房产数据分析-房产数据分析师

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

1. 数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
2. 数据分析行业真的快饱和了吗？
3. 在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？
4. 数据分析师就业前景怎么样？

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。

Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。

如果不会Python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。

回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。

因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。

数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。

数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。

数据统计 同样是面向结论，只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。

从广义上讲，广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。

机器学习 是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科，但机器学习不会让机器产生“意识和思考”，它是概率论与统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一。

深度学习 是机器学习的一个子领域，受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法，能够从大数据中自动学习特征，以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲，深度学习就是在预测数据，从数据中学习产出一个模型，再通过模型去预测新的数据，需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。

大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息，分析的问题比数据挖掘分析得简单，主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。

数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术，它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

• 数据分析

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系，以及利用统计方法进行数据分析，从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中，包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

• 数据挖掘

数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术，从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系，并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域，包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

• 大数据

大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***，通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据，以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛，包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

• 机器学习

机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

• 深度学习

深度学习是机器学习的一种，其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• 统计分析

统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等，通过分析数据样本，推断数据总体的特征。统计分析应用广泛，包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、***设检验、回归分析等。

综上所述，数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术，它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法，以便从中发现价值信息和知识。

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

数据分析行业真的快饱和了吗？

目前还没有饱和，处于发展中的状态，我之前在cda学习目前在电商做数据运营，感觉现在公司的数据分析岗位在一个更替状态，逐渐把业务岗更替成为能够做数据分析一级策略提供的业务综合岗，所以说数据分析暂时还是没有饱和的。

怎么可能，数据分析才刚兴起。而且就业市场上纯数据的岗位正向数据赋能岗位倾斜，并逐步渗透至企业的各个部门。数据分析已经不是单纯的一个岗位，而是一种职业技能。建议可以去cda的经管之家论坛看看，那里有数据分析很多讨论的话题，就可以了解行业。

目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。据统计全国500强企业中，90%以上都建立了数据分析部门。 对于数据分析师来说，所有公司都有数据。他们需要找到一种方法，利用它来分析解决方案，让数据分析提高价值。

此外，从市场趋势来看，这一人才缺口是非常大的。

根据国内的发展形势，大数据和人工智未来前景会非常好。2018年起数字化转型在各大企业中掀起浪潮，国家政策也在鼓励数字化转型，并明确提出了要在2025年实现数字化中国的目标，这样的要求就导致一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年三四线城市需求也会大增。

再看各大招聘平台，除了有很广的数据分析师的招聘需求外，很多人力、运营、产品、市场、财务等岗位都在招数据型人才，这就释放了一个信号，数据分析已经成为一种能力。在未来的行业里，不光人工智能、互联网需要数据分析，各行各业都需要数据分析。数据分析的核心就是分析思维，有这样一个分析思维，各行各业就都能融会贯通了。

综上，数据分析师的前景必然是广阔的。

在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？

日常性数据分析都有什么，有什么用都需要看数据了解数据背后的秘密！

1.流量相关数据：IP丶PV丶在线时间丶老用户比例丶新用户比例。

2.订单相关数据：总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利率。

3.转化率相关数据：下单转化率丶付款转化率。

(二)每周数据分析

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。

1、网站数据

IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，需要不断去完善购物体验

2、运营数据

总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货;每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。

分析时大家思考三个问题：

1：对比数据，为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?

2：对比数据，为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?

3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加?

(三)：用户分析

会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率(新会员，老会员)

1.会员复购率

2.转化率

(四)：流量来源分析

流量分析是为运营和推广部门指导发展方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。

(五)：内容分析

主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。

1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。

2.首页肯定要与热点内容相符合，学会看新闻，学会看天气，分析消费者最关注什么，喜欢什么产品丶查看同行店铺的促销手段极其装修等等，从他人处学到精华，学会应用。

数据分析对电商业务体系各个环节产生的数据进行深度地挖掘和分析，对于企业及时调整运营策略，制定后续的发展***具有十分重要的战略意义。

一方面，便于管理者全面客观地了解企业情况，从而做出更科学合理的决策。一般的报表资料或者数据结果通常只能反映企业某个阶段或者某个部门的情况，且仅对这些数据资料进行表面查看，难以获取有效的信息和发现潜在的问题。百数通过对企业数据报表、行业调查资料全面的收集整理，以图表可视化的形式呈现，方便管理者进行针对性研究和分析，发现隐藏在数字和报表之后更深层次的内容，充分挖掘其本质问题，能够更客观地制定相关企业决策和发展***。

另一方面，便于电商数据资料的进一步开发和利用，为企业经营管理提供数据和理论支持。在电商企业实际运作中，其实大多数据都没有发挥其应有的价值，数据利用率较低。而百数的数据分析功能可以将数据二次利用，帮助企业数据分析部门将其转化为对市场和企业发展都有益的有效信息，实现数据资料的再开发、再利用，为管理者提供了洞察市场规律的先决条件，管理者可以通过此结合企业自身的运营管理策略，对企业的运营发展进行全面的统筹决策。

