转载自百家号作者：听静静撩运营

今天静静给大家分享新媒体运营中关于数据分析方面常用的四类分析工具，可能很多人听说过但不知道其作用，没关系，今天你就知道了。毕竟对于我们什么都得会的新媒体运营小编来说，灵活的使用各种工具可是能大大的帮助我们提升效率的呢，因此对于数据分析的工具也是大家必须掌握的，好啦不多说了，进入我们今日的正题。常用的四类数据分析工具分别是：网站统计分析工具、自媒体分析工具、第三方分析统计工具以及我们常用的EXCEL表格。

我们先说第一种网站统计分析工具，网站统计分析工具就很常见了，大家常听说的有CNZZ统计、站长工具、爱站网等，主要是为网站运营者提供代码统计数据支持，网站运营者可以在上述提到的相关网站注册账号，然后申请统计代码，获得代码后再植入到网站对应位置即可。大约过几天就可以在你注册的平台看到网站的相关数据了。做过网站运营的人对这块儿应该并不难理解，如果没有做过这方面也没有关系，公司里面都应该有负责网站运营的同事，可以咨询一下他们。

第二种：自媒体分析工具，自媒体分析工具就比较容易了，不需要占用运营者太多的时间去整理代码，所有的数据都是直接后台形成的，不管是微博、微信公众号还是今日头条等自媒体平台，都具有完整的数据统计功能，作为运营者只需要通过后台自带的分析工具就可以直观的看到用户增长等相关数据了，相信有自己自媒体的同学一定能明白静静所说的后台的含义。

第三种：第三方分析工具，这种工具通常是指非官方平台自带的统计工具，需要官方授权后才可以使用的数据分析工具，毕竟不是所有平台都有自带统计工具，第三方分析工具需要运营者单独注册账号，且需要相关平台的授权才可以使用，不过一旦授权成功，那看数据的操作就与自媒体分析工具一样方便简单和直观了。在这里静静推荐几个常见的第三方分析工具吧，比如新榜数据、西瓜助手等。

第四种：EXCEL表格，这种方式比较适合excel玩得好的人了，数据来源通常要么是后台导出，要么是人工统计。人工统计的数据一般会包括每天发布文章的数量、后台互动的数量与类别、同行口碑的分析等，因为这些数据统计是一般平台都不含有的，那么自然就需要人工亲自查阅相关数据进行统计了。至于后台导出的EXCEL表格方式，通常是因为相关平台里的一些数据不能够满足个性化增加或删减了，于是需要靠人工手动进行调整。

以上四类常用的数据分析工具都不难，只要多加练习都是很容易掌握的哈，另外静静再给大家一个建议，对于自己未来肯定是要用的工具，最好自己提前在电脑上注册账号存储起来，以后不管去哪里肯定是要用到的，到时候就可以直接用了，省的再注册耽误时间哈。好啦，本期分享就到这里了，我们下期再继续分享哈~

大学生们就业难，连一些将被社会淘汰行业人员想要转行也不是件容易的事情？其实，很大一部分原因还是因为这些人既不愿意做辛苦的工作，又不愿意工资低，或者是因为没有选择一个前景好的行业。在这样的情况下，不如多多提升自身的技能，选择一个高薪的机会，而大数据就是这样的一个行业。下面西线学院为想要学习大数据的朋友们解答一些疑问。

一、为什么要学大数据？

大数据应用产业发展快速，大数据技术人才需求量大，麦肯锡预测，到2018年，在“具有深入分析能力的人才”方面，美国可能面临着14万~19万人的缺口，而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。国内大数据人才有多大的缺口？目前尚无权威研究报告指出，不过今年2月万达集团的一份“求贤帖”颇能说明问题：万达开出50万~70万元年薪吸纳大数据架构师、大数据研发工程师和算法工程师，应者寥寥。

二、大数据难不难学？

回答是肯定的，大数据的学习是有一定的难度，但是只要你用心去学习，结果不会差。现在很多大数据培训机构都有零基础的课程，就是针对从来没有接触过大数据的朋友们的。其次，在大数据的职位中，如果你实在怕自己学不会，可能数据分析相对来说会简单一些。

这里也想对那些嫌弃自己薪资低又不愿意付出努力提升自己的朋友说：不要在空想了，不努力就踏实做自己现在的工作吧。

三、大数据要学习哪些课程？时间要多久？

课程可能每个培训机构学习的都是不同的，大数据需要java的基础，一般课程会分为R语言，python和大数据部分。时间要看你学习什么课程，零基础课程在4个月左右。西线学院课程每个阶段都有案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据世界，帮助学生顺利走上数据分析师的道路！

