析的过程中，图表能够协助理清剖析思路，跳出剖析瓶颈。
六、多种可视化展现
跟着信息化的发展，数据井喷时代带来海量数据，以往一般单调的展现方式现已无法满足需求。一起，关于企业来说，明晰多元的数据能更好的开掘问题所在，为企业决议计划带来科学依据和参阅。大数据魔镜有500多种可视化效果且烘托速度到达秒级。
七、会集精神有规则的歇息
关于相关业务人员或许大数据剖析师来说，高效专注的剖析时刻是有限的，或许会集在几个小时内，因此在进行数据剖析工作时应该合理分配时刻，有规则的歇息，放松大脑。
关于如何提高数据分析的效率，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
2. 怎么培养数据分析的能力
数据分析需要哪些思维/能力/知识呢？
比如，数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑；
一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业思路。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标并进行分析；
基础理论知识：数理统计、模型原理、近期市场的调研等；
常规分析工具的使用：常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等；
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以简洁易懂的方式“表达”，成效也会大打折扣。
等等等，诸如此类的基本知识能力贮备......
那么想要提升这些能力该做点什么呢？下面具体来说说怎么做能把这些基础实力打好。
从分析理论和工具实践着手
1、分析理论
分析理论包括：明确业务场景、确定分析目标、构建分析体系和梳理核心指标。
我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同；然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。
推荐书籍：《数据化管理》、《决战大数据 》
数据分析的几个步骤：
（1）数据获取
数据获取往往看似简单，但是它需要分析者对问题进行商业理解，即转化成数据问题来解决，如，需要哪些数据，从哪些角度来分析等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。
此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
推荐书籍：《金字塔原理》、麦肯锡三部曲：麦肯锡意识、工具、方法
推荐工具：思维导图工具（Xmind网络脑图等）
（2）数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：
Excel及高端技能：
基本操作、函数公式、数据透视表、VBA程序开发。
我一般会先过一遍基础，知道什么是什么，然后找几个case练习。多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，善用插件，还有记得保存。
专业的报表工具：
（成规模的企业会用）日常做报表可以设计一个通用模板，只要会写SQL就可上手。
相比excel做报表，这种工具开发的技术要求较低，能很快地开发常规报表、动态报表。
数据库的使用：
熟练掌握SQL语言（很重要！！！），常见的有Oracle、SQL sever、My SQL等。
学习流行的hadoop之类的分布式数据库来提升个人能力，对求职等都会有所帮助。
（3）分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
因此，熟练掌握一些统计分析工具不可免：
lPSS系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘），不用编程，易学。
SAS：经典挖掘软件，需要编程。
R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。
各类BI工具：Tableau、PowerBI、FineBI，对于处理好的数据可作自由的可视化分析，图表效果惊人。
推荐书籍：
《说菜鸟不会数据分析》系列，入门级书，初学者最适。
《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，内容很系统很全面。
《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。
（4）数据可视化呈现
很多数据分析工具已经涵盖了数据可视化部分，这时就只需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报即可，可用word\PPT\H5等方式展现。
2、工具实践
（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。
其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等
现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！
以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。
3. 如何通过数据分析挖掘数据价值
【导读】随着科技的高速开展，数据在人们生活和决议计划中所占的比重越来越大，大数据的热浪已然覆盖了整个时代。大数据一直在活跃赋能很多工业，包括金融、医疗、农业、教育等。那么，如何经过数据剖析发掘数据价值呢?今日就跟随小编一起来了解下吧!
无论是在政务范畴仍是商业范畴，依赖于大数据技能的数据剖析总是为行业提供决议计划支撑。因为大数据是从量变到质变的过程，加之数据被广泛发掘，决议计划根据的信息完整性越来越高，根据信息的理性决议计划要高于以往拍脑袋的盲目决议计划。
微观层面中，大数据使得经济决议计划部分可以愈加敏锐的掌握经济走向，并制定实施科学的经济决议计划;在微观层面中，大数据可以进步企业经营决议计划水平缓效率，推进立异，给企业以及所在的行业范畴带来价值。
大数据不光要有数据，还要精分跟相应的行业相结合，产生帮助企业实际运营的产品，这样数据才有价值。若想依托大数据把脉企业经营现状，猜测行业开展趋势，就需要不断对数据源进行有用的挑选、清洗，做到精准剖析，不然得到的成果有可能是南辕北辙，于商业无益。
需要经过数据剖析，对数据来历进行全方位挑选、清洗，同时打通各行业、各范畴的数据孤岛，实现数据的整合、有用剖析，最大化数据剖析成果的精准度。经过对数据收集、传输、挑选、清洗、交融、剖析、计算及可视化使用等，高效整合线上线下数据，进行深层次、广范围的数据关联剖析，解决企业全方位数据剖析问题，降低数据剖析本钱，助力企业深度发掘数据价值。
数据剖析的中心作业是人对数据目标的剖析、考虑和解读，人脑所能承载的数据量是极端有限的。所以，无论是“传统数据剖析”，仍是“大数据剖析”，均需要将原始数据依照剖析思路进行计算处理，得到概要性的计算成果供人剖析。两者在这个过程中是相似的，区别仅仅原始数据量巨细所导致处理方式的不同。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何通过数据分析挖掘数据价值?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。