什么叫对数据敏感？怎样做数据分析 对数据敏感就是当你看到一2113大堆杂乱5261无章的数据时，你会很有耐4102心的找出其中的规律所在，不1653厌其烦，并且乐在其中。而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集。
数据分析工作，数据类型有哪些 数据分类，简单的分两种，一种是数值型的一种是字符型的。具体的分析工作，要看你所处的行业了和工作的选择了。数据分析主要有两个方向，一个是行业研究员，这个对行业信息要求较高。一个是数据分析师，这个对业务理解比较高。虽然说目前数据分析挺吃香，但是淘宝的某大神说，全国懂数据分析的不超过十个人。销售数据、考勤数据、财务数据，这些数据都有相关的专业知识来支撑的，数据分析终究是为了业务服务的，需要较高的业务理解能力。比如说销售数据吧，就算给你一堆数据，数据中含有客户的基本信息如姓名（字符型）、地区（字符型）、年龄（数值型）等等、购买信息如购买时间（数值型）、购买物品（字符型）、购买量（数值型），那么怎么分析就很复杂了，这个主要看你为谁服务了。如果是给销售部门做促销准备的话，那么我们需要关注具体的购买物品的区域或者年龄之间的差异性，物品之间的关联性等等。但是要是给领导看，你只要给出整体的概念就可以，如销量下上涨，预计未来情况什么的。财务的数据，我觉得更专业了吧。数据分析，也是要入对行的。某书本说，数据的类型，直接就决定其分析方式。但是，每个行业都其关键指标，虽然都是求平均数，但是叫法也各种各样，这些都。
数据分析师主要做什么？ 1、业务从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、管理一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、分析指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对e69da5e887aae799bee5baa631333431363062比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、使用工具指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据。