四、大数据该选择什么学习方式呢？

学习的方式有自学、视频学习、在线学习和线下学习。那么什么样的学习方式最适合你呢。建议是如果是零基础学习、自控力比较差、自学能力不是很强选择线下培训，有人监督加上交了钱，学习效果肯定要比自学好很多。另一种选择线下培训的情况是想要快速学习，不想办周期拖太长。其他如果是自学能力强，自控力也好的，可以选择自学。

五、大数据的薪资有多少？

大数据行业现在正是用人的时候，对于不少刚毕业的学生，薪资是非常可观的。而且经过沉淀，薪资过万很容易。

六、有没有哪家培训机构是可以保障就业薪资的？

有，但是你的想想，薪资是不是得按照个人的技术掌握情况来定，如果你自己都知道技术掌握不够好，培训机构跟你说保障你1万，你自己会信吗？心里有底吗？所以，薪资的多少，还是要根据个人的学习情况。

以上就是一些关于大数据的疑问解答，说得不对的地方，希望大家根据自身情况吸收。

方法论在各种行业都是以各式各样的形式存在着的，他其实就是一个指南针，指导大方向。同样在数据分析中，如果方法论不正确或者不合理，后面的分析结果也就没必要看了，在一个不正确或不合理的方法论的指导下，得到的分析结果是不可能正确的。

数据分析方法论和数据分析法

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几个方面来开展数据分析？各方面包含什么内容和指标。所以数据分析方法论是从宏观的角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。而数据分析法是指具体的分析方法，如：对比分析、交叉分析、相关分析等数据分析方法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

作用？

很多人在做数据分析时，经常不知道从哪方面入手进行分析的情况，分析内容和指标也常常被质疑是否合理、完整，而自己也说不出个所以然来。所以方法论这种东西，大部分觉得假大空的东西，其实是非常必要的，只有在营销、管理等方法和理论的指导下，结合实际业务情况，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性和正确性。总结一下：

1、理顺分析思路，确保数据分析结构体系化

2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系

3、为后续数据分析的开展指引方向

4、确保分析结果的有效性及正确性

常用的数据分析方法论

1、PEST分析法

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。在分析一个企业所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来进行分析企业所面临的状况。

这个分析方法在网上一搜索就有一大堆的讲解，针对互联网行业的分析，我认为就可以采取这个分析法来整理思路。比如：中国网民与中国公民在人口规模、性别比例、年龄结构、人口分布、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特征、宗教信仰等方面是否有区别。

2、5W2H分析法

5W2H分析法作为非常容易学习和操作的方法之一，他是以五个W开头的英语单词和2个H开头的单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即何因（why）、何事（what）、何人（who）、何时（when）、何地（where）、何做（how）、何价（how much），这就构成了5W2H分析法的总体框架。比如O2O的优惠营销信息给用户看，需要搞清楚，用户为什么需要这些优惠，用户的目的是什么？我们提供的优惠是什么？与用户想的是否一致？谁是我们的用户？用户有什么特征？用户喜好在哪个时间段购买？我们的营销活动应该开展在什么时候？用户在线下哪儿去消费？每个地区的线下有什么区别？用户应该怎样去享受优惠？用户去购买花费的成本是多少？我们应该投入多少成本？等等。

一、方案背景

客户至上，我们都希望服务好我们的客户群，同时能够最大程度地发挥客户价值。

所以当你上线了新的产品，当你希望二次推广，当你准备结合政策或热点做营销驱动业务增长，你都希望能让你的客户能够进行消费。

所以你准备了完美的产品或营销发布计划，内容、设计、主题、号召性用语、各方面渠道运营都很完美，消息覆盖面多达3W个客户。你美滋滋地期待能够有”10%“的转化，一天内至少3000个客户产生感兴趣或者直接购买的行为。

一小时、两小时、一天、两天、三天过去了，只有300多个客户好像感兴趣来联系了公司。

非常让人失望，不是吗？更何况我们不管是电商、零售、直销或B2B，我们不是都有专门的营销团队去做市场营销，去设计专业的文案。

为什么？因为不同的客户对消息会有不同的反应，有些客户对价格敏感，有些客户对新品感到兴奋，有些客户只有基本需求。

我们不需要向所有客户群体进行邀请，只需要对其中可能不到20%的目标优质客户下手就能事半功倍。

很明显，这就是我们要进行客户管理数据分析的原因，我们希望了解我们的客户，以便我们投放的资源是合理的。

因此我们提供了一个客户管理数据分析的解决方案便于参考，让您通过鼠标点击和拖拽就能够轻松地掌握客户管理的基础数据信息，同时识别最佳客户，学习客户管理里最通用的RFM客户价值管理模型，掌握客户流失、客户行为分析等综合分析，进一步体会到客户管理数据分析的妙用。你也可以再利用我们提供的数据自己再尝试性做一些客户管理数据分析的模板。

