学术论文数据收集与分析方法是什么意思
学术论文数据收集与分析方法是什么意思
本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。1、定量分析法在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。2、定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。 扩展资料:定量分析法的具体方法:1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。参考资料来源:百度百科-定量分析法
论文研究方法包括什么 论文研究方法包括什么?论文是大学毕业或者是学术研究经常用到的,研究方法是完成论文的一种手段和方式,那么论文研究方法包括什么呢?以下是我整理的相关内容分享给大家,希望对大家有帮助。 论文研究方法包括什么1 一、规范研究法 会计理论研究的一般方法,它是根据一定的价值观念或经济理论对经济行为人的行为结果及产生这一结果的制度或政策进行评判,回答经济行为人的行为应该是什么的分析方法。规范研究则是研究经济活动“应该是什么,应当怎么样”,或者说研究社会经济问题“应该怎样解决”等这一类的问题。 二、实证研究法 实证研究法是认识客观现象,向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法,其重点是研究现象本身“是什么”的问题。实证研究法试图超越或排斥价值判断,只揭示客观现象的内在构成因素及因素的普遍联系,归纳概括现象的本质及其运行规律。 三、调查法 该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。也是实证分析的一种。研究者有计划地通过亲身接触和广泛考察了解,掌握大量的第一手材料,并在这一基础上进行分析综合,研究有关教育实际的历史、现状及发展趋势,找出科学的结论,以指导教育实践。调查法一般是在自然的过程中进行,通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。 四、案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例,交给受训学员研究分析,培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。它是根据某些普遍原理,对社会生活中的典型事件或社会实践的典型范例进行研究和剖析,以寻求解决有关领域同类问题的思路、方法和模式,提出新的问题,探索一般的规律,检验某些结论的一种社会科学研究方法。 五、比较分析法 亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化,通过同一数据的不同比较,借以对一定项目作出评价的方法。它是经济活动分析的基本方法。是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异,借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中常常用到,他与等效替代法相似。 六、思维方法 思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具,在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。一般分为三个层次:一是普遍适用的哲学思维方法;二是各门科学通用的思维方法;三是各门具体学科的特殊思维方法。通常所说的思维方法是哲学思维方法。它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 七、内容分析法 内容分析法是一种对于传播内容进行客观,系统和定量的描述的研究方法。其实质是对传播内容所含信息量及其变化的分析,即由表征的有意义的词句推断出准确意义的过程。内容分析的过程是层层推理的过程。它分析媒介所传递的信息内容,以了解传播者的意图和受传者同信息之间的相互关系的方法。它不同于调查研究通过访问了解人们对各种问卷的反应,也不同于实验方法之观察人的行为,而是对传播内容进行客观、系统的定量和定性分析。精密的内容分析,往往同时附带对信源、渠道、接收者、反馈或其他传播状况,诸如态度、个性、人口特点等进行调查。因此,通过内容分析即可预期传播过程的状况。 八、文献分析法 文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献,并通过对文献的研究,形成对事实科学认识的方法。它指通过对收集到的某方面的文献资料进行研究,以探明研究对象的性质和状况,并从中引出自己观点的分析方法。文献分析法是一项经济且有效的信息收集方法,它通过对与工作相关的现有文献进行系统性的分析来获取工作信息。一般用于收集工作的原始信息,编制任务清单初稿。 九、数学方法 数学方法是运用数学提供的概念、理论和方法对所研究的对象进行定量的分析、描述、推导和计算,以便从量的关系上认识事物发展变化规律的方法。它不是或主要不是指数学家研究数学的方法,而是指除此以外的科研人员以数学概念和理论揭示所研究事物的内在联系和运动规律的方法。它属于理论思维的范畴,是对客观事物进行逻辑分析的重要形式和手段。也就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下,用数学工具对研究对象进行一系列量的处理,从而作出正确的说明和判断,得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体,它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识,不仅要研究质的规定性,还必须重视对它们的量进行考察和分析,以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 十、模拟法 依据相似原理,先设计出与某自然现象或过程(即原型)相似的模型,然后通过模型间接地研究原型的规律性的实验方法。模拟法是通过建造模型,以研究客观存在的自然现象。一般地说,模型是人们基于想象和抽象而对现实世界某种实体系统的一种简化了的映象。 十一、功能分析法 或称结构功能分析法,西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。各个学科对功能分析的说法不一,对功能的解释也不相同。如:(1)语言学的功能分析法。以功能为依据去分析语言。所谓功能是指一个语言成份在话语中和在它同别的成份的结构关系中所起的作用。如在语法中某一个词在更大一些的句法单位中所起的作用。 十二、预测分析法 对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势,事先提出科学预见的一种分析方法。预测分析方法随着分析对象的不同而有所区别,基本上可归纳为定量分析法和定性分析法两种。 论文研究方法包括什么2 写论文步骤 1、搜索资料 在真正进行写作前,你需要清楚你文章的主题(topic),让自己变成关于这个主题的专家。这就需要你大量的搜索资料进行研究。 