两组数据相关分析及检验简便方案
本人也是统计菜鸟，但经常被要求计算相关关系并检验，只好查文献，找资料，结合广大大虾们的经验，总结了一个简单的操作流程和通俗易懂的解释，附带上对分析结果的论文表述（大虾远离、只适合菜鸟使用）。
一、计算方法（可利用SPSS、EXCEL等）
本文以SPSS为例，只要你安装了SPSS就非常简单了，你有两组数据（两列），打开SPSS主界面，将一组数（不带标题）拷贝到一个纵列Variable00001，将另一组数拷贝到第二个纵列Variable00002。
英文版SPSS，打开Analyze-Correlate-Bivariate 出来一个对话框，在这个对话框中，将左边蓝中的两个Variable放到右边栏中。correlation coefficient选取pearson，单击OK。中文版SPSS，点分析-相关-双变量，将Variable00001和Variable00002选作变量，其它默认，确定即可。
二、结果分析
以上操作后，弹出如下窗体，只需关注相关性这个表格即可。
例1的相关性表格如下：
Variable00002 Pearson 相关性对应的0.152是相关系数，它反映了二者是正相关还是负相关，是密切还是不密切，这个数的绝对值越大则越密切，如果是负数说明二者负相关。显著性（双侧）是判断相关显著性，如果它<0.05说明这个相关性具有统计学意义，即二者真的相关。如果它>0.05则相关性不显著，即二者不相关。
以上表为例，0.152的相关系数，0.278>0.05，说明相关不显著。
用另一组数据为例，在此做相关分析并检验
例2相关表格如下
两组数据相关系数0.526，Sig=0.00<0.05,说明显著相关。
三、结果描述
例1中Variable00001与Variable00002不相关（r=0.152,p=0.278)，例2中Variable00001与Variable00002之间的相关有统计学意义，相关显著（r=0.526,P<0.05) 。
四、为什么做检验，本检验的前提
为如果变量x与y之间并不存在直线关系，但由于n对观测值（Xi,Yi）也可以根据计算公式求得一个直线回归方程。显然，这样的直线回归方程所反应的两个变量之间的直线关系是不真实的，所以为了判断直线回归方程的两个变量间的直线关系的真实性，就必须对直线回归的相关系数进行假设检验，检验方法有F和t两种，二者是等价的，任选其一即可。
pearson correlation是皮尔森相关系数，采用该法有前提：双变量正态分布。如果不服从，应该选用spearman相关系数。Sig. (2-tailed)
即对r=0的检验。当r<>0时，有可能正有可能负，所以是双尾（2-tailed）概率。
注：文中很多素材取自互联网，谢谢各位大虾！
案例研究：全球创新网络和分析（GINA） EMC 全球创新网络和分析（GINA）团队由一群在EMC 全球各地卓越中心（COE）工作的高级技术专家构成。这个团队的宗旨是吸引全球卓越中心（COE）员工来从事创新、研究和大学的合作伙伴关系。在2012 年，新任职的团队总监想加强这些活动，并建立一个机制来追踪和分析相关信息。此外，GINA 团队想要创建更加健壮的机制来记录他们与EMC 内部、学术界或者其他组织机构的思想领袖的非正式对话，用来在日后发掘洞见 GINA 团队想要提供一种在全球范围内分享想法，以及在地理上相互远离的GINA 成员之间分享知识的手段。它们计划创建一个包含结构化和非结构化数据的存储库，用于实现下面三个主要目标。 ●存储正式和非正式的数据。 ●追踪全球技术专家的研究。 ●挖掘数据模式和洞察力，以提高团队的运营和战略。 GINA 的案例研究展示了一个团队如何应用数据分析生命周期在EMC 内分析创新数据。创新通常难以评估，该团队想要使用高级分析方法在公司内部识别关键创新者。 第1 阶段：发现 在GINA 项目的发现阶段，团队开始确定数据源。虽然GINA 由一群掌握许多不同技能的技术专家组成，他们对想要探索的领域有一些相关数据和想法，但缺少一个正式的团队来执行这些分析。在咨询了包括巴布森学院（Babson College）的知名分析专家Tom Davenport、麻省理工学院集体智慧专家兼协同创新网络（CoIN，Collaborative Innovation Networks）创始人PeterGloor 等专家后，团队决定在EMC 内部寻找志愿者来众包工作。 团队中的各种角色如下所示。 ●业务人员、项目发起人、项目经理：来自于首席技术官办公室的副总裁。 ●商业智能分析师：来自于IT 部门的代表。 ●数据工程师和数据库管理员（DBA））：来自于IT 部门的代表。 ●数据科学家：EMC 杰出工程师，他还开发了GINA 案例研究中的社交图谱。 项目发起人想要利用社交媒体和博客[26]来加速全球创新和研究数据的收集，并激励世界范围内的数据科学家“志愿者”团队。