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数据分析工作，数据类型有哪些
admin2024-06-07人已围观
一、数据分析工作，数据类型有哪些
数据分类，简单的分两种，一种是数值型的一种是字符型的。具体的分析工作，要看你所处的行业了和工作的选择了。数据分析主要有两个方向，一个是行业研究员，这个对行业信息要求较高。一个是数据分析师，这个对业务理解比较高。虽然说目前数据分析挺吃香，但是淘宝的某大神说，全国懂数据分析的不超过十个人。
销售数据、考勤数据、财务数据，这些数据都有相关的专业知识来支撑的，数据分析终究是为了业务服务的，需要较高的业务理解能力。比如说销售数据吧，就算给你一堆数据，数据中含有客户的基本信息如姓名（字符型）、地区（字符型）、年龄（数值型）等等、购买信息如购买时间（数值型）、购买物品（字符型）、购买量（数值型），那么怎么分析就很复杂了，这个主要看你为谁服务了。如果是给销售部门做促销准备的话，那么我们需要关注具体的购买物品的区域或者年龄之间的差异性，物品之间的关联性等等。但是要是给领导看，你只要给出整体的概念就可以，如销量下上涨，预计未来情况什么的。财务的数据，我觉得更专业了吧。
数据分析，也是要入对行的。某书本说，数据的类型，直接就决定其分析方式。但是，每个行业都其关键指标，虽然都是求平均数，但是叫法也各种各样，这些都是要去熟悉的。总之，入对行，跟对人，积累先，多学习多总结吧。
二、现在需要做一个行业数据分析，哪个数据库的数据覆盖面比较全面呢？
CEIC行业数据库收集超过440,000条以亚洲地区为主之行业协会及上市公司数据列，此数据库更覆盖在14个主要行业之数据。行业资料主要来自各个工业协会，包括主要行业及上市公司之财务及营运资料。
三、金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析
1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
四、如何进行数据分析
去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第二，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的
结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现
一个重大问题，就达到目的了。
第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜
测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都
没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代
替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，
当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产
品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的。
第九，好的分析一定要基于可靠的数据源，收集数据会占据更多的时
间，包括规划定义数据、协调数据上报，最后才在收集的正确数据基
础上做分析，一切都是为了找到正确的结论。
第十，不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解
决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，发现产品
问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了。
五、不同行业目前应用的比较广泛的数据分析工具有哪些
因为对数据分析感兴趣，这几个数据工具我都用过，我说说使用感受吧：
1、qlikview：性能挺快的，但是操作相对比较复杂，尤其跟工作表处理相关的操作我也都没有找到，不知道是不是我比较傻，图表操作也挺简单的。
2、tableau：工具挺不错的，功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，但是Tableau真的太贵了，一年要999刀。
3、数据观：数据上传挺快的，但数据解析比较慢，50M的数据花了4分多，分析功能还算不错，操作也不算难。
4、永洪BI：只是用了试用版，不然需要付费，上传挺快的，但是好像比较偏技术，操作不好懂，研究了挺久，也只会简单的几步操作，具体就没有研究了。
5、魔镜：有免费版本，主打的是可视化，可视化效果蛮多的，图表类型挺多的，图表分析时速度相对其他几个工具稍微偏慢。
6、BDP个人版：免费的，上传、分析等性能都很快，也有钻取、留存率等教高级的功能，不过图表才30种那样，不算太多，但是对我来说足够用了。
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