如何做好数据分析工作

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。
1、识别需求：
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。
2、收集数据：
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
数据分析示意图
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
3、分析数据:
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
4、过程改进：
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。

统计学中,统计数据来源渠道有哪些

一、数据的来源
从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：
一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。
另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。
二、数据的直接来源——原始数据
搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。
1、统计调查
统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。
2、实验法
实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。
三、数据的间接来源有：
1、公开出版的统计数据。
主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。
2、尚未公开发表的统计数据。
如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。
需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

扩展资料：
1，要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。
3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。
4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。
5，数据分析需要耐心和细致，不能出现任何疏漏。哪怕是一点点的失误，都可能产生“蝴蝶效应”，让研究报告变的一钱不值。
6，统计分析方法高级不一定是最好的，简单有效能够解决问题才是最好的。
参考资料：搜狗百科-统计数据

如何做好数据分析师的职业规划

说实话，入门数据分析师行业并不难，但想竞争到较好的岗位就不太容易了。除了要有过硬的数据技能和扎实的实操能力，高情商更是不可或缺，此外还得具备流畅的沟通和表达能力，才能在芸芸众生之中脱颖而出。不过这些终究还是得不断磨练和成长，才能逐渐优秀和熟悉起来。对于数据分析师这个职位，你算是小白出身，做好自己的职业规划，可以让我们在职场中更加得心应手，不至于真正面临问题的时候束手无策。
做好职业规划，让自己的数据分析师之路走得更顺。
1、要知道，技术永远都是只是一种客观手段和谋生工具，产生价值、凸显价值才是王道。这里面涉及到诸多的自身能力需要不断磨练，比如个人的意志力、沟通能力、表述能力，还有你得好奇心、创造力和影响力等等。这些都是可以让你逐渐成长为一个优秀的数据分析师的重要素质。要去make the change and influence，不只停留在数字展示。
2、笨鸟先飞，拥有一个好的身体会使你能量倍增。初入职场，肯定事事要虚心向学求教，对于领导的指派任务，我们一定要高效完成，加班加点在所难免。职场里面那些充满能量、新鲜项目感兴趣、滔滔不绝做presentation的人通常都是有着很好的生活习惯、处理事情很快，吸收知识很快、愿意学习了解新事物，坚持锻炼的人。这个法则适用于大多职场。拼到后面其实是持久的耐力，就是不松懈，坚持对的事情。
3、别钻牛角尖，要灵活。如果一种方法试了好久都不行，停下来，问一问，试一试别的，可能会有新的出路。职场不是一个学术的地方。我们要认真做事，但是不要追着一个小的问题不放，这样很容易丢失掉大的东西， 负责任地讲，有很多项目是半途而废的，有很多数字不是准确的，我们要做的是顺势而为，抓住重点。Always focus on big picture.
4、先做倾听者，再做思考者，然后做好的提问者，最后做实现者。这里每一个环节都重要，先知道别人关心的是什么，有什么问题，然后要系统性考虑，有时候不要着急解决小问题，Focus on big picture，此外，提问出关键问题甚至能够帮助stakeholder更清楚了解他要的是什么，最后搞清楚了这些之后就是Action。
5、有意识地去跟人交流，特别是业务相关人员，以及各个条线的stakeholder，如果仅仅利用必要的时间，比如开会的时候交流彼此对业务对分析的看法，通常是不够的。我们作为分析人员，最好要走在前面，试探性的问问题，交流想法。提升自己举例子的能力，把复杂的东西通过简单的描述让别人理解很重要。
6、不停的总结，迭代。其实数据分析里面的分支学科还是很多的，ETL, Data Cleansing, 一些基本分析模型，Data visualization等等，不管是自己做过的项目经验，还是网上看来得好文章，或者同行交流来的新的好的内容，都可以不停的总结，试用，反馈，以此循环。长期来看是非常有好处的并且容易形成自己的体系。

wps表格数据分析在哪

wps表格数据分析在数据透视里，具体操作步骤如下：
1、首先我们打开待处理的wps数据，选择工具栏里面的“数据”选项。

2、然后我们在当前页面里再选择“数据透视”。

3、然后我们在当前页面里在弹出“创建数据透视表”窗口中选择需要分析的单元格区域。一般情况下默认为该工作表中所有填有数据的区域。

4、然后我们在当前页面里在“创建数据透视表”窗口下方，选择“新工作表”，点击确认。

5、会自动创建一张新工作表，在该表右侧“字段列表”中将“医院名称”拖拽移到“行”。

6、将需要分析的数据拖拽到“值”，便完成了按“医院名称”进行数据分类统计汇总，简便又快捷。

数学建模论文问题分析怎么写啊？

你好，我做了两年数学建模了。
论文的问题分析主要是写这个问题你们怎么看待，你们有什么思路，有什么想法，简单概述一下你们用了哪些模型（不能过于详细，因为还有模型建立部分）以及怎么想到这些模型，尽量别在问题分析里面得出结果（这是因为你们分析过程不会得到结果的）。
其实你们也可以把摘要扩充开来写，这样也是可以的，但是不是很好。
祝楼主好运