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 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 細分為統(tǒng)計學分析方法和自建模型類。常規(guī)分析方法不對數(shù)據(jù)做抽象的處理，主要是直接呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)，多用于針對固定的指標、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)務意義，主要是通過趨勢分析和占比分析來呈現(xiàn)，其分析方法對應同環(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，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現(xiàn)單一維度中的各個要素占比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結(jié)論。常規(guī)分析方法已經(jīng)成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。統(tǒng)計學分析方法能夠基于以往數(shù)據(jù)的規(guī)律來推導未來的趨勢，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，包括有目標結(jié)論的有指導學習算法，和沒有目標結(jié)論的無指導學習算法，以及回歸分析。另外無指導的學習算法因為沒有一個給定的目標結(jié)論，因此是將指標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)務人員希望了解啤酒跟什么搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數(shù)據(jù)都放進來，然后計算后，得出其他各個商品與啤酒的關(guān)聯(lián)程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然后會輸出多種結(jié)果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結(jié)果，由于沒有目標結(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。在這個案例中各個商品與啤酒的關(guān)聯(lián)程度或者是距離遠近就是算法本身了，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，簡單說就是幾個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是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產(chǎn)品價格、客戶薪資水*、客戶活躍度等指標與購買量是否有關(guān)系，以及如果有關(guān)系，那么能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數(shù)據(jù)輸入進去后，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統(tǒng)，運算后即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那么各個指標應該如何計算才能得出購買量來。回歸分析包括線性及非線性回歸分析等算法。統(tǒng)計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同算法，
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