二、方案内容

本方案将给大家着重分享以下企业客户管理数据分析方面的内容干货：

1.如何快速搭建客户管理数据分析平台？

2.如何让业务部门人员直接基于客户数据快速完成客户基础数据分析？

3.如何让业务部门人员直接基于客户数据快速完成识别最佳客户？

4.如何让业务领导直接基于客户数据快速完成即席数据分析？

5.如何让企业客户管理数据分析成果实现团队协作共享？

三、方案效果及实现说明

1.如何快速搭建客户管理数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加客户管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些客户管理数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在客户管理业务包中添加好客户基础信息表、消费记录表、消费产品信息表、客户登记表（会员等级），以及进步处理得到的交易RFM交易明细表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的客户管理业务包的权限分配给业务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将对应授权人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让业务部门人员直接基于客户数据快速完成客户基础数据分析？

数据底层搭建完，就可以使用分配好数据权限的账号登录平台，快速新建仪表板做基础数据分析了。

以客户基础信息为例，这里的客户是to C的零售客户信息，其它行业的客户基础数据信息同理。右下角的明细表是我们通常在做基础信息分析时最传统和熟悉的报表展现，可以通过一张明细表先把客户的基础属性拖拉出来，然后再针对其中的年龄、性别、职业、籍贯等我们更关心的一些客户具体属性做进一步分布、组成和对比分析，可以得到客户群体的基础属性全貌。

我们还希望研究当前我们客户当前的客户关系，如重要/不重要客户的分布及组成占比。一般重要/不重要的客户定义可以通过我们对客户打标签，比如对于金融机构而言，认为贡献金额大于1000万的为重要客户，我们更为关心。

3.如何让业务部门人员直接基于客户数据快速完成识别最佳客户？

a.客户行为分析

我们从客户日常的购物行为数据中，可以去对客户偏好的店面风格、偏好时间、偏好品类、偏好品牌、偏好地点去做进一步探究，以便于我们在采购或者营销时可以采取最佳的资源配置。其它企业同理，对于频繁发生商务行为的顾客，可以对该顾客的偏好进行分析，以对该类顾客针对性采取营销或者运营措施。

b.客户价值分析（RFM客户价值模型）

FineBI支持接洽各种的业务分析模型。这里是客户管理中最经典的RFM客户价值模型，是客户留存分析、客户流失分析、重点价值分析、客户行为分析的综合应用。利用RFM模型对客户进行细分的结果，可以开发出许多可视化数据分析模板，来通过一张相当经典的DashBoard来简要分析下RFM模型的具体应用。

1.矩形树图-客户价值分类：是整个RFM模型的核心，直观显示了8个客户群的人数及占比，可以联动到其它组件来查看具体某客户群下的情况。

2.试管型仪表盘-客户类型人数：显示各客户类型的具体人数

3.饼图-交易金额组成：由于我们最关心的是各客户群的价值贡献，所以研究不同人群的交易金额占比，可以得到哪个人群的贡献值较大，对于我们的价值更大。

4.点图-MF-R分布：横坐标为F交易频率，纵坐标为M交易金额，点大小为R上次交易间隔。通过MF分布来直观看到客户的消费能力分布，进而通过R的大小来锁定哪些客户更为忠诚。

5.点图-RF-M分布：横坐标为F交易频率，纵坐标为R上次交易间隔，点大小为M交易金额。通过RF分布来直观看到客户的消费异动情况，进而通过M的大小来判断哪些客户更有必要挽回。

6.点图-MR-F分布：横坐标为M交易金额，纵坐标为R上次交易间隔，点大小为F交易频率。通过MR分布来直观看到客户的消费潜能情况，进而通过F的大小来挖掘更有价值的客户。

7.分组表-交易明细：显示各客户类型下的客户交易明细。

这个DashBoard可以快速锁定我们关心的客户群体，确定他们的具体特征及名单。最后只要根据这个分析的结果来采取针对性的业务决策。

具体关于RFM模型的详细介绍可以参见这篇文章：《手把手教你搭建，RFM客户价值分析模型》

4.如何让业务领导直接基于客户数据快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的客户管理数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

可以看到轻松拖拽就可以马上完成可视化，实现快速分析。

5.如何让企业客户管理数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将客户管理数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上文所述的RFM模型分析为例，那么通过FineBI可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如这边想把它分享给销售的leader，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的RFM模型分析模板点击分享给对应销售部的saleLeader，然后点击确定即可。这样一来，对应的Lisa登录之后就完全能够使用该模板。

