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数据分析并非只是简单的数据分析工具三板斧——Excel、SQL、Python更重要的是数据分析思维。没有数据分析思维和业务知识就算拿到一堆数据也不知道如何下手。 推荐书本《数据分析思维——分析方法和业务知识》本文内容就是提取这本书的主体思维以提高自身的数据分析素养。 先来点鸡汤学会把书读薄就要学会总结撰写学习博客的过程就是加深印象的过程也是持续提高自身素质的有效方法。冲冲冲
此前篇章
数据分析思维一业务指标数据分析并非只是简单三板斧
数据分析思维二分析方法——5W2H分析方法、逻辑树分析方法、行业分析方法
数据分析思维三分析方法——多维度拆解分析方法
数据分析思维四分析方法——对比分析方法、A/B测试
数据分析思维五分析方法——假设检验分析方法 相关分析方法
1.1 什么是相关分析方法
什么是相关分析方法顾名思义就是研究两种或两种以上的数据或对象之间是否存在某种关系或彼此否存在影响。比如身高和体重。
1.2 相关分析方法有什么用
1研究两种数据的关系。比如子产品对整体产品有多少影响度或贡献度。
2扩大我们的思路将视野从一种数据扩大到多种数据。比如“销量下降”可能受到不止一种数据的影响通过相关分析我们可以知道哪些数据对销量有影响从而快速锁定问题的原因。
3相关分析通俗易懂便于大家沟通和理解。数据分析方法有很多种许多看似高端的分析方法在实际工作中难以令对方理解。 1.3 如何使用相关分析方法
主要有两种散点图、相关系数。散点图偏主观分析还可以发现异常值相关系数偏理论分析。对于两种数据的情况我们可以将数据放到一个表格并使用分析工具如Python等绘制散点图以及计算相关系数。相关系数的知识相信大家都懂的不多赘述。 1.4 如何使用 Excel 进行相关分析
假定有以下数据 1、点击“文件”选项找到“选项”选择“加载项”点击“转到”。 2、选择“分析工具库”点击确定。 3、 在“数据”选项卡里找到“数据分析”并点击。 4、在对话框中选择“相关系数”单机确定。 5、勾选“标志位于第一行”表明数据第一行是标题选择“输入区域”即数据所在的单元格范围然后单击确定。 6、然后得到以下相关系数矩阵就可以利用相关系数进行相关分了析。这里就不演示用 Excel 散点图的制作了比较简单。 1.5 如何应用相关分析解决问题
由于业务问题通常不是只有一种因素影响而是多种影响因子共同导致。这就需要我们多考虑各种方面多问几个“问题与该因素相关吗”然后分析验证。 注意事项
1相关关系 ≠ 因果关系。某个问题与某个因素相关并不是说该问题的产生完全由该因素决定还可能与多种因素有关。
2很多时候只用一种分析方法是不够的还需要结合其他分析方法。 # 文章仅供个人学习。后续还会继续更新。冲