鉴于项目发起人缺少一个正式的团队，他需要想办法找到既有能力有愿意花时间来解决问题的人。数据科学家们往往热衷于数据，项目发起人依靠这些人才的激情富有创新地完成了工作挑战。 该项目的数据主要分为两大类。第一类是近 5 年EMC 内部创新竞赛，被称为创新线路图（以前称为创新展示），提交的创新想法。创新线路图是一个正式的、有机的创新过程，来自世界各地的员工提交创新想法，然后被审查和评判。最好的想法被选择出来进行孵化。因此，创新线路图的数据是结构化数据和非结构化数据的混合，结构化数据包括创新想法的数量、提交日期和提交者，非结构化数据包括该创新想法的文本描述。 该项目的数据主要分为两大类。第一类是近 5 年EMC 内部创新竞赛，被称为创新线路图（以前称为创新展示），提交的创新想法。创新线路图是一个正式的、有机的创新过程，来自世界各地的员工提交创新想法，然后被审查和评判。最好的想法被选择出来进行孵化。因此，创新线路图的数据是结构化数据和非结构化数据的混合，结构化数据包括创新想法的数量、提交日期和提交者，非结构化数据包括该创新想法的文本描述。 第二类数据包括来自世界各地创新和研究活动的备忘录和笔记。这些数据也包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括日期、名称、地理位置等属性。非结构化数据包括“谁、
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
一个成功的数据分析团队：角色与职责 多年以来我和数百家企业打过交道，在这个过程中，我领悟了让数据分析项目成功的一些因素，也亲眼看着很多项目失败。 最常见的失败原因说出来可能会让你惊讶。并非是缺乏数据专业知识或者整合失误，而仅仅是因为企业没有让“利用数据”成为任何人员的职责。太多公司花费好几个月收集有趣的数据，然后让它们静静地躺在角落里积攒灰尘。这个现象驱使我来撰写本文，希望它能给你灵感，让你为下一个分析项目增加一些结构性。对分析的应用，本应该成为你不断汲取的商业泉源。 如果能为下列每个角色，找到至少一个乐于担当的人选，我保证你项目成功率会增加一千倍！对每个角色的具体描述和建议见下文。 *并未经过科学证实 角色及其输出 角色交付 项目领导者项目规划，包含工作范围与时间 数据建构者数据模型，查询语句 产品开发者实现跟踪（埋点） 分析者提供新的业务问题 报告制作者为业务提供报告 项目领导者 有一个团队成员要负责分析工作的实施交付。你可能已经知道，一个高效的项目管理者要：
识别项目的利益相关者，并搞清他们需要什么。这些人会问“我们要回答的商业问题是什么？”设定并传达工作目标、范围和时间，落实到每个相关人员。管理项目所依赖的资源，发现交付过程中的障碍。确保项目如实交付、达成目标（例如，数据确实回答了对业务至关重要的问题）。确保每个相关人员，从工程师到产品经理，同步工作并理解要交付什么。这个部分比较重要，因为人们通常低估或高度数据的作用。 对项目领导者的建议： 如果你专注于那些可以直接为产品或业务带来改变的问题，你的分析项目会得到最及时的 反馈。例如：新的宣传活动带来的顾客是否转化为付费用户了（是否该继续在这个宣传渠道上继续投资）？或者，我们准备取消这个功能，你能否查看一下是否有付费用户在使用这个服务？保证项目的规模尽可能小。一开始，只跟踪对于业务重要的少数几个关键行为，这样就能够快速回答最紧迫的商业问题（如，使用这个此功能的用户留存度如何？）及时的，有用的分析结果会让你所在的机构着迷，他们很快会提出更多你在下一轮要回答的问题。换句话说，分析工作应该是敏捷的，随着每次迭代更加深入。如果分析项目的规模太大（如，需要花费工程师两周时间），那你可能冒着拖延其他紧急项目的风险。 数据建构者 这个头衔听起来很炫，但它只是意味着你的团队需要有个懂技术的人创建数据模型，并理解查询语句如何工作。数据模型可以很简单，甚至像一封电子邮件，列出你要跟踪的行为和优先级。这个模型有助于确定和传达你的项目范围。数据建构者帮助整个团队评估哪些业务问题可以被回答，哪些不能。通常这个人不必是数据科学博士，一般由一个app开发人员，或者懂得用电子表格建立模型的人担任。 对数据分析者的建议： 花点时间让曾经使用过相同工具的人看看你的数据模型。例如，如果你在使用Keen，就跟使用过Keen的开发者聊聊。也可以让分析服务提供者和你一起审阅你的数据模型。不管你在使用什么工具，都会有些事情需要取舍，解决方案总有些部分不会按照预期工作。节省些时间，跟有过相同经历的人谈谈你的计划吧。建立数据模型时，使用客户和业务领域的习惯用语，而不是应用开发者的习惯用语。例如，不要去追踪“阶段变化”，客户和你公司里的其他人无法理解它。如果能保证使用的语言是业务导向的，它会帮助你的机构/企业理解如何去查询和使用数据。保证让至少一个人审阅你的数据模型，保证模型可被他人理解。你可能会发现有些对自己来说很直白的 标签，对其他人来说并不清晰。比如，对于机构里的不同人员，“uuid”意味着不同的东西。不要重复发明轮子（不要做无用功）。 产品开发者 项目一开始，就要有至少一个开发人员承担埋点的工作。他们在各处加一些代码，这样每次登录、购买、上传和其他行为的数据都能被保存。如果事件的来源有很多，比如移动应用+网页，这个工作可能由多个开发者完成（如，一个网站开发者和一个移动开发者）。在小一些的机构，埋点的开发者通常也扮演数据建构者。在大一些的团体中，开发者和数据建构者紧密合作，确保模型数据足够理想，以及事物被跟踪并以一致的格式标记（如“user.id” = “23cv42343jk88” 不是
