为什么数据要进行相关分析

一、为什么数据要进行相关分析

不知道具体指的是什么数据。

如果是对人力资源的学历、姓别、入职时间什么的进行分类，可以使用EXEXL表中的“透视”来完成

二、数据分析到底能做什么（转）

他们总关心一些专业词汇（arpu，pcu，还有很多我也不知道的英文字母组合），图表怎么做，excel工具怎么用，结论怎么写…下面我说说我是怎么看数据分析的：数据分析是一个方法，但不是唯一的方法数据分析的优点是相对客观，但是缺点也很明显，人力和时间成本很高。游戏里的数据分析无非就是要实现2个目的：1.发现现存问题的本质，并解决他（99%）2.发现一些趋势，以便未来做的更好（1%）其中第一个目的占99%！第二个目的我没见人专门做过，我自己也从来没有专门做过类似的事情，最多就是数据看多了，瞎猫碰上死耗子，发现点趋势来。所以数据分析主要是为了发现问题，解决问题而做的。发现问题和解决问题的方法有很多种，有时候数据分析并不是最好的办法。例如：新版本很快就要更新了，一还有一堆准备工作没有完成，这个时候你发现新出的装备卖的很不好，远远不如预期。如果你还花很多时间去分析为什么那个装备卖的不好，那你就耽误了更重要的新版本！当时间不够的时候，分清主次，别再数据分析上浪费时间。找不同类型的用户聊聊，基本就能发现主要的问题所在了。数据分析不是万能的数据分析能够发现代码的问题根源，但是很难解释用户的行为。点击打开大图 如上图中，当我们通过数据发现游戏里的大R流失了。数据能做的就已经到尽头了，数据无法告诉我们流失的具体原因。数据不能告诉我们用户是因为公司破产而停止玩游戏，还是因为跑去玩其他游戏了，还是因为玩累了不想玩了… 数据很多时候也解释不清楚，只是通过数据的不断细分，我们能把问题的范围缩小再缩小，而不是在茫茫大海里找一根针。 所以再牛B的数据分析师，如果不了解产品，不了解用户，也没用！数据分析不是把图表和文字堆砌出来就行了 见过很多数据分析：排版整洁，图表做的很漂亮，每页都有公司logo和版权说明，乍一看感觉好牛B！ 但再一看内容，纯属一堆垃圾！ 数据采样完全不科学 根本没有细分数据，只有一堆说明不了问题的宏观数据 没有任何对比数据 数据完全不能支撑“分析”得出的结论

简单总结：结论全是主观臆断，跟堆砌的数据和图表完全无关。数据分析是一个很严谨的事情，每个结论都应该从数据中得出，数据不能说明的问题只能是猜测。所以当我们写下每一个结论的时候，一定要搞清楚这个是“我觉得是这样”，还是“我从数据中发现是这样”！

三、为什么要进行网站数据分析

往时，战场上将帅临危之际的一个选择能决定千万将士性命，如今，商战交锋时企业老板的一个决断会影响企业未来兴衰。个人来说，一生中面临太多选择与决策，是好是坏，或成与败，有人说都在一念之间，多少人为之后悔一生，但成功与失败却决非只是一念之间，网站运营亦如此。

一，网站数据分析的重要性

评价一个网站好坏，我们最常用的指标是：1，这个网站有多少流量?2，这个网站每天赚多少钱?那么多少流量和多少钱之间到底是一个什么样的关系?这些流量又都是从哪来?这些钱又都是哪些用户来转化?能否进一步提升流量?能否进一步提升转化?当你会面对一连串类似的问题的时候，对网站进行详细的数据分析，能够让你知道流量与赚钱背后最真实的情况。这就是数据分析的意义。

二，网站数据分析现状

网络在国内发展时间并不太久，几年之前的互联网大多数为中小型的个人网站，网站的发展决策主要取决于站长或管理员的个人经验与判断。目前来说随着一些第三方免费数据分析工具的推广，大家能够获得比较多的网站各指标数据，但现在最大的困境是：虽然能够通过日志分析或使用第三方统计工具获得网站比较多的数据，但是得到数据却很难做出正确的决策，原因并不是缺少数据，而是缺乏数据分析的深度与广度。

在国外很早就存在一种职业：网站数据分析师，但是在国内，还只有极少数大型门户公司才会设立这样的职位，真正的网站数据分析人才在国内也是相当的少见。 三，通过数据分析我们能够

四、为什么要使用Python进行数据分析

1、为什么用Python做数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

2、为什么用R做数据分析

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。

在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。