數(shù)據(jù)歸納方法(歸納方法)

1.歸納方法有哪些

錯(cuò)誤句型歸納分析 反意疑問(wèn)句歸納分析、語(yǔ)法真題重點(diǎn)歸納.分析. 修辭法歸納分析

（一）教育研究資料的整理——1.含義：資料整理是指運(yùn)用科學(xué)的方法，將調(diào)查所得的原始資料按調(diào)查目的進(jìn)行審核、匯總與初步加工，使之系統(tǒng)化和條理化，并以集中、簡(jiǎn)明的方式反映調(diào)查對(duì)象總體情況的過(guò)程；2.意義：是對(duì)調(diào)查資料的全面檢查；是進(jìn)一步分析研究資料的基礎(chǔ)；是保存資料的客觀要求；3.資料整理的步驟：①審核，確保資料的質(zhì)量，真實(shí)性，準(zhǔn)確性和完整性；②分類；是整理的核心工作；確定分組標(biāo)志，進(jìn)行整理和統(tǒng)計(jì)；③匯總，把分散的資料集中起來(lái)；（二）教育研究資料的定量分析——1.概念：主要采用數(shù)學(xué)方法（主要是數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析），對(duì)獲得的資料和研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和處理，以揭示所研究事物和現(xiàn)象的數(shù)量關(guān)系，掌握數(shù)量特征和數(shù)量變化，進(jìn)而確定事物和現(xiàn)象的本質(zhì)及其發(fā)展規(guī)律；2.定量分析的方法：①數(shù)據(jù)描述。主要用于特征分析，通過(guò)一些概括性量數(shù)來(lái)反映數(shù)據(jù)的全貌和特征；分為集中量數(shù)（如平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)）、差異量數(shù)（平均差、方差和標(biāo)準(zhǔn)差）、地位量數(shù)（百分等級(jí)分?jǐn)?shù)、標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)、T分?jǐn)?shù)）、相關(guān)系數(shù)；②數(shù)據(jù)推斷。主要是用抽樣的方式對(duì)樣本進(jìn)行研究，并從樣本統(tǒng)計(jì)量對(duì)事物的總體做出統(tǒng)計(jì)的推論和估計(jì)；分為參數(shù)估計(jì)（點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)）和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；（三）教育研究資料的定性分析——1.概念：是對(duì)資料的質(zhì)的規(guī)定性做整體分析，主要采用邏輯方法，同時(shí)還要求對(duì)分析結(jié)果的信度、效度和客觀度等可靠性指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)，以便對(duì)研究對(duì)象有整體性、發(fā)展性和綜合性的把握；2.過(guò)程：①按照研究課題的性質(zhì)確定定性分析的目標(biāo)及分析材料的范圍；②對(duì)資料進(jìn)行初步的檢驗(yàn)分析；③選擇適當(dāng)?shù)亩ㄐ苑治龇椒ǎ_定分析的維度；④對(duì)資料進(jìn)行歸類分析；⑤對(duì)定性分析結(jié)果進(jìn)行信度、效度和客觀度的評(píng)價(jià)；3.定性分析的主要方法：因果分析、歸納分析、比較分析、系統(tǒng)分析；

2.整理數(shù)據(jù)的常用方法

1、整理數(shù)據(jù)的常用方法有：

⑴歸納法： 可應(yīng)用直方圖、分組法、層別法及統(tǒng)計(jì)解析法。

⑵演繹法： 可應(yīng)用要因分析圖、散布圖及相關(guān)回歸分析。

⑶預(yù)防法： 通稱管制圖法，包括Pn管制圖、P管制圖、C管制圖、U管制圖、管制圖、X-Rs管制圖。

2、數(shù)據(jù)整理是對(duì)調(diào)查、觀察、實(shí)驗(yàn)等研究活動(dòng)中所搜集到的資料進(jìn)行檢驗(yàn)、歸類編碼和數(shù)字編碼的過(guò)程。它是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。

