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招生情況數據分析包括哪些內容

發布時間:2022-11-27 08:39:32

數據分析一般包括哪些內容

首先是數據收集
第二是建立數據體系和分類標簽
第三是構建數據邏輯和關鍵性
第四是具體數據分析
第五是數據結果呈現
希望可以幫到你

❷ 數據分析的過程包括哪些步驟

大數據的好處大家都知道,說白了就是大數據可以為公司的未來提供發展方向。利用大數據就離不開數據分析。而數據分析一般都要用一定的步驟,數據分析步驟主要包括4個既相對獨立又互有聯系的過程,分別是:設計數據分析方案、數據收集、數據處理及展現、數據分析4個步驟。

設計數據分析方案
我們都知道,做任何事情都要有目的,數據分析也不例外,設計數據分析方案就是要明確分析的目的和內容。開展數據分析之前,只有明確數據分析的目的,才不會走錯方向,否則得到的數據沒有指導意義,甚至可能將決策者帶進彎路,不但浪費時間,嚴重時容易使公司決策失誤。
當分析的數據目的明確後,就需要把他分解成若干個不同的分析要點,只有明確分析的目的,分析內容才能確定下來。明確數據分析目的的內容也是確保數據分析過程有效進行的先決條件,數據分析方案可以為數據收集、處理以及分析提供清晰地指引方向。根據數據分析的目的和內容涉及數據分析進行實施計劃,這樣就能確定分析對象、分析方法、分析周期及預算,保證數據分析的結果符合此次分析目的。這樣才能夠設計出合適的分析方案。

數據收集
數據收集是按照確定的數據分析內容,收集相關數據的過程,它為數據分析提供了素材和依據。數據收集主要收集的是兩種數據,一種指的是可直接獲取的數據,另一種就是經過加工整理後得到的數據。做好數據收集工作就是對於數據分析提供一個堅實的基礎。

數據處理
數據處理就是指對收集到的數據進行加工整理,形成適合的數據分析的樣式和數據分析的圖表,數據處理是數據分析必不可少的階段,數據處理的基本目的是從大量的數據和沒有規律的數據中提取出對解決問題有價值、有意義的數據。同時還需要處理好骯臟數據,從而凈化數據環境。這樣為數據分析做好鋪墊。

數據分析
數據分析主要是指運用多種數據分析的方法與模型對處理的數據進行和研究,通過數據分析從中發現數據的內部關系和規律,掌握好這些關系和規律就能夠更好的進行數據分析工作。
數據分析的步驟其實還是比較簡單的,不過大家在進行數據分析的時候一定寧要注意上面提到的內容,按照上面的內容分步驟做,這樣才能夠在做數據分析的時候有一個清晰的大腦思路,同時還需要極強的耐心,最後還需要持之以恆。

❸ 數據分析包括哪些內容

數據分析包括首先是數據收集第二是建立數據體系和分類標簽第三是構建數據邏輯和關鍵性第四是具體數據分析,第五是數據結果呈現。

❹ 優秀的數據分析報告一般包含哪些內容

1、標題頁


標題頁需要寫明報告的題目,題目要精簡干練,根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術,好的標題不僅可以表現數據分析的主題,而且能夠激發讀者的閱讀興趣,因此需要重視標題的製作,以增強其藝術性的表現力。


2、目錄


目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容,因此,要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在Word中撰寫報告,在章節名稱後面還要加上對應的頁碼,對於比較重要的二級目錄,也可以將其列出來。所以,從另外一個角度說,目錄也就相當於數據分析大綱,它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細,因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。


此外,通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告,他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣,因此,當書面報告中沒有大量圖表時,可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄,以便日後更有效地使用。


3、前言


前言的寫作一定要經過深思熟慮、前言內容是否正確,對最終報告是否能解決業務問題,能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分,主要包括分析背景、目的及思路三方面∶為何要開展此次分析?有何意義?通過此次分析要解決什麼問題?達到何種目的?如何開展此次分析,主要通過哪幾方面開展?


4、正文


正文是數據分析報告的核心部分,它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。


撰寫正文報告時,根據之前分析思路中確定的每項分析內容,利用各種數據分析方法,一步步地展開分析,通過圖表及文字相結合的方式,形成報告正文,方便閱讀者理解。


5、結論與建議


結論是以數據分析結果為依據得出的分析結果,通常以綜述性文字來說明。它不是分析結果的簡單重復,而是結合公司實際業務,經過綜合分析、邏輯推理形成的總體論點。結論是去粗取精、由表及裡而抽象出的共同、本質的規律,它與正文緊密銜接,與前言相呼應 ,使分析報告首尾呼應。結論應該措辭嚴謹、准確、鮮明。


建議是根據數據分析結論對企業或業務等所面臨的問題而提出的改進方法,建議主要關注在保持有時候及改進劣勢等方面。因為分析人員所給出的建議主要是基於數據分析結果而得到的。會存在局限性,因此必須結合公司的具體業務才能得出切實可行的建議。


