关于的数据分析
关于的数据分析，我们在工作中经常要分析数据的真实性，分析数据的来源等等，分析的东西不一样，数据也是完全不同，今天小编收集了关于关于的数据分析的文章，欢迎大家一起来阅读。
关于的数据分析1数据分析工作是一个比较繁琐的工作。一般来说，繁琐的工作容易出错，这些导致我们的数据分析工作效率降低。如果我们掌握了一些技巧的话，我们就能够大大地提高数据分析的工作效率。在这篇文章中我们就重点为大家介绍数据分析需要掌握的几个技巧。
在做数据分析工作的时候，我们需要掌握很多的工具以及模型，模型是数据分析中一个十分重要的工具。通常来说，数据分析大多涉及的都是营销方面。而在营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。这些都是经典的营销、管理方面的理论，需要在工作中不断实践应用，我们才能体会其强大的作用。
那么数据收集过程中，我们的数据来源从哪里获取呢？一般来说数据来源主要有4种方式，第一就是从数据库调取。每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。第二就是从公开出版物获取，可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。第三就是从互联网中获 ……此处隐藏2148个字……数据，影响到了任务，这时候一定要反馈给需求方一起评估造成的影响以及申请新的资源来进行协助。
还有很多有意思的坑，比如你自己在A部门，但是你用B部门创建维护的表，然后那个表中的字段没有加注释，自己私下去找B部门相应同学问的话，如果迟迟不给你及时回复，那就不要等了，一定要反馈。这时候采用办法可以建立一个小群，拉上B部门维护这个表的同学、B部门的领导，自己A部门领导，需求方，在群里说明自己需要哪些协助。
三、公司给不到成长如何解决
公司中给不到成长，基本上很多同学都会碰到的，原因主要是大家都普遍自学转行，一开始掌握的都不太够的。如果是这样，分享个能够提高的地方、
1、把工作中简单的任务按照正规数据项目给实现下
很多同学一开始工作，普遍做的比较杂一些，技术方面比较弱些，很可能是excel数据处理、sql取数之类的，这时候，大家可以去额外的学习新的技能或者项目来用到自己的工作中。
举个例子、比如说自己在公司中每次都是使用sql取数据，有时候会用sql写复杂的逻辑，但是运行速度慢或者说代码可读性不好，这时可以考虑使用pandas连接数据库 然后取出数据成dataframe，最后进行复杂的数据计算。这里给大家提一下，对于mysql 这样的数据库工具，做简单的查询是比较够用的，但是要求每日的留存率这样指标的话就不如pandas 这样的科学计算工具方便。大家可以了解下python和mysql的结合使用
在公司中，本身业务知识是能够逐步积累的，只要学习些新的技能或者项目，然后融合到自己的工作中，下次找工作的时候肯定会上涨不少幅度的。