你可以利用一切便利的条件,比如网络,图书馆或者学术数据库。此过程中一定要做好笔记,让这些知识烙印在你的脑海。 2、分析 当你根据你的主题搜索学习了大量资料之后,你对你论文的论点便有了一个良好的知识基础。因此,现在你需要对你论文的论点进行近一步分析。你可以首先尝试分析别人的文章,进行学习。然后你需明确你的写作中心和目的,强化你的写作逻辑并为你的论点找到依据支持。 3、头脑风暴 好了,现在你可以自由解放你的大脑,让你的大脑活跃起来。如同写每一篇好文章一样,写好论文也需要你发挥自己的洞察力,释放自己的写作才华。你可以对自己提出一个问题并尝试用论文的方法来解答,你可以散散步去思考你论文的主题,提出你独到的见解。 4、要点 从你所想的众多点子里挑选出最好最清晰的,用简洁的一句话来总结他们,作为你论文的主要观点。记住你的观点一定要表达清晰,明确,简洁。 5、提纲 在你正式写论文的主体之前,你需要根据你的要点(thesis)写出提纲。其中要包括你论文的主题和论点,以及写作的顺序和结构。 6、简介 现在,你要开始正式写论文了。首先你要牢牢抓住你的论文主题,对你要写作的内容进行清晰的概述。这之中你可以针对你的主题在开头提出问题,即用反问的模式来吸引读者的注意。 7、段落 根据你的thesis,在每一个段落开头提出你的观点,即写出主题句。而后你需清晰的描述你的观点,阐述你的想法,并提出支持你的主张的依据。在段落写作之前,你可以先试着说出你的观点,想法和依据,这对你的写作会有一定帮助。 8、总结 尽量自然且优雅的对你的段落进行收尾,不需太拖沓。然后用简洁清晰的句子来对你的论文观点进行总结。 9、格式 此即是你论文引用的格式,根据你的导师的要求选择正确的格式,明确的列出你的信息源。 10、语言 现在你要重新审视你的论文,对你论文的语言进行修缮和修改。纠正你论文中的每一个语法错误,调整你句子的流量,对你的句子进行进一步编辑和美化。这之后,一篇优质的论文就诞生了。
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数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具,数据仓库,分布式存储HDOOP,云计算,数据可视化,大数据技术,还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练,总之要学习很多东西。
学术论文数据收集与分析方法是什么
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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。
缺失值的处理:缺失值是人群研究中不可避免的问题,其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚,因此,详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如,瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略,包括:将二分类结局中的缺失值视为未发生事件;将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补(multiple imputation);为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性,研究还比较了多重填补与完整数据(complete-case)分析的结果。2、数据的预处理:实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理,如:对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布,基于原始数据构建衍生变量,将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据,瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述:确定统计分析使用的变量,并针对每一个变量的分布特征进行描述,是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求,但作者往往套用常用方法,如:连续变量符合正态分布时,采用均数(标准差)描述,否则采用中位数(四分位间距)描述;分类变量采用频数(百分比)描述等。事实上,应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如,CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征,而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析(primary analysis):指针对研究结局的统计分析,是研究论文的核心证据。因此,医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中,应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。1、定量分析法在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。2、定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。 扩展资料:定量分析法的具体方法:1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。参考资料来源:百度百科-定量分析法
论文数据收集和分析方法是什么意思
顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。
明确收集数据方向 我们要收集的数据是什么?就本案例而言,笔者要收集的是地方论坛,而且是有人气的地方论坛,这就是方向,如何界定是人气的论坛呢?我们给它一个参数,日均发贴量,根据以往经验,日均发贴量达3000的论坛,就是很活跃,很有人气的论坛了,(注:日均发贴量3000的论坛是什么概念呢?做过论坛运营的朋友应该了解,这里就不多说,据了解,可能国内地方论坛达到这个级别的,也就是300个以内,为了确定目标以收集200个为准)只有明确了数据收集的方向,才能做到有的放矢! 确定收集数据的方法 当我们有了收集数据的方向后,就要确定收集数据的方法了,这其实就是要解决两个问题:这些数据在哪里可以找到?怎么样可以更快速获得想要的数据?本例找的是地方论坛,数据来自全国各个地方,要获取数据,综合考量有几种方法:通过搜索引擎按地名论坛关健词搜索;通过一些导航类网站索引进行筛选;以“蜘蛛爬行”的方式查找。