3、整理數(shù)據(jù)的步驟：

⑴原始數(shù)據(jù)之審核。

⑵分類項(xiàng)目之確定。

⑶施行歸類整理。

⑷列表。

⑸繪圖。

3.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的具體搜集方法有哪些

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的具體搜集方法有很多，具體針對(duì)不同的情況，采用不同的方法：

1. 訪問(wèn)調(diào)查。它是調(diào)查者與被調(diào)查者通過(guò)面對(duì)面地交談從而得到所需資料的調(diào)查方法。（詢問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

2. 郵寄調(diào)查。它是通過(guò)郵寄或宣傳媒體等方式將調(diào)查表或調(diào)查問(wèn)卷送至被調(diào)查者手中，由被調(diào)查者填寫(xiě)，然后將調(diào)查表寄回或投放到指定收集點(diǎn)的一種調(diào)查方法。（詢問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

3. 電話調(diào)查。電話調(diào)查是調(diào)查人員利用電話同受訪者進(jìn)行語(yǔ)言交流，從而獲得信息的一種調(diào)查方式。電話調(diào)查具有時(shí)效快、費(fèi)用低等特點(diǎn)。（詢問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

4. 網(wǎng)上調(diào)查。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)使調(diào)查的質(zhì)量大大提高了。（詢問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

5. 座談會(huì)。它也稱為集體訪談法，它是將一組被調(diào)查者集中在調(diào)查現(xiàn)場(chǎng)，讓他們對(duì)調(diào)查的主題（如一種產(chǎn)品、一項(xiàng)服務(wù)或其他話題）發(fā)表意見(jiàn)，從而獲取調(diào)查資料的方法。（詢問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

6. 個(gè)別深度訪問(wèn)。它是一種一次只有一名受訪者參加的特殊的定性研究?！吧钤L”是一種無(wú)結(jié)構(gòu)的個(gè)人訪問(wèn)，調(diào)查人員運(yùn)用大量的追問(wèn)技巧，盡可能讓受訪者自由發(fā)揮，表達(dá)他的想法和感受。

7. 觀察法。它是指就調(diào)查對(duì)象的行動(dòng)和意識(shí)，調(diào)查人員邊觀察邊記錄以收集信息的方法。

8. 實(shí)驗(yàn)法。它是一種特殊的觀察調(diào)查方法，它是在所設(shè)定的特殊實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所、特殊狀態(tài)下，對(duì)調(diào)查對(duì)象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以取得所需資料的一種調(diào)查方法。

拓展資料：

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是表示某一地理區(qū)域自然經(jīng)濟(jì)要素特征、規(guī)模，結(jié)構(gòu)、水平等指標(biāo)的數(shù)據(jù)。是定性、定位和定量統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。比如我們通常所說(shuō)的統(tǒng)計(jì)年鑒。

4.收集數(shù)據(jù)的方法有哪些

收集方法

1、調(diào)查法

調(diào)查方法一般分為普查和抽樣調(diào)查兩大類。

2、觀察法

主要包括兩個(gè)方面：一是對(duì)人的行為的觀察，二是對(duì)客觀事物的觀察。觀察法應(yīng)用很廣泛，常和詢問(wèn)法、搜集實(shí)物結(jié)合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、實(shí)驗(yàn)方法

實(shí)驗(yàn)方法能通過(guò)實(shí)驗(yàn)過(guò)程獲取其他手段難以獲得的信息或結(jié)論。

實(shí)驗(yàn)方法也有多種形式，如實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下人機(jī)結(jié)合實(shí)驗(yàn)等?，F(xiàn)代管理科學(xué)中新興的管理實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)中正在形成的實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)，實(shí)質(zhì)上就是通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取與管理或經(jīng)濟(jì)相關(guān)的信息。