关于客户管理的分析以上只是举了一个案例，告诉大家怎样去通过BI工具分析，具体的实操，大家可以尝试下。

本人新人一枚，是个菜鸟数据分析师，统计学专业，接触数据分析大概有半年，在这里稍微写一下自己对可视化的拙见，大牛们看了不对地方还望指正；刚刚工作不久就谈对可视化的理解确实是有些过了，个人因为也看不了不少可视化的手册或者书，例如：数据可视化之美，R语言可视化手册，数据可视化设计指南等，因为工作本来没什么机会写博客总结，借着天善这个社区写写总结，让自己进步，废话不多说；

什么是数据可视化？在我看来，数据可视化就是用图表的形式展示数据的信息；让展示的东西有视觉冲突，让人能出图表中一目了然看出你想要表达的信息；这里很关键一点就是，你想要展示数据的什么信息，很多人为了盲目的追求可视化的一些酷炫效果，得到的东西却不知道表达的是什么，那么这个可视化是失败的；当然可视化也要简洁，简单明了才是可视化的目标所在，毕竟做数据可视化是帮助人们去理解数据，认识数据，从多个侧面去观察数据，并告知告知别人你想表达的数据中的信息；

这工作半年下来，我用了不少可视化的一些软件或者编程语言，一开始我最早接触的是大家基本都能听过的EXCEL,功能特别强大，用它都可以做数据分析，然而原谅我没有把它学好，EXCEL它其实可以做很多的事情，简单方便的生成各种你需要的图表，虽然颜色上不是那么让人喜欢，要是有耐心可以慢慢的调，加一下后期制作或者渲染；然后就是TABLEAU,这个软件确实是强大，能够连接多种数据，拖拽式的操作，可以自动的帮你生成图表，界面简洁易操作，要全放开版的收费，作为刚刚工作的小白只能用它的免费版的，不过限制挺多的；接下来就是R语言了，这是一个开源的统计语言，在数据分析方面和可视化方面都无比强大，第一次用上了GGPLOT2这个包我便开始喜欢上了这个编程语言，这个包的构图思想是图层思想，一个图层一个图层去操作，特别的灵活，我正在学习R语言，希望在今年能稍微精通一下；下面说一下自己对各种图形或者可视化的理解

柱状图

柱状图确实是一个很强大的图形，为什么说它强大呢？因为个人看，柱状图在展示的数据类型上可以选择非连续的数据数据类型和连续的数据类型，又有常用的柱状图和侧面柱状图，还可以用来折叠去展示数据；当我们的去展示非连续的数据类型的时候我们大部分都是用柱状图去展示这类的数据分布，大概能看出这个数据分布情况，又可以用来比较不同数据的整体与部分的关系；在展示连续的数据类型的大部分是用来展示这类数据的时间趋势。或者数据的分布。在设计上我个人认为柱状在设计的时候底层的便签最好不要太长和斜着或者90度垂直于坐标轴，因为这样为方便别人去阅读你的图表，毕竟可视化是方便别人去解读你的数据，能简单易懂就是最好不过了，在各个的柱形下的柱子的间距多少为妙呢？其实个人人为不宜过宽也不宜近，长度大概在柱状的宽度的一半左右为佳，在颜色上的设计，我比较偏向于柱形图用一种颜色，如果要想展示数据突出的部分，我们只需要将颜色加深，这也是为了阅读的简洁性，如果一张柱形图的颜色五花八门，那么所表达的效果是特别糟糕的。对于数据的排序，如果没有某种特殊的要求，我们最好给数据排下序，当然，如果展示的时间趋势的话就没法排序了。

饼图

饼图大部分得的时候是展示部分和总体的关系，不过饼图有个缺点就是，当部分特别繁多的时候就不能用来展示了，因为界面效果会特别差；常用的两种方式是饼状和环状两种。饼状的直接展示各个部分于总体的关系，而环状的保留饼状的样式，中间部分可以展示突出的数据。饼图在一般的展示情况大多数人为了展示一个百分比这个数不管有多少个部分都是去用饼图，然而饼图一般用情况下部分五六个为佳，当多个部分的时候，很多数据没法展示出来，也就是掩盖了部分的信息，有时候我们需要对比两个总体的结构，大部分人都会选择去用两个饼图去比较，然后这个效果不太好，所以一般要比较结构的差异的话最好不要使用多个饼图去展示，最好使用堆叠柱状图去比较两个总体的差异，还有展示的时候部分最好经过大到小的排序。