数据分析师岗位职责 【篇一：数据分析员岗位职责及绩薪模式】 1 2 【篇二：数据分析师职位要求】 做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。 数据分析师的职位体系 在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。 数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位： 1、数据分析师 更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次： 1）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（kpi）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？ 2 ）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮 业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从
而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而 及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。 3）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的 公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对 手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市 场动态，从而及时对战略进行不断优化。 主要技能要求： 数据库知识（sql至少要熟悉）、基本的统计分析知识、excel要相 当熟悉，对spss或sas有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握ga等网站分析工具，当然ppt也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一 个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通 过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员， 知道公司会员是到底如何？高、中、低低价值的会员构成，既可以 后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。 主要技能要求： 1）数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在 数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。 2）必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如： spss/celementine、sas/em等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：r、weka。 3、数据建模师 当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某 个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反 应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用 户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这 二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更 多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越 来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方
运营必备的15个数据分析方法 提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维 无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么 数据分析的目标 对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 数据分析的作用 我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 数据分析进化论 我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么 首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段 2：理解为什么发生 如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段 3：预测未来会发生什么 而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高半年销量不到百万部，苹果要放弃印度市场吗低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段 4：商业决策 所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。 数据分析的 EOI 框架 EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。 其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010 年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
岗位分析 管理人员 解决什么问题团队建设、人员搭配、分工协作、团队沟通和管理、人员培养 激励和氛围 具备什么核心能力沟通、管理、问题分析和解决 团队匹配建议多引入具备较强沟通能力和擅长团队氛围建设的管理者 企业中的定位股东、高管（副总、总监）核心团队 做什么事情 职责行为 团队建设 团队搭建：简历筛选、面试 团队氛围和团队活动 部门管理 工作安排、任务分配 指导、培训 沟通与协助 激励 目标制定与过程管控 岗位核心价值不是自己优秀，让下属优秀； 不是多个优秀的下属，是团队成员互补后，形成优秀高效的团队重点工作 人员培养：找到合适的人，培养，使其发挥价值 团队建设：团队成员间的磨合，配搭，发挥团队价值 事务管理：厘清要做的事情，合理分配，高效达成，创造价值评价指标数据采集评价方法 离职率员工主动离职 主动离职人数/编制人数*权重 招聘计划达成情况 转正达成
到岗率招聘计划达成情况到岗人数/计划招聘人数*权重 转正率人员入职后，转正情况实际转正人数/应转正人数*权重 COO-首席运营官 解决什么问题销售和服务 具备什么核心能力 产品规划和运营规划（宏观调控） 运营能力（数据分析、推广工具、成本控制、资源合理利用） 平台规则、平台联络 了解用户需求和消费习惯 了解产品和行业 团队匹配建议 专业能力：运营能力、用户需求和消费习惯 竞争对手（同行/同平台）；做的好的（同行/同平台）关注和分析（注 意互补） 员工专业能力提升和辅导（注意互补） 企业中的定位合伙人 店长 解决什么问题店铺经营 具备什么核心能力运营能力（数据分析、推广工具、成本控制、资源合理利用） 平台规则、平台联络 团队匹配建议店长中要注意培养一个可以上传下达，协调的核心人员 要擅长专业能力培训、团队氛围建设、沟通协调 企业中的定位核心骨干
https://www.doczj.com/doc/8314665403.html, 光环大数据分析初级、中级、高级数据分析师在团队中分别扮演什么角色 我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师、高级数据分析师。 我从网络上面找了一家非常有名的互联网公司，这是他们数据分析师成长的路径，我把它要求的最基本的能力给列出来，我们来分析四个级别的数据分析师的不同是什么。 问题的识别 助理分析师要在一定的指导下识别和把握问题，初级数据分析师已经能够独立清晰地识别问题了，中级数据分析师主动地发现问题的所在，而且他能识别一定的复杂问题，高级数据分析师会识别非常复杂的问题。 项目规划 助理分析师需要接受一定的指导，而到了初级或中级分析师，他并不是简单的去做好一个分析的规划，还要从问题当中去提炼，形成一个分析的思路，这也是在高级分析师里面更强调的一个能力。 数据分析 助理分析师可能只需要了解和能够应用一些相应的数据分析方法，但是初级和中级数据分析师要能够去熟练的去使用，而且要很正确的知道这个方法在这个问题上的使用是正确的，作为中级分析师，还要去指导助理和初级数据分析师如何工作。 展示的能力 助理分析师只要能够形成报告去传达要分析的结果就可以了，初级数据分析师则要求条理要清晰有逻辑，结构要严谨，中级数据分析师强调的是他指导的助理分析师工作的能力同样。 结果应用
