电脑数据分析步骤？

一、电脑数据分析步骤？

1.明确目的和思路 梳理分析思路,并搭建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点。

2.数据收集 一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴。

3.数据处理 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4.数据分析 数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析。

二、电脑怎么分析同行数据？

要分析同行数据，您可以使用以下步骤：

1. 确定要分析的同行数据类型：同行数据可以是各种文件类型，例如文本、图像、音频、视频等。首先，您需要确定您要分析的同行数据类型。

2. 收集数据：您需要收集同行数据，通常是从互联网或其他来源下载数据。确保您拥有合法的数据许可证或权限。

3. 数据清理：在分析之前，您需要对同行数据进行清理和处理。这包括去除错误数据、重复数据和不必要的数据。

4. 数据分析：利用分析工具，例如R、Python或SPSS等，对同行数据进行分析。您可以使用统计方法、机器学习算法或其他方法来分析数据。

5. 数据可视化：最后，您可以使用数据可视化工具如Tableau或Power BI等，将分析结果以图表、图形或其他形式呈现出来，可以更好地理解数据和结果。

需要注意的是，同行数据的分析需要一定的数据科学和编程技能，如果您不熟悉这方面的知识，建议寻求专业帮助。

三、电脑怎么开通数据分析？

要开通数据分析，需要先确定具体要使用哪种数据分析软件或工具。常见的数据分析软件包括Excel、Python、R、SPSS等，而数据分析工具则包括Tableau、Power BI等。

如果是在使用Excel进行数据分析，可以按照以下步骤开通数据分析工具：

打开Excel，在顶部菜单栏中选择“数据”选项卡，点击“获取和转换数据”。

在弹出的“获取外部数据”对话框中，选择“从其他来源”选项，然后选择“数据分析”。

根据具体需求选择不同的数据分析工具，例如“透视表和数据透视图”、“回归分析”、“统计工具”等。

按照对话框中的提示和指引完成数据分析。

对于其他数据分析软件和工具，具体开通方法可以参考对应的官方文档或使用说明。

四、新电脑如何安装数据分析？

分析工具库是在安装 Microsoft Office 或 Excel 后可用的 Microsoft Office Excel 加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。但是，要在 Excel 中使用它，您需要先进行加载。具体操作步骤如下： 　　1、单击“Microsoft Office 按钮” ，然后单击“Excel 选项”。 　　2、单击“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载宏”，单击“转到”。 　　3、在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”复选框，然后单击“确定”。 　　提示：如果“可用加载宏”框中未列出“分析工具库”，请单击“浏览”以找到它。 　　如果系统提示计算机当前未安装分析工具库，请单击“是”以安装它。 　　4、OK！加载分析工具库之后，“数据分析”命令将出现在“数据”选项卡上的“分析”组中。 　　注释 若要包括用于分析工具库的 Visual Basic for Application (VBA) 函数，可以按加载分析工具库的相同方式加载“分析工具库 - VBA”加载宏。在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库 - VBA”复选框，然后单击“确定”。

五、经营数据分析需要分析哪些数据？

1、引流

通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。

目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。

2、转化

完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。

每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。

3、留存

通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。

六、生产数据分析主要分析哪些数据？

数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。

1、生产数据现状分析。

生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。

对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。

对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。

纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。

平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。

2、生产数据原因分析。

原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。

生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。

七、做大数据分析应该如何选电脑？

选电脑之前，先理清楚自己拿这个电脑做什么。

基于题主的问法，冒昧地猜测：题主是正准备入行，以学习为主吧。

如果是学习的成分大于工程实践。从电脑使用上来说，一般用于两个目的：大数据平台（大数据存储、处理），和数据分析方法（建模、编程、可视化等）。

一、大数据平台。基本上围绕 Hadoop 生态，一系列工具。学习他们，先从单机开始，一个一个地部署、配置、测试，然后通过程序或工具对数据进行操作（添加/插入，更新，查找，Map/reduce 等等）。坦率地说，对机器要求并不高，但是最好是基于 Linux 操作系统之上。

然后，配置多个虚拟机，学习部署和配置分布式条件下的大数据平台。你会很有成就感的。这样的话，对于机器的配置要求就要高一些，建议不要低于32 GB 内存。

二、数据分析方法。根据题主的发展目标，有不同层次的学习。比如，工具类，QlikView, Tableau等；或者，学习基于 Python, R 等语言的编程。但是不管哪一种，在学习阶段，对电脑的要求都不是必须很高，普通的就可以了。

如果，你想要更多地用于深度学习，那么对计算性能要求就要高一些，GPU 的配置是必须的，最好高一些（用金钱换时间），这个有点贵哦。否则，调整一次参数，你得等很长时间。

说实在的，一个人想要在短时间内同时把两方面的知识学精，是有相当难度的。

简单总结一下，如果是学习为主的话，大数据平台要求内存高一点，万元电脑足矣；如果深度学习的话，GPU 的配置高一点，一万元勉强吧。如果鱼和熊掌兼得，一万元难啊。

如果是工程实践的话，建议大数据平台租用云平台，按使用收费；数据分析用一台内存和GPU高一点的工作站，一万元够呛。

八、怎么分析数据？

1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。

2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。

3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。

4、时间序列趋势法：查看时间趋势。

5、相关性分析法：相关性、因果性。

分析模型

对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：

需要解决的问题涉及那些维度的数据；

从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。

从原始数据集到分析数据是否需要加工。

而所有的模型，都是为了更好的解决问题。

RFM分类模型

R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。

F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。

M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。

通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，

20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。

分支的界定，往往使用中位数法。

最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。

该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。

AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。

A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播

模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。

5W2H通用模型

生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。

用户生命周期模型

互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，

对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。

九、商务数据分析与应用专业电脑要求？

数据计算及应用专业需要使用电脑进行数据处理、编程、建模等工作，因此需要使用一台强大的计算机。

对于配置要求，一般来说，数据计算应用需要使用高性能的计算机，并且需要具备一定的显卡、内存和处理器能力，以提高数据处理的效率和精度。

十、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。