數(shù)據(jù)分析師工作總結(jié)精選16篇-資料下載頁
2025-08-14 07:38本頁面
【正文】 來說，數(shù)據(jù)分析的任務在于抽象數(shù)據(jù)形成有業(yè)務意義的結(jié)論。因為單純的數(shù)據(jù)是毫無意義的，直接看數(shù)據(jù)是沒有辦法發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律的，只有通過使用分析方法將數(shù)據(jù)抽象處理后，人們才能看出隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。數(shù)據(jù)分析方法選取是整個數(shù)據(jù)處理過程的核心，一般從分析的方法復雜度上來講，我將其分為三個層級，即常規(guī)分析方法，統(tǒng)計學分析方法跟自建模型。我之所以這樣區(qū)分有兩個層面上的考慮，分別是抽象程度以及定制程度。其中抽象程度是說，有些數(shù)據(jù)不需要加工，直接轉(zhuǎn)成圖形的方式呈現(xiàn)出來，就能夠表現(xiàn)出業(yè)務人員所需要的業(yè)務意義，但有些業(yè)務需求，直接把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖形是難以看出來的，需要建立數(shù)據(jù)模型，將多個指標或一個指標的多個維度進行重組，最終產(chǎn)生出新的數(shù)據(jù)來，那么形成的這個抽象的結(jié)果就是業(yè)務人員所需要的業(yè)務結(jié)論了?；谶@個原則，可以劃分出常規(guī)分析方法和非常規(guī)分析方法。那么另一個層面是定制程度，到今天數(shù)學的發(fā)展已經(jīng)有很長的時間了，其中一些經(jīng)典的分析方法已經(jīng)沉淀，他們可以通用在多用分析目的中，適用于多種業(yè)務結(jié)論中，這些分析方法就屬于通用分析方法，但有些業(yè)務需求確實少見，它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法，因此就會形成獨立的分析方法，也就是專門的數(shù)學建模，這種情況下所形成的數(shù)學模型都是專門為這個業(yè)務主題定制的，因此無法適用于多個主題，這類分析方法就屬于高度定制的，因此基于這一原則，將非常規(guī)分析方法細分為統(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
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