谁说菜鸟不懂数据分析

读后感：从数据分析师的工作流程：分析目的-确定分析思路-数据准备-数据处理-数据分析-数据展示-可视化-形成报告，阐述了各阶段数据分析做的工作，入门的框架书籍

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第一章:数据分析那些事

1、数据分析（狭义）：根据分析目的，用适当分析方法，对数据进行加工提取有用信息，行成有效结论

作用：现状分析、原因分析、预测分析

2、数据挖掘：从大量数据通过机器学习、统计学、可视化等，挖掘未知有价值的信息

3、数据分析流程：明确分析目的和思路--数据收集--数据处理--数据分析--数据展现--报告撰写

4、分析框架体系化：即逻辑化，先分析后分析什么，分析点的逻辑关系。从哪几个角度，采用那些指标

5、平均数：一般指算术平均数，代表总体一般水平，掩盖了总体单位差异

百分点：不同时期以百分数的形式表示相对指标变动幅度

比例：指总体中各部分占全部数值比重

比率：指不同类别数值对比，反应是整体各部分之间关系

倍数:指一个数除以另一个数得的商，比如A/B=C，就是说A是B的C倍，倍数一般表示增长而不是下降

番数：指原来数量的2的N次方倍。比如翻一番就是原数的2倍

同比：指与历史时期进行比较得到的数值，该指标主要反映事物发展相对情况

环比：指与前一个统计时期比较得到的数值，该指标反应事物逐渐发展的情况

第二章:结构为王，确定分析思路

1、常用数据分析方法论

PEST分析法：政治、经济、社会、技术——用于宏观环境分析，对影响企业的外部因素分析。

5W2H分析法：何因why、何事what、何人who、何时when、何地where、如何做how、何价how much ——多用于企业营销和管理

逻辑树分析法：将问题的所有子问题向下罗列，从最高层向下扩展（要素化、框架化、关联化）——多用于分析问题

4P营销理论：产品product、价格price、渠道place、促销promotion——4P理论来分析公司整体情况，了解公司整体业务，公司整体业务的营销分析框架

用户使用行为理论：认知-熟悉-试用-使用-忠诚——结合业务，用于用户行为研究分析

第三章：无米难为巧妇，数据准备

1、数据库的说法字段与数据记录：列名是字段，每行数据是一条数据记录（变量）

2、数据类型：字符型——不具有算数运算能力的文本数据，属于分类数据 默认左对齐

数值型数据——可进行算数运算的数据类型，默认右对齐

3、一维表的判断标准就是看列的内容，每一列是否是一个独立的变量，如果是，即为一维表，否则为二维表或者多维表

第四章：简单快捷，数据处理

1、重复值查找方法：高级筛选法、条件格式、数据透视表

2、缺失数据处理：

方法一：用一个样本统计量值代替缺失值。最典型做法就是用平均值代替

方法二：用一个统计模型计算出来的值代替缺失值。

方法三、将包含缺失值的记录删除

方法四、将包含缺失值的记录保留，仅在相应分析中做必要排除。

3、数据合并之日期合并

用&或者concat函数得到是字符型数据

用date函数得到是数值型数据

4、 函数

字段匹配：vlookup函数（根据什么值查找,查找范围,找第几行,精确或是模糊）

随机抽样：=rand（）＊（b-a）+a

日期计算：datedif=（起始日期，结束日期，计算形式年y、月m、天d）

例子：=datedif(c2,today(),"y")

数据分组：

5、数据类型转行可以利用分列、运算01之类进行选择性粘贴

第五章：工欲善其事必先利其器，数据分析

1、

2、指标定义：衡量事物发展程度的单位或方法；维度定义：事物或现象的某种特征

3、数据的标准化：将数据按比例缩放，使之落在一个小的区间。目的是去除单位的限制，将其转化为无量纲的纯数值，比如0-1标准化和Z标准化

0-1标准化公式：第N个标准化处理的值=（第N个原始值-最小值）/(最大值-最小值）

第六章：给数据量体裁衣，数据展现

1、数据间的关系：成分、排序、时间排序、频率分布、相关性、多重数据比较

2、特别图形：帕累托图、旋风图、人口金字塔、漏斗图、矩阵图、气泡矩阵图

第七章：专业化生存，图片可以更美

1、图形标准：严谨、简约、美观

2、色彩搭配：红黄绿慎用，具有特殊含义

第八章：专业报告，体现职场价值

1、分析报告三大作用：展示分析结果、验证分析质量、为决策提供参考依据

2、分析报告组成部分：标题、目录、正文、结论与建议