https://www.doczj.com/doc/8314665403.html, 如何能够在最后的实际业务当中被使用，这个就是结果的应用性。 助理分析师需要完成的是业务需求，并不需要他提出建议；对于初级分析师，我们要求提出一个有效的建议，并且在指导之下推动这个建议被采纳；对中级分析师而言的话，不只是提出有效建议，还要求能独立主动地推动这个建议被采纳。 项目执行和管理 助理分析师仍然被要求在一定指导下面来做具体的事情；初级数据分析师要作为复杂项目的核心成员，在个人的职责范围内来对工作进行有效控制，中级数据分析师更强调的是要独立领导一个趋向，发现项目的机会点，而且要独立解决这个项目上面需要的资源，对整个项目进行把控；高级分析师则进行更宽泛的指导，这是对能力更高的一个要求。 影响力 助理分析师不要求影响力；初级分析师需要推动建议被采纳，有一定的协调能力，可能这个能力只限定在他的团队而已，但是在中级和高级分析师层面上，我们可以看到，中级分析师能够独立推动建议被采纳，对主管具备一定的影响能力；高级数据分析师对主管有较强的影响力，在人员的面试和考核方面要有很高的判断力。 这个东西其实在网上大家都能够去看得到，但是有没有去横向的去比较一下，每一个阶段的数据分析师能力的成长结构到底是什么样子。在不同的阶段，你的思维方式要有不同的重点。 电信行业属于实体行业。实体行业和互联网行业不太一样，互联网行业更多的是数据应用，数据的使用是企业成立之初最基本的一项技能。但是对于实体行业而言，数据的获取成本就非常大。不是说我写一个爬虫就能拿到数据，而是要有一定的传感器，要有相应的IT的设备，才能够获取到这个数据。 所以对于实体行业而言，数据分析师其实在是一个奢侈品，在达到一定水平的时候，数据部门才会被企业建立起来，所以数据工作在实体行业是比较少的，我更倾向于去做数据分析应用方面的东西。 我只工作了大概五年的时间，还没到高级分析师，只跟大家分享一下助理、初级还有中级数据分析师他们的成长需要什么样的资源，他的思考方式到底是什
项目领导者有一个团队成员要负责分析工作的实施交付。你可能已经知道，一个高效的项目管理者要： 识别项目的利益相关者，并搞清他们需要什么。这些人会问“我们要回答的商业问题是什么？”设定并传达工作目标、范围和时间，落实到每个相关人员。 管理项目所依赖的资源，发现交付过程中的障碍。 确保项目如实交付、达成目标（例如，数据确实回答了对业务至关重要的问题）。 确保每个相关人员，从工程师到产品经理，同步工作并理解要交付什么。这个部分比较重要，因为人们通常低估或高度数据的作用。 对项目领导者的建议： 如果你专注于那些可以直接为产品或业务带来改变的问题，你的分析项目会得到最及时的反馈。例如：新的宣传活动带来的顾客是否转化为付费用户了（是否该继续在这个宣传渠道上继续投资）？或者，我们准备取消这个功能，你能否查看一下是否有付费用户在使用这个服务？ 保证项目的规模尽可能小。一开始，只跟踪对于业务重要的少数几个关键行为，这样就能够快速回答最紧迫的商业问题（如，使用这个此功能的用户留存度如何？）及时的，有用的分析结果会让你所在的机构着迷，他们很快会提出更多你在下一轮要回答的问题。换句话说，分析工作应该是敏捷的，随着每次迭代更加深入。如果分析项目的规模太大（如，需要花费工程师两周时间），那你可能冒着拖延其他紧急项目的风险。 数据建构者 这个头衔听起来很炫，但它只是意味着你的团队需要有个懂技术的人创建数据模型，并理解查询语句如何工作。数据模型可以很简单，甚至像一封电子邮件，列出你要跟踪的行为和优先级。这个模型有助于确定和传达你的项目范围。数据建构者帮助整个团队评估哪些业务问题可以被回答，哪些不能。通常这个人不必是数据科学博士，一般由一个app开发人员，或者懂得用电子表格建立模型的人担任。 对数据分析者的建议： 花点时间让曾经使用过相同工具的人看看你的数据模型。例如，如果你在使用Keen，就跟使用过Keen的开发者聊聊。也可以让分析服务提供者和你一起审阅你的数据模型。不管你在使用什么工具，都会有些事情需要取舍，解决方案总有些部分不会按照预期工作。节省些时间，跟有过相同