为了解决“用户、商品、渠道”这三座压在电商管理者心头的“大山”，作为专攻管理系统领域的软件“百数”有着一套针对电商行业且区别于传统数据分析工具（Excel、ppt）的运作方案。

通过百数的数据分析管理系统可以做到：

1亿全年总销售额、 本月销售额 、日销售额的形势将店铺销售数据可视化呈现，利于管理者对不同渠道的店铺做数据分析，直观了解所有店铺的转化率等详细情况，对下一阶段对不同渠道店铺的决策提供数据支撑。比起主观的决策，数据分析明显更科学化与规范化。

2以产品销量、金额、种类、样式等进行企业产品分析，便于企业了解客户的需求，知道客户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品***购和活动推广。

数据分析工具能做的很多，比如说你能通过数据可视化分析，更快读懂数据；比如说你可以通过使用智能分析功能，在发现电商销售量呈下降趋势时，层层挖掘分析，找到导致销量下降的原因。当你的电商运营遇到了问题，你可以通过数据分析找到原因，最终做出有效的决策。

现在不管是做电商运营还是其他的岗位，多多少少都要会做数据分析。你可以去试用下奥威BI工具，这是一款拖拉拽、点击就能做数据分析的工具，很容易上手，分析也快。

问这种问题基本小白

选品才是最重要的

产品不对你分析什么？

所有的竞品分析也好，坑产付款人数也好，还是流量结构也好，还是关键词布局也好

不都是先有品再来分析的，

10年电商人，精通蓝海选品，6年传统五金店铺 4年蓝海店铺

随意回复 不拘格式

有问必答

数据分析特别重要。

现在各行各业都需要数据分析，就电商而言，数据分析由每日，每周，每月，每季度的数据构成，根据分析的结果来调整确定方向和方法，哪些高，为什么高，哪些低，为什么低。

数据分析师就业前景怎么样？

谢邀！

数据分析师是大企业里不可替代的职位，高薪职位，发展前景如下：

1，人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。

3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。

4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据，数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业，也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务。

5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握，可以在职场上收益长久，掌握这门新兴技术都会大有用武之地，受其他外部业务影响相对较小，职位相对稳定。

更多有关人工智能的资讯、深度报道、***访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

可是上面这些工作其实大多是可以替代的，机械性的工作。看写SQL取数这个活就是个脏活、累活，会的人都能取，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。无非就是开始可能没法做到100%准确性。

做AB实验以及效果回归这件事情，现在自助式的平台越来越多了，等以后的这种自助式的AB平台越来越成熟的时候，根本不需要数据分析师来干这件事情。产品经理想做实验，傻瓜式的操作操作，实验之后，想看数据，仍然是傻瓜式的操作。期间不需要任何分析师参与。

探索性分析这个活本来才应该是数据分析干得活，但是我知道在目前大部分的企业数据分析却没在干这个活。探索性的分析一般都要求过硬的技术能力，或者非常熟悉业务，两者有其一才能发挥出探索性项目的价值。

最后，技术过硬的后来基本是去做算法的数据挖掘去了，因为他们发现在数据分析这个岗位因为不断的取数需求磨灭人的意志。而且这些人过的会不错，因为以前单纯做数据挖掘的人，他们大多脱离业务。但是数据分析转过去的对业务就更敏感。

业务过硬的就去做业务的产品经理了，因为本来业务能力就很强，数据意识也很强，却需要跟着业务不强、数据不强的人后面听他瞎指挥，谁能受得了。而且本身数据和业务的结合才能带来更大的价值。所以数据分析转过来的业务人一般也比正常的产品经理好一些。

所以，回到问题数据分析师的前景到底怎么样。我的看法是：数据分析本身的发展前景不怎样，但是有数据分析的经历，走算法和业务两个方向，以后发展都不会太差。

谢谢！

数据分析师多年来都很吃香。但是同行不同利、同业不同果。有的专业是看谁去做。如果你学的这个专业，你就要爱它，你爱它就会在实践中自学深造，你的前景不可估量。你不热爱它，你就会慢待它，这样就会：结果平平。无论什么专业只要你沉下去学习，都会出成绩。如果浮漂的学它，专业再好也是油花花。

不管是在企业还是社会，数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说，如果你在企业之中工作，你未来会开始越来越多的和数据打交道，这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

这里给大家举几个例子：

现在的产品，由于销售渠道开始开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧，越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么***的支持。

再拿运营来说，更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力***战略。

可见，数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能，不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析，一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道，可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛，从事数据分析行业的工作，是顺应和引领潮流的一个明智之选。

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