折线图

折现图大部分情况下都是去展示连续的数据类型，常用是时间趋势，它可以很好的展示趋势，累积，减少以及变化；在设计上，纵坐标最好是能从0开始，因为这样避免有些地方让人误读，展示线条上我们最好能够选择实心的线条，不要用虚线或者点去表示线，这样情况下看着看着容易分析，一张折现图的线三四条为佳，过多的线只会让观察某条线的时候看错了，如果要展示多条，可以在下一张图上去展示，如果你要展示的数据是多个部分的话，这些部分的数据最好能有一个共同趋势，不然有升又降趋势让人看不知所措。还有一个细节的地方，就是加图例的时候最好折线末尾那时候加，对应的折线加对应的图例，方便人读懂你的折线。

散点图

散点图做研究的时候用的比较多，因为散点图大部分情况是用来探究两个部分的关系的时候用的，就先做相关分析的时候要用散点图观察一下是否有相关关系；设计上改注意的和上面的图一样，纵坐标最好能从0开始，当想要展示多种关系的话的，我们可以利用点的大小和颜色去探究，在有某种趋势关系下我们最好加个辅助的线，方便别人看出相关性；

气泡图

气泡图有点类似于加了大小的散点图，气泡图还可以在展示地域数据的可视化，在设计上我们需要注意的是，气泡的尺寸我们需要去注意，例如我们在展示数据的大小比例最好面积的比例一样，不要用半径，如果用半径的话就是1:4了，大小差异就过大了，气泡的形状上最好使用老老实实的圆最好，不要用一些奇怪的图像。

热点地图

怎么说呢，我觉得热点地图的展示是很考验人的技能，第一个热点地图要展示的数据与地域关系差异较大类型的数据才能体现出它的价值，也就是说有背景故事或者价值去让我们发现的数据，热点地图主要是通过强烈的色彩对比去体现数据的差异，有个缺点就是没法很具体的表达数据之间差距而不是差异。在设计上，我推荐色彩最好是一种色调，通过颜色的深浅去反映数据的强度，如果色彩过于繁多，对于读者来说读这张图是个负担，也无法体现出数据之间的差异，轮廓最好简单即可，毕竟简约美嘛，上色的时候会有一个叫色阶的东西，这时候什么数据范围位于哪个色阶最好分清楚，最好能体现出差异，不要全部都是一个色阶，不然热点地图就是去了它的意义了。

上面说的是对于图表的理解，下面说下对常用的展示方式的一些理解；

尺寸：就是用柱形的长短，饼图的大小这类去展示，这可能是我们大家最为常用的一种方式去展示数据，当展示两个对象的数据的时候，我们可以通过尺寸马上的发现了两个对象之间的差异，在展示的精准读上也有些不同，个人人为点的精度大于线条大于面的精度。

色彩：色彩是用来展示大数据的非常好的方式，因为大数据之间会有不少的差异，颜色恰恰是展示这些差异最好的方式，毕竟我们人天生对色差明感，在色阶的选取上我觉得最好能够有明显的差异。

位置：差不多就是我们所说的地图了，这是基于位置的可视化方式，一般我们都用于展示于位置较强关系的数据类型

网络：这个展示数据点之间的关系，例如就像社交网络，就是用这样的展示去表达人与人之间的相关关系。

时间：展示趋势用的最多，主要是想了解对象的发展和变化规律，让我们了解对象整个发展脉络。

那么成功的可视化是怎么样子的呢？

借用《数据可视化之美》的话来说，成功的可视化总共有四点，第一点是新颖，大家都知道，数据可视化就是了简单明了的了解数据，不过你用一个全新的角度去诠释你的数据，让读者读懂了你的信息又能从更高的角度去解读这些信息；第二点信息要充实，充实不代表越多越好，因为一个图表展示的信息过多，会让读者成为一种累赘，很难读懂你的想法，充实的信息就表明你的图表能够能到他们想要的信息又不造成信息过多的情况，所以我们就要考虑业务应用场景了，什么样的场景需要用那些信息结合那些是多余的需要去判断，第三点高效，也就是我们所说的简单明了，一眼就能知道数据中的信息，所以我们在可视化过程中一定要把一些也主题不相关的因素排除掉，过多不相关的因素存在只会增加读者的阅读时间和难度；第四点美感，图片的布局，色彩，形状等一系列的组成部分都是相当和谐的。

那么我们如何设计成功的可视化图表呢？

首先学习这个步骤肯定是少不了的，怎么去学习，当然是去学习一些经典的可视化图片，学习它是如何去构造这张图的，色彩为何要这样的去运用等，还要学习一些可视化的语言或者软件，例如像R语言，它的有强大的包，ggplot2,newwordk,ggmaps(地图)等之类强大的包可以去学习，不然你会设计也不会操作那也是空有一身力气，然后理解数据意义和你想要表达的信息，然后遵从图表的一些设计规范，在规范的基础在进行一些自己的想法。

参考文献：

《数据可视化之美》

《数据可视化设计指南：图表设计》

本文作者：天善智能社区 夏尔康，通晓各种统计学习方法，熟练使用R语言建模，结合帅气与才智的不明吃瓜群众。

【IT168 评论】这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。各大互联网公司都在不断完善自己的数据分析团队，数据分析师的薪酬也是水涨船高。业内人士透露，应届毕业生的平均薪资大概在6K左右，1至3年经验的大概在10K到20K之间，5至10年经验的大概在25K以上。薪资还是十分诱人的，那么，如何快速成长为一名年薪百万的数据分析师呢?快来看看，以下30道数据分析相关面试题，你会多少?