用数据分析构建智慧团队 作者：钱丽娜 | 发表时间：2013-11-12 17:15:30 0条评论 IBM前总裁曾经说，一个企业在商业上成败的分水岭通常在于这个组织如何将人才的活力发挥到极致。人是企业的根本，人与企业的关系可谓水与舟，水能载舟亦能覆舟，团队需要智慧的工作，在数据分析技术的推动下，“智慧团队”将成为组织的一种常规形态。 社交化催生智慧团队 法国的将军及政治家夏尔·戴高乐曾如此评价一名军事将领的价值：“下属根本无关紧要。重要的是谁在发号施令。”然而，这一情形在众多企业中已大不同。现在每个领导者都不得不承认在组织追求其目标的途中，员工实际起到了至关重要的作用。也因此人力资源的发展日益受到企业的重视，并已作为组织发展的新战略、提升竞争力的核心所在 随着技术的发展，如今劳动力市场正在出现四大新动态。 首先，伴随社交在工作场所的兴起，雇主可以捕捉到大量关于员工行为、生产率等方面的数据，并通过组织和分析这些数据，提高个人、团队和业务绩效。 第二，当雇主积极使用大数据和分析技术的时候，分析技术为组织创造了一种竞争优势，同时，巨大的数据源也改变着人力资源专业的本质，现在人力资源负责人可以基于量化的洞见应对劳动力方面的挑战。 第三，在移动技术被广泛应用的当下，互联互通变得更加容易，社区可以更快地形成，企业的决策时间也可相应缩短。 第四，独立劳动者的大量涌现，即越来越多的人开始自谋职业，且随着人力资本成为持续经济价值的主要来源，雇主们正在寻找更好的方式，与独立和非传统劳动者进行合作。同时，雇主也在建立自己的人才网络，以更快地填补人才缺口，通过建设一支可调节的员工队伍实现成本节约，通过定期引进新的知识和新鲜的想法来提高其创新能力。这种劳动力队伍的变化也将给企业组织的文化带来前所未有的变化。 在当前新的经济和用工环境下，愈来愈多的企业已经注意到自身需要结合四大市场新动态，更加深入地检视当前的“工作方式”，构建自身的人力资源竞争力。企业开始寻找能经由人力洞察、人力行为与劳动力解决方案驾驭大数据与分析的力量，并结合社交与移动技术，将人力与员工团结起来，进行更有意义、更有价值的工作以推动业务的方式，而这正是IBM提出的“智慧团队”的概念。
数据团队建设方法论 最近国家大力倡导数字化转型的声音高涨，毋庸置疑数据会是企业未来经营发展的一个中枢。 企业发展数据需要人和团队，试想如果让你在公司从0-1组建一支数据团队，你会怎么做？可能大家已经开始盘算着要招多少人，需要什么人才，什么平台技术，要做哪些IT规划，梳理哪些指标… 我曾经见过一家公司，从原先的IT部拉了几个人成立了数据团队，新团队想快速找到自己的价值，于是就承担了公司的报表分析工作。一做就是大半年，过程中发现数据采集不全、数据口径不一等底层问题，开始着手规划数据治理和数仓搭建工作，但适逢行业经济下行，公司要降本，高层以“看不到产出和价值”为由直接缩编，尽管据理力争但高层怎么也等不及了... 大家可能会觉得这是很现实的问题，数据这个新兴团队高出不胜 寒，没有几个公司的高层能真正理解数据的价值，数据的产出又很无 形，组建团队采购技术又需要很大成本。所以说初创数据团队不是件容易的事，没有策略的推进很容陷入被动。 那么如何从0-1搭建一支数据团队，本文以自身经验分享。需要4 个阶段：明确团队定位、设定阶段性目标、团队搭建、着手IT数据规划。 一、明确团队地位 1、确定数据团队的短、中、长期价值定位 数据团队可能就是一个纯粹的知识部门，他们的业务支持就是提供报表，通称“表哥表姐”，他们只需要给管理层和业务提供报表和报告就好了，这时候数据团队的定位就是扮演支持的角色。很多leader觉得报表的工作平平无奇，报表要做但不能长时间只做这件事，因为这不是一个公司的“必要”职能，没人做分析公司业务照常运行。
随着业务的发展与专业性的提升，数据团队变成了顾问的角色，他们更多要提供建议和想法，帮助业务团队做思考。数据会驱动业务，我们从数据角度、行业角度、竞争分析角度提供解决方案，提供及时准确的预测来推动业务发生变革。此时，在某种程度上说，数据和业务已经是战友共赢的关系。 当公司发展到更高级的阶段，数据团队的地位就从一个成本中心变成一个利润中心。无论对内还是对外，数据团队会去最大化实现公司数据资产的变现。这时候数据团队的定位是：一个盈利的业务部门。 当然，这里我这么写但不代表初创数据团队就一定是按这个顺序去做，只是说数据团队在建立之初就要有成为支撑公司战略有力支撑部门的愿景。比如数据团队挂靠在集团经营部或者利润中心，做的事就直接和企业经营事务挂钩，和数据团队挂靠在IT下属部门，仅做报表支撑，哪个有前途不用多说。 2、走好第一步很重要 我们对人的第一印象往往是最深刻的，甚至这个印象如果后面没有深入了解的机会，一段时间内都很难改变。一个团队组织也是一样，设想如何让其他部门知道你们是干什么的，有什么价值，有什么背景，那么对于初创团队来讲，第一步很重要。 ①把握机遇，树立自己的旗帜 举个案例，老K（数据团队leader）所在集团有一子公司销售业绩和盈利能力一直都很差，但该子公司是集团战略的一个重要环节，高层下达命令要对公司进行业务改进。老K从财务复盘会上听到这个问题主动请缨对该子公司的财务和销售数据做全面诊断。分析后发现：49个产品中只有不到30个产品是赚钱的；给子公司带来利润的下游公司，只有不到20%；为公司创造较多利润的销售人员，也只有57%。问题引起了总经理和财务总监的重视，依据数据结果盘查业务。在后续的业务改革丧砍掉了20%的低毛利产品，对利润贡献度不同的客户采取不同的销售投入，调整销售利润分配方式。在这套数据驱动的管理方法下，销量增加，利润上升，直接带来了166万的利润。这一场开门红胜仗直接引得了高层的重视和表扬，奠定了数据部门的地位，尝到甜头后老K一段时
