1樓：西線大資料培訓
要想做好資料分析，有以下4個關鍵點：
（1） 業務調研：理解業務是基礎，否則分析是無本之木。
（2） 創新思考：廣闊的知識面和積極的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 邏輯推理：對資料指標做出正確的歸因和判斷。
（4） 可行建議：產生對業務切實有效的改進建議和執行方案。
業務調研」是資料分析的起點，也是獲取分析思路的基礎，但需要兼具深度和廣度的「創新思考」，才能獲取更獨到的分析思路。分析思路也可以認為是統計資料的角度，完成資料統計後，需要「邏輯推理」來保證從資料到結論判斷的正確性。最後，用「可行建議」來保證分析結論的落地執行，產生可量化的業績。
這就是資料分析從業務中來，回業務中去的完成過程。
換個角度說，可以把這四個關鍵點分解為資料分析的5個執行步驟：
選擇分析主題、確定方案思路、實現資料統計、產出分析報告、推進業務落地。
業務調研和創新思考決定了「分析主題」的高低和「方案思路」的好壞；邏輯推理決定了從統計資料得出的「分析報告」是否可信；可行建議決定了分析報告的「業務落地」效果。做好這四個關鍵，才能確保資料分析專案的每個步驟都卓有成效，最終產生業務改進。
加入資料技術領域的三步曲
如果有技術背景的朋友想入行，應該做哪些準備呢？通常，首先決策想成為偏重業務的資料分析人員，還是想成為偏重技術的資料建模人員。這兩種人在技術基礎和掌握的領域知識面上均有所差別。
偏重業務的資料分析人員不需要有深入的數學和統計學背景，更需要對業務的深刻理解、靈活的頭腦和清晰的邏輯，在學習時偏重很多與業務分析相關的領域知識，如經濟學、心理學、營銷學，甚至財務和企業管理方面的學科。偏重技術的資料分析人員需要有良好的數學和統計背景，專注於資料探勘和機器學習的演算法原理與應用場景。但無論選擇哪個方向，下面三個項準備均需要做好：
程式設計技術、專案實踐和理論學習。
2樓：匿名使用者
可以通過藉助軟體或者跟資料分析公司合作，我一直合作的是前嗅，你可以去查查，在資料採集和分析方面，他做的非常好。
像是我，是做電商的，我用跟前嗅合作的，讓他們幫我採集和分析一下**和京東的所有商品資訊和商品評價，基本上是全部採集下來，在分析方面他分了很多方面，逐一進行深度挖掘和分析。
很好的解決了我的問題，還省了很多事和時間。
希望對你有幫助。
網際網路產品如何搭建資料指標體系進行資料分析
3樓：芸享
其實從目前的市場主流的產品來說，都是智慧物聯網健康管理，通過線下裝置，檢測資料上傳後臺資料庫，並且通過ai學習分析，百萬份甚至千萬份大資料來綜合形成一個人的健康報告。
請問網際網路產品經理需要掌握哪些技能
其是我推薦你看 使用者體驗要素 這本書。說說我的理解。產品經理要做的事情。分為兩大塊 產品研發 和 專案跟進，運營。第一塊可以分為五個部分 戰略層 範圍層 結構層 框架層 表現層。戰略層 即 公司和使用者對你的產品的期望分別是什麼？怎麼平衡？產品的定位是什麼？市場戰略怎麼樣？範圍層 收集需求 需求整...
網際網路資料分析這門課一共有多少章節
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