1、分析数据还要写java代码是不是效率有点低?

2、成为一名数据分析师需要具备哪些技能?

要成为一名数据分析师，需要掌握丰富的报告软件包(Business Objects)，编程语言(XML，Javascript或ETL框架)，数据库(SQL，SQLite等);能够准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计，数据模型，数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS，Excel，SPSS等)的统计软件包知识。

3、分析项目的各个步骤是什么?

分析项目的各个步骤包括：

·问题定义

·数据挖掘

数据准备

模型化

数据认证

实施跟踪

4、分析的结果数据特别大，在线请求这些结果数据扛不住了，咋搞?

5、列出数据清理的最佳实践?

一些数据清理的最佳实践包括：

按不同的属性排序数据

对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量

对大型数据集，可以先将其分解为小数据集，使用更少的数据将增加迭代速度

要处理常见的清理任务，请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值，或者正则表达式搜索和替换，消除所有不匹配正则表达式的值

如果在数据清理方面存在问题，请按照估计的频率进行安排并解决问题

分析每列的汇总统计数据(标准差，均值，缺失值的数量)

保持对每一个清理操作的跟踪，以便可以根据需要更改或删除操作

6、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

7、可用于数据分析的一些最佳工具清单有什么?

Tableau

RapidMiner

OpenRefine

KNIME

Google Search Operators

Solver

NodeXL

io

Wolfram Alpha’s

Google Fusion tables

8、数据挖掘和数据分析之间的区别是什么?

数据挖掘和数据分析之间的区别在于：

数据分析：针对个别属性的实例分析。提供有关属性的各种信息，如值范围，离散值及其频率，空值的发生，数据类型，长度等。

数据挖掘：重点关注聚类分析，异常记录检测，依赖关系，序列发现，多个属性之间的关系控制等。

9、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?

10、用于处理分布式计算环境中应用程序大数据集的Apache框架有哪些?

Hadoop和MapReduce是由Apache开发的用于处理分布式计算环境中应用程序大数据集的编程框架。

11、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在40亿个数当中?

12、解释KNN插补方法是什么?

在KNN插补中，通过使用与其值缺失的属性最相似的属性值来推断缺少的属性值。通过使用距离函数，确定两个属性的相似度。

13、数据分析师使用的数据验证方法是什么?

通常，数据分析师用于数据验证的方法是数据筛选和数据验证。

14、解释应该如何处理可疑或缺失数据?

准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息，如失败的验证标准以及发生的日期和时间

有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性

应该找出无效数据并用验证码替换

对缺失数据进行处理，使用最佳分析策略，如删除，单一插补方法，基于模型的方法等。

15、如何避免过拟合?

过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers。常见的解决办法是正则化：增大数据集，正则化

16、解释异常值是什么?

异常值是分析师使用的一个术语，指的是一个远远超出样本总体模式的值。有两种类型的异常值：

Univariate

Multivariate

17、解释分层聚类算法是什么?

分层聚类算法结合并划分现有的组，创建分层结构并展示组划分或合并的顺序。

18、解释K均值算法是什么?

K均值是一种著名的分区方法。对象被分类为属于K个组中的一个，k是先验选择的。

在K均值算法中：

簇是球形的：簇中的数据点以该簇为中心

簇的方差/扩展是相似的：每个数据点属于最接近的簇

19、数据分析师所需掌握的关键技能是什么?

数据科学家必须具备以下技能：

数据库知识

数据库管理

数据混合

数据查询

数据操作

预测分析

基本描述性统计

预测建模

高级分析

大数据知识

大数据分析

非结构化数据分析

机器学习

演示技巧

数据可视化

报告设计

20、解释协同过滤是什么?

协同过滤是一种基于用户行为数据创建推荐系统的简单算法。协同过滤最重要的组件是用户对项目的兴趣。

协同过滤一个很好的例子就是购物网站上出现的类似“为您推荐”的模块，该模块通常会获取用户的浏览记录信息，以弹出用户可能喜欢或需要的商品。

21、大数据中通常会使用到哪些工具?

大数据中使用的工具包括：

Hadoop

Hive

Pig

Flume

Mahout

Sqoop

22、解释什么是KPI，实验设计和80/20规则?

