数据分析基础-数据分析基础期末考试试卷

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析基础的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析基础的解答，让我们一起看看吧。

1. 超市基础数据分析有哪些？
2. 零基础可以学习数据分析吗？
3. r语言0基础的人应该会数据分析吗？要怎么学习呢？
4. 有哪些能够提升数据分析思路的书？

超市基础数据分析有哪些？

超市基础数据分析包括销售数据分析、库存数据分析、顾客数据分析等。

销售数据分析可以帮助了解产品销售趋势、热销产品和销售额等信息，以便进行销售策略调整。

库存数据分析可以帮助掌握库存水平、库存周转率等指标，以优化库存管理。

顾客数据分析可以通过分析顾客购买行为、消费偏好等，提供个性化推荐和精准营销策略。此外，还可以进行供应链数据分析、竞争对手数据分析等，以提升超市运营效率和竞争力。

零基础可以学习数据分析吗？

感谢邀请。关于“零基础可以学习XXX”之类的问题，我感觉除了一些需要先天优势明显的项目，比如体育项目，比如书法绘画或者钢琴这些东西，可能先天条件比后天努力要重要得多，平常工作中的很多技术技能基本上都可以通过刻意学习去提高和改变。只不过在刻意练习过程中要做到几个关键：聚焦、反馈和调整，或者按照PDCA的方式进行，应该是可以做到的。希望能够帮助到你。

首先我想说这是可以的

其实我们的很多技能都是从0到1的，无非是有的是刻意去学，有的是在这样或那样的经

历打下的基础，然后就有了零基础和有一定基础之别。

毫无疑问，正常人都是可以学会的，只要你肯学，有决心，有耐心就肯定可以学会，只是

在这过程中，你是否有基础，是否有天分，是否肯动脑，是否找到适合自己的方法等等因

素，将决定你用时的长短，甚至决定了你能否继续走下去。

倘若你还年轻，想学就努力去付出行动吧，加油！

r语言0基础的人应该会数据分析吗？要怎么学习呢？

R语言就是用来做数据分析的，否则的话，学他有什么用呢

使用R做数据分析的话，你可以不用明白相关模型的原理，你只要明白使用R中的哪个包的哪个函数能得出结果就行了（这是往简单处说的）

但是，你需要明白运用某一分析方法的前提***设（如正态分布，独立，等方差等），或针对不同的情况知道应该使用R中的哪个函数来处理（如方差齐时使用哪个函数，方差不齐时又要使用哪个函数）

最后还要会对结果进行解释，就是说出来结果后，这一结果说明了什么问题，如做回归分析时，你应该知道回归方程是否显著，回归系数是否显著等。

有哪些能够提升数据分析思路的书？

《精益数据分析》是阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇，这两位作者混迹在美国硅谷的科技圈、创业圈多年，接触了非常多美国一线创业公司最前沿的精益创业案例，并且将这些案例写在了书中，对他们进行归纳总结。

在说这本书之前，我们要先了解，什么叫作精益创业。精益创业诞生于互联网行业，是软件开发的新模式。以价值***设和最简化可实行产品（MVP）为重要论点。通俗地说，就是用最小的成本和最快的速度试错。在市场中投入一个极简的产品原型，然后通过用户需求反馈去不断地迭代产品，以适应市场。

而《精益数据分析》这本书，就是详细了解释了精益创业以来，应该如何以数据来驱动企业的经营发展，用哪些指标来衡量自己的成败。这本书的前八章还是比较干货的，比较多有思考性的内容，而后面的内容则是比较多的实例，按照企业和产品的特点进行了分类，可以根据自己的需要去阅读就可以。

最近一些年，对于数据分析的要求越来越高，无论是什么岗位，都会要求掌握一定的数据分析。实际上数据分析不太难，很多时候思路要高于技术，应该如何去选择数据，这些数据可以解析出什么结果，如何去构建一套数据体系，这些思维性的内容难点要高于技术性的分析手段。

而《精益数据分析》这本书，可以说是一本很好的数据分析入门书籍，阅读完这本书，有以下几点比较大的收获：

第一关键指标法

这是我第一次听到关于“第一关键指标法”的概念，此前是有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是公司的唯一重要性指标，而是任意一个环节，肯定只有一个最关键的指标。

而这第一关键指标可以衍生出很多的其他指标，但是我们最需要认定的是现阶段的最关键指标，针对这个指标去制定***就可以了。这个其实和OKR是类似的，关键性指标是那个O，衍生指标是那个Kr。

例如我们竞价最推广阶段的关键性指标是下载量，但是又可以衍生出展现量、点击量、跳出率等等数据来，但是无论其他数据如何，我们的优化目的都需要围绕下载量这个第一关键指标去完成。

每个数据指标都是有意义的，但是过多维度的指标只会让自己的步伐错乱，需要找到一个此环节当中最重要的指标，所有的衍生指标都围绕他进行，你的工作才会有重心。这个其实就是抓住主要矛盾的主要方面吧。

电子商务模式的复购率

书中规划了电子商务模式、SaaS模式、免费移动应用模式等六种商业模式。而我现在工作的公司就在于电子商务类型的公司当中。在电子商务模式当中，作者提出了针对年复购率对电商模式进行分类的，对我有很大的启发。

书中将电商模式分为了用户获取模式，混合模式和忠诚度模式。年复购率低于40%的公司，是属于用户获取模式，因为很多时候是因为产品的特殊性，例如卖眼镜的电商，你不要试图向同一个客户卖出多副眼镜。所以在这种电商模式下更多的使用忠诚度***很难带来良好的长期收益，而是应该想办法做客户推荐机制。

而年复购率高于60%的公司属于忠诚度模式，应该主打忠诚度，因为每个客户能够带来的价值很高，需要提高客户终生价值。年复购率低于60%高于40%的混合模式电商，就要兼顾获取更多的用户以及提高客户的购买频次了。当然了，这个更多说的是一个主导方向，肯定所有的公司都希望用户购买频次越来越高，同时用户获取量越来越大了。

但是对于企业来说，很多还是需要思考这个问题的，我是什么电商模式的公司，我们应该应用什么样的用户运营策略的。

此外就是本书当中对于数据的一些思考，如何去寻找正确的数据指标。定性指标与定量指标，虚荣指标与可付诸行动的指标，探索性指标与报告性指标，先见性指标与后建性指标，相关性指标与因果性指标。选错了指标，很可能就等于是走错了路，最后只会走向失败。

图片：互联网

文字：悠然布衣

到此，以上就是小编对于数据分析基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析基础的4点解答对大家有用。