数据分析 趋势分析

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提高数据分析能力有四个步骤:第一步重视分析，第二步开展分析，第三步组建分析，第四步调整/123。在这里，关注分析，很重要，我们在进行数据分析时，一定要关注分析，数据分析，能力的提升，就是需要数据分析人去关注。想要成为数据分析行业的高手，需要大量的基础知识和大量的实践经验去学习。

数据分析 has:分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树/112。我以HR的工作为例，来说明以上分析应该怎么做才能获得真知灼见。01)分类分析比如分为不同部门，不同岗位级别，不同年龄段，然后分析人才流失率。比如你发现某个部门离职率特别高，可以去分析看看。02) Matrix 分析举个例子，如果公司有价值观和能力的测评，那么就可以把测评结果做一个矩阵图，找出能力和价值匹配强的员工，能力和价值匹配弱的员工，能力和价值匹配弱的员工的比例。

数据分析包括以下几个方面:1。analytic visualizations(visualization分析)无论对于数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是最有用的工具。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果。2.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。

这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据速度。3.预测分析能力(predictive 分析能力)数据挖掘可以让分析人员更好的理解数据，而预测型分析可以让分析人员更好的理解数据根据可视化。4.SemanticEngines我们知道非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来解析和提取，分析 data。

1，vertical分析mainely分析整体与部分之间的比例，也称结构分析为某一项在总报表项中所占的比例。第一步是计算和确定财务报表中各项目的比例或百分比。第二步，通过各个项目的比重，分析其在企业管理中的重要性。一般项目的比重越大，其重要性就越高，对公司整体的影响也就越大。第三步，将分析期间各项目的比例与上期同一项目的比例进行对比，研究各项目比例的变化情况，对变化较大的重要项目进一步完善。

1。机器学习正在迅速成为大数据平台和分析的支柱。机器学习(ML)在各种功能和行业中都有广泛的应用。Pinterest使用机器学习(ML)来增强内容发现，而印度招聘初创公司Belong则使用AI来扫描相关候选人。经验教训:将ML与数据分析集成，使公司能够快速获得更准确的见解，以进行实时决策。通过提供有助于提高大数据和数据科学员工技能的学习计划，是在实时场景中从分析获得更多价值的好方法。

能够有效分析多个数据源的业务领导可以利用各种机会来改善各部门的结果。例如，施乐公司使用云计算的第一种策略，在其呼叫中心有效地分析 data并降低了20%的丢失率，毕马威(KPMG)和IBM等公司确实在采用“云优先”战略。根据中国工业联合会的报告，作为一个拥有十亿人口的国家，中国理解连接“金字塔底层”的重要性和挑战。