关键绩效指标(KPI)：它代表关键绩效指标(Key Performance Indicator)，它是关于业务流程的报告或图表

实验设计：这是用于分解数据，采样和建立数据以进行统计分析的初始过程

80/20规则：这意味着你收入的80%来自客户的20%

23、解释Map Reduce是什么?

Map-Reduce是一个处理大型数据集的框架，可以将它们分解成子集，在不同的服务器上处理每个子集，然后混合每个子集上获得的结果。

24、解释聚类是什么?聚类算法的属性?

聚类是一种应用于数据的分类方法。聚类算法将数据集划分为自然组或集群。

聚类算法的属性是：

Hierarchical or flat

Iterative

Hard and soft

Disjunctive

25、对数据分析师有用的统计方法是什么?

对数据科学家有用的统计方法是

贝叶斯方法

马尔科夫过程

空间和集群进程

统计数据，百分位数，异常值检测

计算技巧等

简单的算法

数学优化

26、时间序列分析是什么?

时间序列分析可以在频域和时域两个域中完成。在时间序列分析中，可以通过指数平滑，对数线性回归等各种方法分析数据，来预测特定过程输出。

27、解释空间自相关分析是什么?

空间自相关分析是地理空间分析的常用形式。它由一系列为不同空间关系计算的估计自相关系数组成。当原始数据表示为距离而不是单个点的值时，它可以用于构建基于距离的数据相关图。

28、散列表是什么?散列表冲突是什么?如何避免?

在计算中，哈希表(散列表)是键值对的映射，这是一个用于实现关联数组的数据结构。它使用散列函数来计算一个时隙阵列的索引，从中可以获取所需的值。

当两个不同的键散列到相同的值时，发生散列表冲突。两个数据不能存储在阵列的同一个插槽中。

为了避免散列表碰撞，有很多技巧，这里列出两个：

分离链接：它使用数据结构来存储散列到同一个插槽的多个项目。

再探测：在找到查找位置的index的index-1，index+1位置查找，index-2，index+2查找，依次类推。这种方法称为线性再探测。

29、解释 imputation是什么?列出不同类型的插补技术?哪种插补方法更有利?

在插补过程中，我们用替代值替换丢失的数据。插补技术涉及的类型有：

单一插补

热点插补：从随机选择的类似记录中推断缺失值

冷却板插补：与热点插补相同，但更先进，从其他数据集中选择供体

平均估算：在所有其他情况下，用该变量的平均值代替缺失值

回归插补：用基于其他变量的变量预测值替换缺失值

随机回归：与回归插补一样，但它将平均回归方差加入到回归估计中

多重插补：与单个插补不同，多重插补会多次估计值

虽然单一插补法被广泛使用，但并不能反映随机丢失数据所造成的不确定性。因此，在数据丢失的情况下，多重插补更有利。

30、解释N-gram是什么?

N-gram是来自给定序列文本或语音的n个项目的连续序列。这是一种以(n-1)形式预测下一个项目的概率语言模型。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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文 | 邹昕-知乎

来源：再生谈|reborn_chat

受本人背景和知识水平所限，本答案局限性如下（包括但不限于）：

1. 更适用于中大型公司；

2. 更适用于互联网公司；

3. 可能更适用于美国的工作环境。

个人以为，一个三年工作经验的数据分析师应该具备以下方面的能力：对技术的掌握，对产品的理解，对数据的敏锐性，数据和产品之间互相转化的能力，分析思维的广度、深度和速度，数理统计的能力，沟通的能力，辅导新人的能力，面试把关的能力。

以下分开来说，同时举例的时候假设这个数据分析师是知乎这个产品的，目的是为了增长活跃用户。

【1】对技术的掌握

不一定需要非常高深的技术，但是基本的一定要过关。比如针对互联网行业的数据分析，SQL 是一定要过关的。在这基础之上，掌握公司惯用的BI工具或者报表工具，譬如帆软系列；Python / R 可以提高长期的工作效率，但在初期并不一定需要。

简单来说，技术能力决定了一名数据分析能力的下限，而对产品和业务的理解则决定了上限。

如果缺乏技术的支持，那就只能去当 CEO 了。

就好比在电影 Margin Call 里，底下的小兵负责分析数据，各种模型预测金融危机什么时候会发生。

而对于 CEO 来说，他的任务就是猜。

【2】对产品的理解

数据分析的目的是为了改进产品。如果缺乏对产品的理解，那么技术再好，也有可能像是无头苍蝇到处乱撞。

或者是变成 data dump，提供一堆一堆的图表，但其中有互相什么关联，能说明什么问题，提供什么样的建议，却并没有好的想法。

如果是初入行的话，这还是问题不大的。

因为新人可以有老板带着，或者是老人带着，但是如果想要更进一步，那就必须能够自己独立的做项目。

尤其是在互联网行业更是如此，除了新人之外，对大多数人的基本要求都是能单兵作战，不需要详细的指导。

同时在很多情况下，问题是很开放性的，对于如何解决并没有一个非常固定的套路，或者是因为这完全就是一个新的问题，或者因为不同产品之间套路无法直接套用，需要做大量的调整和创新。

