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数据分析是一套用于描述和总结数据的系统技术。这种情况下的分析并不意味着任何种类的定性评估或判断。数据分析是科学研究的基石。数据分析有两个焦点:数据汇总和找到描述整个集合的几个点。例如一组数据的平均值、中值或众数。数据探索:在数据中寻找隐藏的或以前未知的特征或关系。例如，使用相关性来寻找数据中的隐藏关系。
许多人知道他们应该分析他们收集的数据，但是他们不知道从哪里开始。让我们从讨论您可以进行的不同类型的数据分析开始:描述性:一种描述您的数据集中正在发生的事情的数据分析类型。预测性:预测性数据分析是指您查看数据，以发现数据中的模式和见解，从而帮助您了解未来将会发生什么。推断:这种类型的数据分析包括查看您的数据集，以对从中提取数据的整个人口做出预测。
先说数据分析！这是一系列帮助你分析数据的博客文章。这可能不会是你读过的最激动人心的博客系列，但是如果你对数据分析感兴趣，并且正在寻找一个基础教程，你可能会喜欢它。今天我想谈谈如何分析数据:它意味着什么，你需要什么工具？我们将重点介绍如何使用 Microsoft Excel 来分析数据。
1.删除异常值，2。检查正常性，3。检查同质性，请按 4。检查自相关，请按 5。检查是否有遗漏值，请按 6。检查异常值，7。检查是否有缺失值，请按 8。检查多重共线性，9。检查异方差性。
在开始分析数据之前，你需要问自己几个问题。这些是:问题是什么？数据集是什么？结局如何？你需要做什么？一旦你确定了这些问题，你就可以开始分析数据了。分析任何数据的第一步是了解它。首先查看数据，识别任何模式、异常值和其他重要信息。一旦完成了这一步，就可以开始分析数据了。有不同的方法来分析数据，所以最好的方法是使用数据类型来帮助决定最佳方法。
数据是一个强大的工具。但有时候，它太强大了。它很容易用太多你无法理解的信息淹没你。即使你理解了，也很容易被数字所迷惑，忘记数字并不能说明全部。在这个博客系列中，我们将使用数据来回答问题。我们会查看我们认为有趣的东西，并通过分析数据试图找到答案。但是我们也要看看数据，看看它没有说什么。这通常比看数字更有帮助。
数据是一种强大的东西。它可以帮助你做出明智的决定，并帮助你更好地理解事情的运作方式。在过去的几年里，可供人们使用的数据量有了巨大的增长。但是在你开始分析它之前，你需要问问你自己你是否在看正确的数据。数据可能非常容易误导人，尤其是当涉及到上下文和你在看非常小的数字时。下面的博客是一个系列，旨在向你展示人们在查看数据时会犯的一些常见错误，以及一些你可以避免它们的方法。
数据就像一面镜子，你看到的是真实情况的反映。但是，如果你不知道从哪里看，如何看，那么这种反思会有很多缺陷。镜子可以有多种变形方式。你可以有一面脏的镜子，你可以有一面有划痕的镜子，你可以有一面不能让你看到正在发生的一切的镜子。数据也是如此。您的数据有很多可能被扭曲，如果您不考虑这一点，您可能会错过一些对您有价值的信息。在这篇博文中，我们将看看数据被扭曲的各种方式，以及你可以做些什么来确保你的数据是有用的，而不是误导你。
数据是每一个商业决策和洞察力的基础，但绝不是过程的终点。当今的企业正在处理来自各种来源的大量数据。他们需要能够将这些数据放入环境中进行决策。这就是为什么组织越来越多地求助于数据分析工具。这是一个既简单又复杂的过程，取决于具体情况。数据分析的目标是获取原始数据，对其进行分析，然后以清晰、易于理解的方式呈现结果。
要将数据放入上下文中，你必须首先理解你想要回答的问题。如果你想预测什么，你需要定义你想预测什么。如果你想了解你的业务或网站的某个方面，你需要定义你想了解什么。这就是问题所在。一个好问题是一个简单的问题，容易回答，但难以误解。它足够具体以避免歧义，也足够宽泛以让你获得一个完整的画面。它还需要在合理的时间内做出答复。
沟通是任何生意的关键。如果你不能交流你的数据和你在用它做什么，你的团队不会理解你在做什么或为什么。如果你不能传达你在用你的数据做什么，你的团队就看不到使用它的价值。例如，如果你经营一家为营销提供分析的公司，你不能只有一个发布数据的页面。你必须能够正确地分析数据，然后向你的团队解释他们如何使用这些数据。重要的是要记住，你的团队没有和你一样的训练水平。保持简单，并始终考虑您的团队如何使用您的数据。
数据在商业世界里是一件大事。事实上，它被广泛使用，以至于大公司总是在寻找新的更好的方法来获得它。数据用于制定战略决策和帮助改善业务。在这个博客系列中，我们将讨论如何分析数据。但首先，让我们来看看如何将它传达给你的团队。有效地交流数据对企业领导人来说是一个巨大的挑战。有许多不同的数据通信方式，这可能会造成混乱。在商业环境中，当数据以一种能与你的受众交流的方式呈现时，它是有用的。如果你在一个满是商务人士的房间里展示数据，你会希望以一种对他们有意义的方式来展示。
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结论:
为了做出有意义的商业决策，你需要知道数据说明了什么，没有说明什么。