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數據分析報告怎么用？

感謝您關注天山智能，走數據之路。

歡迎關注天山智能。我們是一個專注于商業(yè)智能BI、人工智能AI、大數據分析和挖掘的垂直社區(qū)。我們可以一站式學習、答疑、求職！

每周2-3次數據領域免費公開課，每月線下活動。歡迎關注！

你已經學了這么多，但你仍然可以。;如果你現在出去，就找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一個問題:你做過哪些實際的項目？(即使是應屆生)如果有相關項目經驗或者實習經驗，當然可以拿出來，但是如果沒有，怎么辦？答案很簡單。給他們一份報告，告訴招聘人員:我有能力用數據分析入門級(甚至類)職位。同時，做報告也將是你以后工作的主要內容，所以可能會出現另一種情況:你努力做了報告，然后發(fā)現這不是你想要的生活，決定去做其他工作...這也是好事，有數據分析能力的人做其他工作更有優(yōu)勢。

以下是做報告的幾個要點:1。先定好分析目標，理清分析邏輯，再做其他工作，否則得不到結論，或者邏輯生硬不合理，或者多次返工...

2.數據來源:首選互聯網上的各種公共數據庫和數據源。國外數據比較規(guī)律，國內數據背景學習成本比較低；

3.數據清理和整理:這項工作通常需要40%-50%甚至更多的時間，所以請做好反復做的準備。

4.工具的使用:如果對解釋分析過程和結果沒有信心，請多使用描述性統(tǒng)計，多使用圖表，少使用聚類等分析模型。工具和模型服務于分析目標，而不是為了使用。

5.報表制作:注意三點:

(1)雖然 "圖片勝于表格，表格勝于文字，前提是你能清楚地表達你想表達的意思，該用詞的時候要用詞；

(2)分析必須有結論，結論必須有數據支持；

(3)如果使用的是你目前單位(公司或學校)的一些專有數據，請鑲嵌具體數值，最好不要注明具體出處(只寫公司或學校)。這是一個數據分析師的職業(yè)素養(yǎng)，你會在面試中獲得加分。

6.做好多次修改完善報告的準備。

如果想深入學習，做數據分析報告，我推薦天山學院的這門課:

陳畢業(yè)于北京大學，文學學士；;信息管理和信息系統(tǒng)專業(yè)。從2008年開始，她一直專注于數據分析領域，無論是傳統(tǒng)行業(yè)還是互聯網行業(yè)，都積累了深厚的數據分析經驗。她曾在郵政集團公司(總部)郵政業(yè)務局、營銷運營部、百度營銷研究院、宜人貸業(yè)務部工作。在天山智能、知乎等多個專業(yè)網站開設個人專欄，進行數據分析講座。內容。我在中郵的時候負責內部數據分析培訓，主持過多次各省市數據分析師現場培訓課程，并作為主講人之一授課。我在百度的時候，被邀請做百度 多次擔任美國外訓講師，并擁有百度 美國認證金牌講師證書。

課程一:做報表前準備工作總結:講解做數據報表前需要了解的知識。包括數據報告概念、數據報告要解決的問題、數據報告的類型和適用范圍、報告需求的收集和整理以及數據報告的制作步驟。

目錄:

1.1數據報告的概念

1.2數據報告中需要解決的問題

1.3數據報告的類型和適用范圍

1.4數據報告要求的收集和整理

1.5數據報告制作步驟

課程二:構建故事線總結:講解數據報表制作中構建故事線的相關知識。包括:故事線對報表的意義，故事線的大致結構，構建故事線常用的分析工具。

目錄:

2.1故事線的含義

2.2故事線的總體結構

2.3常用分析工具

課程3:數據采集與處理概述:解釋常用的數據采集來源和初步處理方法。包括內部數據采集、外部數據采集和數據處理步驟。

目錄:

3.1內部數據采集

3.2外部數據采集

3.3數據處理步驟

數據清理

數據重建

課程4:分析場景和常用圖表總結:解釋報告中經?？吹降姆治鰣鼍?，以及每個場景中常用的圖表。包括:變化、分布、比較和預測。

目錄:

4.1變化

4.2分銷

4.3比較

4.4預測

課程五:結論寫作與報告使用總結:闡述報告最重要的結論寫作部分，以及面對不同使用場景時，報告需要做出的調整。

目錄:

5.1結論寫作

5.2報告使用場景

解釋性報告

閱讀報告

發(fā)布報告

天山學院雙十一特色課程限時優(yōu)惠正在進行中，五門微課同步播出。歡迎關注。

11月6日，老年數據分析師教你做年終總結報告。陳:知乎大神，前百度高級數據分析師。

11月7日機器學習與工業(yè)實踐鄒博:科學院副研究員，天津大學特聘教授。

11月8日，貝葉斯算法與新聞分類，唐:多年 深度學習領域實踐研究專家，同濟大學碩士。

11月9日破冰Python，1小時快速入門王大為:Python愛好者社區(qū)官方賬號負責人，擅長網絡爬蟲和數據分析。

11月10日，職場也有雙11——讓你廉價推銷自己的五個常用技巧。陳文:8年數據分析師和高級商業(yè)顧問的經驗。

python 數據挖掘原理？

數據挖掘是通過以下實現的對大量的數據進行清洗和處理以發(fā)現信息，并將這一原理應用到分類、推薦系統(tǒng)、預測等過程中。

數據挖掘過程:

1.數據選擇

在分析了業(yè)務需求之后，需要選擇與所需業(yè)務相關的數據。定義業(yè)務需求和選擇特定于業(yè)務的數據是數據挖掘的前提。

2.數據預處理

選取的數據會有噪音、不完整等缺陷，需要進行清理、整合、轉換、總結。

3.數據變換

根據所選擇的算法，將預處理后的數據轉換成特定數據挖掘算法的分析模型。

4.數據挖掘技術

使用選定的數據挖掘算法處理數據并獲取信息。

5.解釋和評估

對數據挖掘后的信息進行分析和解釋，并應用于實際工作領域。