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Lucky999
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数据分析入门—七个步骤教你开展数据分析工作
最简单的工作方法和思路是PDCA循环,Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查) 和 Act(处理);数据分析也是一样,要遵循PDCA循环。围绕PDCA循环,我把数据分析分为7个步骤:明确需求、收集数据、处理数据、分析数据、数据可视化、改进决策、跟踪迭代。 1、明确需求 数据分析的第一步是明确需求,特别重要,如果需求不明确就开展工作,很大概率是要返工的。 需求的最终确认要落实到《需求确认表》,并且双方都认可且确认。 2、收集数据 需求明确的同时已确认数据源,可能在数据库,在excel,或者是需要去采集。 3、处理数据 对获取来的数据进行清洗,把不需要的剔除,把需要的加工成我们想要的样子,方便后续分析。 主要从以下几个方面处理数据: 统一不同阶段的业务逻辑,例如我之前公司对中国区域划分会随业务阶段改变,如果直接进行同比环比或查看区域数据趋势就会出问题,我一般会加个新字段统一。 数据类型转换。 对于异常值、缺失值,根据需要进行填充替换或者删除,例如规定“性别”的编码值是“1=男,2=女”。如果数字中出现了1和2以外的数字,就是异常值。 4、分析数据 根据需求的分析目标、分析背景、知识、经验确定好分析方法,对数据进行分析。 常用数据分析的8种思维: 对比:环比、同比、类比 细分:区域、人员、产品、渠道等 溯源:从数据源找因果关系 相关:关联规则、相关分析 假设:大胆假设、小心求证 逆向:打破常规,反向思考 演绎:一般到个别 归纳:从个别到一般 上述数据分析思维不是独立的,在数据分析过程往往是几种数据分析思维综合运用。例如对于指标下降经常用的就是对比思维和细分思维。举个我之前工作的例子(我们公司是做移动聚合支付的),对于日交易笔数下降怎么分析呢? 首先判断是正常下降还是异常下降,运用到对比思维:同比,通常周末交易笔数高,工作日相对低些,就会用到周同比。 确认是异常下降后,再对指标进行细分:比如按区域—省份—城市、支付通道、支付方式等进行细分。 我们经常会出现的情况是:某些省份下雨导致交易笔数下降,这属于正常现象;支付通道故障,找出问题通道,联系通道方处理或紧急切换通道。 5、数据可视化 通过数据可视化,让大家更直观更容易理解数据。 最基础的数据可视化工具就是excel,如果想更方便、想让图表更精美,有很多数据可视化工具,拖拖拽拽就能生成精美的数据图表。例如FineReport、FineBI、BDP、tableau等,推荐使用FineReport,理由如下: 1)个人版免费;2)支持多种数据源,包括数据库、文件、内置数据集等;3)有很多现成精美组件,直接组件复用就可以做出好看的图表;4)文档和社区维护的很好,有问题在上面查找或者提问会有大神来解答;5)特别灵活,可以发挥你的想象力做出你想要的数据看板,例如背景、边框都可以插入任意图片,还可以插入icon图修饰。 ps:帆软官网还有超全面的可视化指南,教你如何选择图表、如何配色等,是不是很体贴周到😊 如下图《某线下店顾客分析》大屏就是通过FineReport组件复用制作的。不用惊讶😜,用FineReport你也可以轻松做到。 6、改进决策 有效的数据分析能辅助需求方改进决策,数据分析师也应该参与到改进决策环节,前提是你要熟悉业务。当多人意见不同时,可采用ABtest方式实施不同方案,再根据数据结果分析哪种方案更好。 7、跟踪迭代 通常大家认为改进决策就是数据分析的终点,其实不然,数据分析也需要闭环。改进决策是否落地执行、有没有效果,需要跟踪数据,继续数据分析,不好的改进,好的继续优化。 小结: 以上总结了数据分析7大步骤,实际工作还要结合业务场景和业务特点适当变通。有步骤、有方法、有工具、还要深入业务,勤于实践,多加总结,让数据创造价值。 编辑于 2021-8-27 22:25 编辑于 2021-8-27 22:27 编辑于 2021-8-27 22:29 编辑于 2021-8-27 22:30 编辑于 2021-8-27 22:35 编辑于 2021-8-27 22:36 编辑于 2021-8-28 09:32
对单元格添加去重计数功能
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Echarts插件已是最新版本,但打开帆软总是提示版本过低,而且图表中没有Echarts
1、Echarts已经是最最新版本,但每次打开帆软设计器,总是提示版本低,需升级39012 2、进入升级页面,又不能进行升级 39013 3、并且插入图表并没有Echarts。 39014
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