6、附錄


附錄是數據分析報告的一個重要組成部分。一般來說,附錄提供正文中涉及而未予闡述的有關資料,有時也含有正文中提及的資料,從而向讀者提供一條深入數據分析報告的途徑。它主要包括報告中涉及的專業名詞解釋、計算方法、重要原始數據、地圖等內容。每個內容都需要編號,以備查詢。


當然並不是要求每篇報告都有附錄,附錄是數據分析報告的補充,並不是必需的,應該根據各自的情況再決定是否需要在報告結尾處添加附錄。

❺ 數據分析包括哪些內容

1.數據獲取


數據獲取看似簡單,但是需要把握對問題的商業理解,轉化成數據問題來解決,直白點講就是需要哪些數據,從哪些角度來分析,界定問題後,再進行數據採集。此環節,需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。


2.數據處理


數據的處理需要掌握有效率的工具:Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever,這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫,也要掌握。


3.分析數據


分析數據往往需要各類統計分析模型,如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具,多多益善。


4.數據呈現


可視化工具,有開源的Tableau可用,也有一些商業BI軟體,根據實際情況掌握即可。

❻ 數據分析課程包括哪些內容

1、大數據前沿知識及hadoop入門


零基礎入門,了解大數據的歷史背景及發展方向,掌握hadoop的兩種安裝配置。


2、Hadoop部署進階


熟練掌握hadoop集群搭建;對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析。


3、Java基礎


了解java程序設計的基本思想,熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計,熟練使用jar文件,了解mysql等資料庫管理系統的原理,了解基於web的程序開發流程。


4、MapRece理論及實戰


熟悉MapRece的工作原理及應用,熟悉基本的MapRece程序設計,掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基於maprece的項目。


5、hadoop+Mahout大數據分析


掌握基於hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景,熟練運用mahout的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。


6、Hbase理論及實戰


掌握hbase的數據存儲及項目實戰、掌握Spark、Hive的安裝、配置及使用場景。


7、Spark大數據分析


Spark、Hive的安裝、配置及使用場景,熟練運用Spark的成熟演算法進行特定場景的大數據分析。

❼ 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。


2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。


3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。


4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。


5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

❽ 招聘網站數據分析包含哪些內容

1、招聘進展


在招聘進展中可以看到企業的招聘規模、簡歷收取量、職位錄用量、有效簡歷量、招聘完成情況是否符合預期。


2、渠道效果


不能只看公司整體招聘渠道的效果,因為每個部門、職位的渠道效果不同,需要深入細致地分析渠道效果才能進行渠道建設,開拓新渠道。每個渠道收取的簡歷量、渠道錄用人數、各部門或職位表現出的渠道特點是評估渠道效果的關鍵指標。


3、招聘績效


招聘效率就屬於招聘績效的重要部分。需要分析HR的招聘速度、面試官的反饋速度、職位的招聘周期、HR的工作量,其中包括HRBP的工作量,大型企業的HRBP很可能處在各省市、各個業務部門,事後或月底再總結分析就已經很晚了。如果建立起招聘數據的運營,就可以實時查看散布在全國各層級的HRBP的工作量,從而分析工作量的表現與投入的成本是否匹配。


4、招聘成本


通過分析各部門/職位的招聘成本、渠道成本、人力成本、單人錄用成本,了解到成本最高的是哪個指標、哪個部門、哪些關鍵職位,針對問題進行深入分析,尋找可優化的空間。

❾ 數據分析課程有哪些內容

對於數據分析師所要學習的課程來說,需要分為技術學習、統計理論、表達能力三個層面進行學習,這些層面是數據分析的大體內容,只有對這技能進行持續的學習,理解的越透徹,那麼對於數據的分析潛力就越大。

首先給大家說明一下數據分析的技術學習,而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先,我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人,在現在對於數據的獲取只能靠自己了,對於數據的獲取是需要sql工具,而sql工具就是為了統計取數而生的工具,而sql工具一般是解決中型數據,Excel可以應對小型數據的分析。當然,還需要學習r語言、Python、spss等數據,這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容,將數據納入資料庫的本領也需要掌握,學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容,統計學是數據分析中至關重要的課程,不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作,大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架,這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

最後說一下表達能力,而表達能力也是一項重要的能力,如果你肚子里有很多東西,但是表達不出來,也是不算是一個優秀的數據分析師,擁有一個好的表達能力至關重要,在分析數據以後需要給客戶闡述數據分析的結果,不但有很強的語言表達能力,還要會製作ppt,在講述和製作ppt的時候需要有嚴密的邏輯,這樣才有說服力,在做ppt的時候還需要對語言進行組織,力爭做到圖文並茂,這樣才能夠讓人信服你的數據分析結果。

❿ 數據分析具體包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析),不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法),可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力),數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎),我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理),數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

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