4、文獻(xiàn)檢索

文獻(xiàn)檢索就是從浩繁的文獻(xiàn)中檢索出所需的信息的過(guò)程。文獻(xiàn)檢索分為手工檢索和計(jì)算機(jī)檢索。

5、網(wǎng)絡(luò)信息收集

網(wǎng)絡(luò)信息是指通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布、傳遞和存儲(chǔ)的各種信息。收集網(wǎng)絡(luò)信息的最終目標(biāo)是給廣大用戶提供網(wǎng)絡(luò)信息資源服務(wù)，整個(gè)過(guò)程經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息搜索、整合、保存和服務(wù)四個(gè)步驟，

參考資料來(lái)源：搜狗百科-信息收集

5.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

分析大數(shù)據(jù)，R語(yǔ)言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運(yùn)用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，不需要完全理解，重在應(yīng)用。

分析簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強(qiáng)，容易上手。我沒(méi)有見(jiàn)過(guò)有人說(shuō)自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數(shù)可以幫助你處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。

在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買尿布。父親在購(gòu)買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣場(chǎng)只能買到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購(gòu)物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開(kāi)始在賣場(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購(gòu)物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購(gòu)買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來(lái)。

當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國(guó)學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購(gòu)物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購(gòu)買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

6.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。

趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢(shì)，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋，對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無(wú)論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析

數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(zhǎng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長(zhǎng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測(cè)試首頁(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：

分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。

7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、掌握基礎(chǔ)、更新知識(shí)。

基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)知識(shí)）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。

數(shù)據(jù)庫(kù)查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計(jì)算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會(huì)SQL，因?yàn)檫@里解決一個(gè)數(shù)據(jù)提取的問(wèn)題。有機(jī)會(huì)可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對(duì)你工作效率的提高是很有幫助的。

統(tǒng)計(jì)知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計(jì)：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹(shù)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對(duì)于最新方法的介紹，或者是對(duì)老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識(shí)，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì)用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識(shí) 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。

一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對(duì)所在行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)有深入的了解。例如：看到某個(gè)數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數(shù)據(jù)在這個(gè)行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對(duì)于A部門(mén)來(lái)說(shuō)，本月新會(huì)員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對(duì)于A部門(mén)，1、新會(huì)員的統(tǒng)計(jì)口徑是什么。

第一次在使用A部門(mén)的產(chǎn)品的會(huì)員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì)員？2、是如何統(tǒng)計(jì)出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng)建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。

B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。

3、這個(gè)數(shù)據(jù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。在注冊(cè)環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。

4、這個(gè)數(shù)據(jù)代表著什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍?xiě)SQL代碼從數(shù)據(jù)庫(kù)取出數(shù)據(jù)）。

后面二點(diǎn)，更重要是對(duì)業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識(shí)了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對(duì)于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識(shí)都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫(xiě)文章說(shuō)，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)很重要。我非常同意。

因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會(huì)寫(xiě)SQL，那麻煩就大了。哈哈。

你只有把數(shù)據(jù)先取對(duì)了，才能正確的分析，否則一切都是錯(cuò)誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。

新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因?yàn)榛A(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。

不要過(guò)于追求很高級(jí)、高深的統(tǒng)計(jì)方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗(yàn)來(lái)說(shuō)，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識(shí)、基本技能的學(xué)習(xí)。

二、要有三心。1、細(xì)心。

2、耐心。3、靜心。

數(shù)據(jù)分析師其實(shí)是一個(gè)細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。

而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊(duì)中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會(huì)形成一套自己的思想。

當(dāng)然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書(shū)也不錯(cuò)。在我以為多看看你身邊更資深同事的報(bào)告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個(gè)分析體系的。

四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)。當(dāng)你掌握好前面的基本知識(shí)和一些技巧性東西的時(shí)候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累上了。

這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識(shí)的關(guān)系，比作池塘中魚(yú)與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數(shù)據(jù)（魚(yú)）離開(kāi)了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。

而沒(méi)有“魚(yú)”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識(shí)，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。

很簡(jiǎn)單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門(mén)的同事請(qǐng)教，多溝通。多向他們請(qǐng)教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門(mén)的同事也很愿意把他們知道的告訴你。

2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。