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数据整理分析:如何进行数据的分析与整理

    Time: 2020-11-15 04:14:11来源:福运通

想要做一个专题分析,首先就是要有数据。那么数据有哪些种类呢,数据又从哪里来呢?这两个问题将会引导大家学会如何理解数据和收集数据。

01数据的类型

大家经常会在Excel的设置单元格对话框中看到很多的数据类型,但其实这么多数据类型,最终都可以归为两大类。

? 定性数据(字符型数据):

◎分类数据,如男女、民族等,不能区分大小,不能运算

◎顺序数据,如成绩的优良中差、满意度评分等,可分大小

? 定量数据(数值型数据):

◎离散型数据:如用户数、消费次数等,可加减

◎连续型数据:成绩、消费金额等,可乘除

※统计方法差异:

连续型变量:频数分析、集中趋势分析(均值、众数、中位数)、离散程度分析(标准差、方差、最大值、最小值、范围);

非连续性变量:主要能做频SEo-6.com数分析

02数据的收集

? 企业自己的数据库

互联网企业一般会通过数据埋点(日志)来获取数据,如UV/PV、用户数、用户停留时间、浏览页面等用户行为数据。

传统业务的企业则可能会通过一些系统,如SAP;

? 公开出版物,如统计局出版的期刊、年鉴等;

? 互联网

互联网上有很多的第三方的数据平台如:年鉴汪、中研网数据、中国互联网数据平台、Tencent大数据、国家数据,中国统计信息网等。

? 市场调研

线上问卷调查(如问卷星)、线下问卷调查、电话回访等。

03数据的整理

收集完数据,下一步就是要做数据的整理了,数据整理是一项很繁琐很枯燥的工作。

? “三心二意”的整理数据:

◎信心:无论多少数据,相信自己一定能干掉它;

◎细心:1%的错误=100%的失败,注意每一个细微之处。

◎平常心:加班、电脑死机,App无响应,一定要淡定!

◎诚意:对数据严谨负责,诚心诚意,保证数据客观真实

◎合意:要满足领导和业务部门的需求,及时沟通。

? “火眼金睛”的整理数据:

◎数据的异常表现:

空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾,数据与常识或经验矛盾等。

◎数据异常原因分析:系统故障,人为因素

?“按部就班”的整理数据(记得数据源备份一下哦)

◎数据分类化:每类数据命名并统一格式

◎数据统一化

数据口径的统一化,也就是同一维度的数据单位要一致。举个例子:二手车的行驶里程里面的数据不能有单位是“公里”的还有单位是“万公里”的,所有的数据要换算成同一单位。

数据定义的统一化,举个例子,新增对普遍人来说就是新注册用户,但在这个总数据里头,仍需细分,内部人员注册 / 搜索引擎注册 / 其他子产品用户注册 / 公众号入口注册 / PC端的注册 / 移动端的注册 / APP端的注册…等等,在整理数据时,要细分数据指标的意义。

◎删除多余的空格

◎删除重复值

◎填补缺失值(统计计算值填充,模型计算填充等)

◎处理异常值(平均值填充,统计计算值填充等)

◎不同数据源的交叉验证。

好啦,数据的收集和整理过程中的需要注意的问题到这里就大概先容完啦,剩下的更多的是需要你在实际工作中结合实际情况去应用啦!作为一名数据分析师,你一定要学会修炼出一颗平常心,不能浮躁敷衍。记住,整理数据要“三心二意”、“火眼金睛”、“按部就班”。一起奋斗吧,加油!

最后,祝你早安,午安,晚安!

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本文标题:数据整理分析:如何进行数据的分析与整理 ?

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