学会分析数据分析

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。

在对数据分析岗位进行整理与研究时，通过对于这些岗位的企业性质、从事数据分析岗位职责、岗位要求及薪资待遇进行研究。我们对于未来的数据分析这个职业充满了希望，但是也对于这个职业二极分化充满了担忧。

一、数据分析职业概述

越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系，数据分析这个职业应运而生，毫不夸张的说，数据分析师带给企业的不仅仅是一个个数据报告，更是一桶桶黄金，一片片亟待探索的蓝海。

二、数据分析职业现状分析

这个职位目前呈现是二八原则，好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。比如数据分析招聘中，185号岗位，这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司；高级数据分析师在全国的范围内来说还是很少一个群体，主要承担对于某个数据分析项目进行建模与分析及算法研究等，这批人员一般的薪资待遇在16K以上，大多数在互联网与金融行业等利润率比较高的行业，数据分析招聘中，199号岗位，该岗位是杭州大型电商公司为其呼叫中心招聘数据分析师，待遇在P7左右，也就20-22K/月，还有盛大招聘数据分析师岗位也其实有很有代表性；最高端是一些互联网数据分析部门的管理层与数据科学家，一般是大型公司对于某个项目进行数据挖掘研究，全国也只有微软与阿里及一些从事数据挖掘公司里有这些数据科学家，一般的待遇差不多在50万以上年薪，这个大家可以关注一些互联网公司的招聘信息。

三、数据分析师的能力标准

格局是决定一个数据分析师的能力标准，一个好的数据分析师应该从行业的层面来分析公司现在所处的位置以及整个行业的分析，而且通过内外的数据得出富有逻辑性的结论，然后从这些结论中提供公司战略层面思考的策略，当然我也明白现在我们很多的分析师朋友都在沉浸在业务或者项目分析中，但是我认为格局观是决定一个数据分析师的能力标准。

数据分析师要做到基于内部与外部的数据结合通过严密的完整商业思考及严密逻辑推理，得出针对业务好坏的结论，并得出业务改进的策略。

什么内部与外部的数据的结合，我们即要看内部的数据还要结合行业的数据，而商业思考是做数据分析师通用的技能，那么结论是基本产出物，策略是分析师高级产出物。

四、数据分析师的三类素质

第一类是基本素质，第二类是通用技能，第三类是专业技能。

基本素质包括：1、聪明与好奇心；2、愿意学习并愿意能沉下心来付出；3、耐心与专注。

通用技能是核心思考能与展现自己的能力，第一点，结构化的思考能力与逻辑推理能力即智商不能差，如果是这样你看到的越多就做的越好，怎么来判断呢？第二点，良好商业感觉与商业判断能力；第三点，要有宏观思考能力，你要看到的格局要到；第四点，要有良好沟通能力。

专业能力从专业上要有基本统计学知识，从能力上要包括扎实数据分析能力与数据处理能力包括SAS\R\SPSS及tableau、FineBI等可视化表达的能力。那么高级数据分析师，我们应该更看中基本素质与通用能力，如果专业操作类分析师那么我们需要基本素质与专业技能。

五、企业要求及需备的知识点

大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重，主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务，这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑，一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块；从各家公司招聘信息来看，要求几乎雷同，同时也说明这个职业的互通性很强，说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来；一般需要以下几个要求：

1、数据分析经验；

2、商业数据敏感度；

3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；

4、建模；

5、知识点（统计学、会编程）；

六、如何获得数据分析知识点？

1、数据分析经验，大家可以每天浏览我们西线学院官网的文章，我们每天都会发布一些最新的分析实战文章；

2、基本工具类，我们西线学院帮助学员从零基础学会数据分析工具编程，丰富的知识扩展，实用性强,不掺杂无用讲解,只为给学员最极致的教学体验!

数据分析过程主要包括6个既相互独立有互有联系的阶段。它们是：明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等6步。

数据分析六部曲

今天我们讲第一步：明确分析目的和思路。

一、明确分析目的和思路

明确分析目的：

菜鸟和数据分析师的区别是什么呢？

菜鸟和数据分析师的区别

其实他们的主要区别就在于目标是否明确，如果目标明确，所有的问题自然就迎刃而解了。所以在开展数据分析之前，要想想：为什么要开展数据分析？通过这次数据分析我要解决什么问题？只有明确数据分析的目标，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。

确定分析思路：

当分析目的明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析结果具有说服力。

分析体系化怎么理解呢？

体系化就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。这也是很多人常常困扰的问题，比如经常不知道从哪方面入手，分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，而自己也说不出个所以然，所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。

如何使分析框架体系化呢？

以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及准确性。

营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。这些都是经典的营销、管理方面的理论，需要在工作中不断实践应用，才能体会其强大作用。如：以PEST分析理论为知道，搭建的互联网行业PEST分析框架，故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论知道实践。

互联网行业分析

明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理及分析提供清晰的指引方向。

所以，

在做数据分析之前，先想想到底为什么要做数据分析，明确数据分析方向，才能保证不迷失在数据的丛林里。

（读书笔记：狄松）