數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)模板14篇(編輯修改稿)
2025-08-14 07:39 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 細(xì)分為統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法和自建模型類。常規(guī)分析方法不對(duì)數(shù)據(jù)做抽象的處理，主要是直接呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)，多用于針對(duì)固定的指標(biāo)、且周期性的分析主題。直接通過原始數(shù)據(jù)來呈現(xiàn)業(yè)務(wù)意義，主要是通過趨勢(shì)分析和占比分析來呈現(xiàn)，其分析方法對(duì)應(yīng)同環(huán)比及帕累托分析這兩類。同環(huán)比分析，其核心目的在于呈現(xiàn)本期與往期之間的差異，如銷售量增長(zhǎng)趨勢(shì)；而帕累托分析則是呈現(xiàn)單一維度中的各個(gè)要素占比的排名，比如各個(gè)地市中本期的銷售量增長(zhǎng)趨勢(shì)的排名，以及前百分之八十的增長(zhǎng)量都由哪幾個(gè)地市貢獻(xiàn)這樣的結(jié)論。常規(guī)分析方法已經(jīng)成為最為基礎(chǔ)的分析方法，在此也不詳細(xì)介紹了。統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法能夠基于以往數(shù)據(jù)的規(guī)律來推導(dǎo)未來的趨勢(shì)，其中可以分為多種規(guī)律總結(jié)的方式。根據(jù)原理多分為以下幾大類，包括有目標(biāo)結(jié)論的有指導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，和沒有目標(biāo)結(jié)論的無指導(dǎo)學(xué)習(xí)算法，以及回歸分析。另外無指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法因?yàn)闆]有一個(gè)給定的目標(biāo)結(jié)論，因此是將指標(biāo)之中所有有類似屬性的數(shù)據(jù)分別合并在一起，形成聚類的結(jié)果。比如最經(jīng)典的啤酒與尿布分析，業(yè)務(wù)人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會(huì)更容易讓大家接受，因此需要把所有的購(gòu)買數(shù)據(jù)都放進(jìn)來，然后計(jì)算后，得出其他各個(gè)商品與啤酒的關(guān)聯(lián)程度或者是距離遠(yuǎn)近，也就是同時(shí)購(gòu)買了啤酒的人群中，都有購(gòu)買哪些其他的商品，然后會(huì)輸出多種結(jié)果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個(gè)商品都可以成為一個(gè)聚類結(jié)果，由于沒有目標(biāo)結(jié)論，因此這些聚類結(jié)果都可以參考，之后就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結(jié)果來看效果提升程度。在這個(gè)案例中各個(gè)商品與啤酒的關(guān)聯(lián)程度或者是距離遠(yuǎn)近就是算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括apriori等關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類算法等。另外還有一大類是回歸分析，簡(jiǎn)單說就是幾個(gè)自變量加減乘除后就能得出因變量來，這樣就可以推算未來因變量會(huì)是多少了。比如我們想知道活動(dòng)覆蓋率、產(chǎn)品價(jià)格、客戶薪資水*、客戶活躍度等指標(biāo)與購(gòu)買量是否有關(guān)系，以及如果有關(guān)系，那么能不能給出一個(gè)等式來，把這幾個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去后，就能夠得到購(gòu)買量，這個(gè)時(shí)候就需要回歸分析了，通過把這些指標(biāo)以及購(gòu)買量輸入系統(tǒng)，運(yùn)算后即可分別得出，這些指標(biāo)對(duì)購(gòu)買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個(gè)指標(biāo)應(yīng)該如何計(jì)算才能得出購(gòu)買量來?；貧w分析包括線性及非線性回歸分析等算法。統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個(gè)分析方法中，又有很多的不同算法，
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