数据分析的内容

    数据分析的内容根据业务需求有所侧重，大致分为三个部分：

一、描述性分析

1.数据可视化

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息。

可视化的作用：

     使人们能够快速的吸收大量的信息；

     可视化可以清晰的展现数据背后的意义；

    数据可视化可以帮助人们做出准确的决策。

2.PPT报告

PPT报告是了解情况的最简单形式，好的数据分析报告是企业决策的重要依据，专业的数据分析报告能体现数据分析师的太冰了职场价值。

3.数据认知

当拿到一个数据，你通常会怎么做？分析探索是对数据的认知，遵循以下顺序：数据源质量、数据类型、数据集质量、平均水平、数据分布、量变关系和多维交叉。

二、优化业务

1.业务洞察

业务洞察可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径，以实现其分析举措和目标。业务分析可以通过分析，帮助组织开启实现价值和竞争优势的新途径。

2.精准营销

精准营销，大致意思就是充分利用各种新式媒体，将营销信息推送到比较准确的受众群体中，从而既节省营销成本，又能起到最大化的营销效果。

3.用户画像

用户画像是对现实世界中用户的数学建模，一方面是描述用户没有说人，是说明他跟业务密切相关，他是从业务中抽象出来的，因此来源于现实，高于现实。另一方面用户画像是一种模型，通过分析挖掘用户尽可能多的数据，信息得到了它是从数据中来，但对数据做过了抽象，比数据要高。啊，8点了吗

三、战略规划

1.行业分析

行业是有许多同类企业构成的群体，如果只进行企业分析，虽然可以知道某个企业的经营和财务状况，但不能知道其他同类企业的状况无法通过比较知道企业在同行业中的位置，另外行业所处的生命周期的位置，制约着或者决定着企业的生存和发展。

2.趋势预测

趋势是指市场运动的方向有三个方向，上升方向，下降方向和水平方向

趋势的类型分为：

主要趋势（一年以上）

次要趋势（三个星期到数月）

短暂趋势（两三个星期）

3.数据挖掘

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并且通过统计在线分析处理情报，检测机器学习和模式识别等诸多方法来实现上述的目标。

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