数据统计分析方法 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例 1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理 / 人员管理 / 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间) 作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等 作因果图应注意的事项 问题(结果)应单一、具体，表述规范 最后细分出来的原因应是具体的，以便采取措施； 在寻找和分析原因时，要集思广益，力求准确和无遗漏 可召开诸葛亮会，采用头脑风暴法 层次要清，因果关系不可颠倒
论文撰写中要注意的统计学问题（转） (一、均值的计算 在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。此时，就可以计算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时，可用中位数来描述变量的大小特征。 因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。 二、直线相关与回归分析 这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。一般来讲，有这么两个问题值得注意： 一定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数；做相关分析的时候，不需要计算回归方程。 相关分析中，只有对相关系数进行统计检验（如t检验），P<0.05时，才能一依据r值的大小来说明两个变量的相关程度。必须注意的是，不能将相关系数的假设检验误认为是相关程度的大小。举个例子：当样本数量很小，即使r值较大（如3对数据，r=0.9），也可能得出
运营数据分析 如何自查？ 1丶检查流量走势以及各因素的升降情况和原因。 2丶检查各个活动跟进情况以及相关节日促营的进度。 3丶检查当天的其他工作计划有没有完成。 4丶检查明天的促销，汇报美工组和客服组进行修改和告知。5丶检查未报名的活动。 检查每款物品的库存量极其连带销售，对搭配做到心中有数。平时运营要分析哪些？ （一）日常性数据分析 1. 流量相关数据。 2. 订单相关数据。 3. 转化率相关数据。1：IP。1：总订单。1：下单转化率。 2：PV。2：有效订单。2：付款转化率。 3：在线时间。3：订单有效率。
4：老用户比例。4：总销售额。 5：新用户比例。5：客单价。 6：毛利率。 （二）每周数据分析 用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1丶网站数据 IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节。 2丶运营数据 总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。 分析时思考哪些问题：
1：对比数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？ 2：对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？ 3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？ （三）：用户分析 会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率（新会员，老会员） 1. 复购率 2. 转化率 （四）：流量来源分析 除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。 （五）：内容分析 主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。 1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。