比如这里面增长的例子，哪些是可以借用于知乎的，哪些是需要调整的，哪些是完全不适用的？

【3】对数据的敏锐性

对数据的敏锐性体现在两方面，一是在结果还不是那么清晰的时候，甚至根本就没有什么数据的时候，能够大致感觉往哪个方向深挖是更有可能出成果的；二是在数据出问题的时候，能够反应出来，及时找出原因。

比如做知乎的数据分析，目的是为了增长活跃用户，可以做的地方有很多，比如增加获新、增加内容、增加用户关注话题数、增加用户关注人数等等。一个经验丰富的老司机可以快糙猛的大概估算一下各个方面的机会有多大，大致的实施难度如何，风险是大是小，产品哪些方面是有缺陷可以改进的。

另一方面，是人就会犯错，最大的区别在于有的人可以很好的纠错，而有的人则需要别人提醒，还有的人即使别人提醒了也反应不过来。

【4】数据和产品之间互相转化的能力

在互联网行业，多数时候问题是很不清晰的，比如说问题可能是2017年新用户留存远差于2015年的用户，如何解决？

对数据分析师来说，并不会有一个详细的单子来告诉你都有哪些步骤，而是需要自己灵活处理。

一方面这些问题本身就比较新，虽然会有一个大致的套路，比如 AARRR 模型，解决增长需要先解决留存等等；然而再往下具体的时候，套路就没有那么固定了，因为不同的产品之间可以差别很大。

即使像是 Quora 和知乎这样理应非常类似的产品，也可能因为一些或大或小的差异，导致给分析数据也带来差别。

比如 Quora 的 upvote 并不完全代表赞同，而更多带有传播的意味。

而对于知乎来说，点赞即是赞同，传播只是副产品而已。

如果只懂数据不懂产品的话，很容易进入一个误区，要么产品/业务方追着问数据，要么没活儿干。

【5】分析思维的广度、深度和速度

速度这个比较好理解，尤其是在互联网行业，讲究快糙猛，没有时间精细打磨。

比如一个项目可以花两个月时间做出 95%，也可以花两周时间做 80%，那么多数时候都会是后者。

广度：产品的各个方面之间总是互相牵扯的。最简单的例子，如果知乎的拉新做得非常好，那么留存就有可能降低，用户活跃度也有会降低。

如何分析各者之间的关系，如何保持一个合理的平衡，如何增加其中一个不过于负面影响其它，这些数据分析都需要在广度上有一定的了解。

深度：有些问题一个人解决不了或者很难，多几个人就可以了，比如说搬砖，十人人搬总会比一个人搬快得多，哪怕不是十倍速度。而有些问题，靠堆人力是没用的。

【6】数理统计的能力

这一部分跟 1，3，5 是相关的。不一定需要特别高精尖，但是对于分析问题会有很大的帮助。比如说如何识别数据分析里可能出现的错误。

【7】沟通的能力

除非兼任软件工程师和产品经理的职，否则数据分析师总是需要通过说服产品和工程方面来改变产品，产生影响力。

有了好的结果是第一位，如何影响合作伙伴，让他们接受自己的建议甚至比有好的结果还重要。

毕竟，没有声音，再好的戏也出不来。

【8】辅导新人的能力

毛主席说过，人多力量大，要把敌人淹没在人民战争的汪洋大海中。

辅导新人，不只是团队 leader/manager 的要求，对于独立贡献者（inpidual contributor）也是一样重要的。

闻道有先后，术业有专攻。

一个人的力量终究是有限的，如果把自己的能力复制到整个团队甚至整个公司，是增大自己影响力最有效的办法之一。

【9】面试把关的能力

大多数人应该都希望自己的公司处于一个增长的状况，如果是高速增长那就更好不过了。

有增长，就必然要招人。

而招人并不是简单的招人来干活，而是招来更优秀的人进一步提高团队的水平。

这对于高速增长的团队来说是一个很大的挑战，所以提高面试技能和精准的判断面试者的能力，无疑是有效的扩张团队的不二法则。

【10】少睡的能力

比如说七周不睡觉，快速成为数据分析师（开玩笑的）。

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

可视化可以直观的展示数据

让数据自己说话，让观众听到结果

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果

做出一些预测性的判断

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

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