当然,这些方法可以独立的用一种,也可以几种结合一起用,目的只有一个,就是能快速收集到我们想要的东西,提高我们的效率,因为日均发贴量达3000的地方论坛,至少都是地级市的论坛,或者是省级的论坛,所以,如果用搜索引擎,则关键词可设为“地级市名+论坛”“省名+论坛”这样的方式让搜索引擎来给我们先做一个查找;如果用导航类网站的索引来查找,则可通过按省到市这样一个从大到小的区域来查找;如果以第三种方式,则可通过网站的友情链接来扩散,本案中最快的方法是通过导航网站的索引来查找是最快的,因为导航网站相当于已经把论坛作了一次过滤,这样我们查找起来就更方便了! 收集与整理数据 找到方法后,按即定的方针,分别对各个地方的论坛按条件进行初步筛选后,就可以得到一份原始数据了,按下来就是整理这些数据了,首先要对这些收集到的数据作个评估,为了保证数据有一定的客观性,须对收集到的地方论坛作个监控,利用三五天的时间对收集到的论坛进行每日回访统计,只有平均值达标,才是我们要留下的数据! 数据的分析要有切入点 收集到的收据该怎么进行分析呢,这就需要一个切入点,即你要收集这份数据的目的是什么?根据要求给数据设定一些能反映目的参数,通过参数的对比,才能区分差别,本例收集的地方论坛,可以有很多用途,比如可以了解人气地方论坛的当前生态,还可以解这些论坛的分布,也就是人气的分布,网民多少的分布,甚至可以用来与各地方合作作参考,个人站长可以用来发外链等等,只要在分析数时,根据目的设定分析的数据参数,才能反映也所收集的数据的价值所在! 制作成一份美观,清晰的表格 收集,整理与分析后的数据,应该是一份表格数据,咱们做数据分析一般使用的是excel表格记录,只有把这份表格制作一份美观,清晰的表格,去掉一些不合格,多余的数据,才算完成一次网络数据的收集与分析,这样不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据,也可以提高日后使用数据的效率。 参考资料: ||
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。
一般听到数据分析和数据可视化的比较多,数据收集听到相对较少。数据收集一般指数据存储在各业务系统中,或者手动录入数据库里。这里就要提到一个功能叫数据填报。数据填报功能是亿信华辰新推出的一款产品,一站式数据分析平台—ABI中数据采集的一个特色功能。数据填报功能可对报表进行数据回填设置,对缺失的数据进行补录,也可以制作全新的填报表单用于录入数据,真正的实现了数据分析填报一体化。回填报表支持导入excel数据,让大数据量填报不再是困扰,同时支持数据审核,确保数据正确性。亿信华辰一站式数据分析平台—ABI,是一款全能型产品,融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析和数据可视化又是亿信ABI的长处也是其核心功能。亿信ABI拥有多种特色分析手段,除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外,ABI还支持自助式分析,包括拖拽式多维分析、看板和看板集,业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时,类word即席报告、幻灯片报告,让汇报展示更加出彩。亿信ABI的数据可视化也是丰富多彩,其报表中内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图,还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图,通过设计与搭配,可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析,独特的3D全景视角,自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表,将创意变为现实。
论文数据收集和分析方法是什么意思啊
顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,帮助管理者进行有效的判断和决策。
如何利用数据分析工具,对自己的文章进行诊断
论文数据收集和分析方法是什么意思呀
顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析常用方法1、对比分析法,分析差异,揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。2、相关分析法,用来研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析,确定有无关系,确定现象之间关系的密切程度。3、综合评价分析法,将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价,用于解决复杂的分析对象。数据分析的基本思路数据分析应该以业务场景为起始思考点,以业务决策作为终点。1、明确思路明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后,就要建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点,即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。只有明确了分析目的,分析框架才能跟着确定下来,最后还要确保分析框架的体系化,使分析更具有说服力。2、收集数据收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。3、处理数据处理数据是指对收集到的数据进行加工整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据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。4、分析数据分析数据是指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。由于数据分析多是通过软件来完成的,这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法,还要熟悉数据分析软件的操作。而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法,就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,它是根据用户的特定要求,从浩如烟海的数据中找出所需的信息,以满足用户的特定需求。5、可视化一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等,当然可以对这些图表进一步整理加工,使之变为我们所需要的图形,例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下,人们更愿意接受图形这种数据展现方式,因为它能更加有效直观。6、撰写报告撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现,通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。
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