数据分析的重要性-数据分析的重要性是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的重要性的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析的重要性的解答，让我们一起看看吧。

1. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
2. 数据可视化分析的作用与好处有哪些？
3. 数据分析师的日常工作是什么？

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：

1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具

我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。

一：1 个数据分析的基本思路

数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：

• 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
• 第二步，需要制定分析***，如何对场景拆分，如何推断。
• 第三步，从分析***中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
• 第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
• 第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，制定分析***。

以 “投资理财” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然分析***中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。

第四步，提炼业务洞察。

根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。

第五步，产出商业决策。

根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。

数据可视化分析的作用与好处有哪些？

数据可视化分析作用非常关键，好处就是效率高，能准确为老板快速提供决策作为指导，所谓快鱼吃慢鱼，一流效率的企业管理在关键时刻会击败对手，赢得主动；另外产品质量、和成本控制也必须经过数据分析和图形推理，所以数据可视化可以说对企业如虎添翼一样！

企业需要发展壮大，就需要在各个阶段做出各种重大决策，这些决策有的和企业发展有关，有的则影响企业的生存。企业再没有数据分析支撑时，往往通过经验来进行判断。个人经验毕竟有限，同时企业也有数量庞大、晦涩难懂的数据，这些数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。

Dat***iz（***s://cloud.neusoft***/pages/product/p_dat***iz） 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。

数据可视化分析是将大量的数据转换为直观、易于理解的图形或图像的过程。是企业和个人决策的得力助手。下面让我们一起来了解一下数据可视化分析的作用与好处。

直观展示，易于理解

利用图表、图像等可视化工具，我们能够将复杂的数据转化为直观的形式，使得用户能够更快速地把握数据的主要特征和趋势。这种简化理解的方式使得非专业人士也能轻松掌握数据的核心信息，拓宽了数据的受众范围。

挖掘关联，发现内在逻辑

数据可视化分析使我们能够更便捷地探索数据之间的潜在联系和规律。通过对数据的图形化展示，我们能够更深入地挖掘数据的内涵，为决策提供有力的数据支持。

预测未来，引导决策

借助数据可视化分析，我们可以利用大量数据构建预测模型，对未来趋势进行预测。这种预测功能对于企业和个人都具有重要的参考价值，能够帮助我们提前规划，应对未来可能出现的变化。

促进交流，加深合作

数据可视化分析为不同领域、不同背景的人提供了一个共同的语言和平台。通过数据可视化，人们可以更加直观地交流和理解，促进跨领域的合作和创新。

数据可视化分析不仅简化了数据的理解和处理过程，还在揭示数据间的内在联系、预测未来趋势以及促进信息共享与交流等方面发挥了至关重要的作用。

数据可视化是数据分析的延伸，更是对数据分析进行的完善和补全，所以数据可视化不仅弥补了传统数据分析的缺点，还有了进一步的发展，为数据添加了交流、互动等特征。

1. 数据可视化让数据更容易被消化。和纯粹的数据相比，人类更善于处理图像信息，更容易理清数据之间的关系。
2. 数据可视化让数据“动”起来。数据可视化可以通过折线图、柱形图等展现动态趋势的变化，让信息展现更加直观。
3. 数据可视化让数据可以监测。分析人员可以通过数据可视化监测数据在某段时间内的变化，对其进行预测、复盘等业务分析。
4. 数据可视化让数据展现深层信息。分析人员可以通过丰富的图表类型和联动、钻取等复杂功能，在数据分析的基础上进行复杂分析。

如果一个企业不做数据分析会怎么样？ 第一不知道现状，企业各方面的情况（如 生产速度，质量，销售情况，财务情况，客户群体）无法实时了解。 第二不知道原因，事情发生了无法及时有效的精准判断问题的原因所在。 第三从而不知道***取什么样的行动。 著名的管理***曾经说过一件事情如果不能度量，那么就无法改进它。 我们NBI一站式大数据分析平台产生的初衷就是致力于帮助所有企业以极低的成本，极快的上线周期来实现企业数据化，智慧化运营，从而提升企业业务增长。***.easydat***is***

数据分析师的日常工作是什么？

数据分析是一个偏综合的岗位

（1）数据清洗：80%的精力在处理清洗数据，包括字段提取、整合归一、规范化。数据在现有的商业环境中才开始逐渐重视，故数据***集整理非常重要，许多公司都在开始重视数据背后的重要价值，故会把历史数据拿出来处理加工。

（2）数据进行初加工：这里包含了数据描述性统计（比如极值，最值，均值，方差，分布），这种初步加工目的是为了大体了解这些数据的基本概况，这是初始业务必须要做的，从这些数据中一定程度上还能能够反映日常业务变况。

（3）探索性分析：有了对数据大体掌握后我们会做一些分析和预测，譬如相关性分析，主成分分析，回归分析，时间序列预测等等

（4）报表制作：这里会涉及到做基本报表，反映日常业务态势包含基本业务总体概况，同环***析，并去查找业务逻辑数据表现的原因，当然里面会涉及到数据可视化图表（折线图，旋风图，散点图，柱形图）等等，诸多数据分析方***

（5） 最后数据结论输出，报告撰写。顺便给大家推荐一个公众号““数据分析优学堂””里面有许多内容

到此，以上就是小编对于数据分析的重要性的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的重要性的3点解答对大家有用。