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&WC3里没有动画
来自：保密
发帖：66＋833
本来是可以看的，但不知打哪天起，过场动画都看不了了
什么原因？
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这个家伙很懒，什么也没留下......
...楼主...
来自：保密
发帖：58＋1668
直接用WMP放好了，divx的
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今年过节爸爸送了我一台Benq1610烧机，我欣喜的用它换下了老当益壮的Lite-on青狐狸，过上了有DVD刻录的日子。过了三天，我用完了新买的10张威宝变色龙碟片，其中5张成功的变成了有用的数据碟，另5张被Benq不小心弄坏了，我有点慌张，怕以后一直花两张碟片的钱买一张碟片，于
来自：保密
发帖：66＋833
不行啊，我试过了，说是无法下载合适的解压缩程序
但我已经装了divx4.0，又装了5.0
反正没有图像，只有声音
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这个家伙很懒，什么也没留下......
来自：保密
发帖：0＋6
我的也是啊，不知道怎么搞的突然只有声音没有图象了，害我最后一个动画也没看到，为什么啊？
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这个家伙很懒，什么也没留下......
来自：保密
发帖：0＋6
我的也是啊，不知道怎么搞的突然只有声音没有图象了，害我最后一个动画也没看到，为什么啊？
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这个家伙很懒，什么也没留下......
来自：保密
发帖：58＋1668
奇怪阿，我在98下用mediaplay 7.0+divx 5.0放得好好得嘛
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今年过节爸爸送了我一台Benq1610烧机，我欣喜的用它换下了老当益壮的Lite-on青狐狸，过上了有DVD刻录的日子。过了三天，我用完了新买的10张威宝变色龙碟片，其中5张成功的变成了有用的数据碟，另5张被Benq不小心弄坏了，我有点慌张，怕以后一直花两张碟片的钱买一张碟片，于
来自：保密
发帖：82＋449
呵呵，谢谢楼上的朋友，过场动画我都有的，但游戏最开始的启动动画就我装好游戏第一次运行时有的，但被我ESC按掉了，后来就再也没了，这下好了，我用WMP 7.0都看到了，NO PROBLEM。我不懂什么divx5.0，我有没有就不知道了，但我可以看的。
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WC3里没有动画
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　　　　注：试件在加载过程中均发生脆断。
　　表2给出了A633钢在不同温度下&C的平均值、标准差和变差系数。
表2　5种温度下A633钢焊接接头&C的统计特征值
平均值(mm)
标准差(mm)
　　由表2可见，随着温度的降低，A633钢试样&C也随着下降，表明其&C对温度的变化相当敏感。每种温度下&C的变差系数均有一定的差别，其中常温和-40℃下的&C的变差系数低于其他3种温度下的数值。在0℃至-20℃这段温度范围，是材料发生韧-脆转变的过渡区，接头从以韧性断裂失效为主逐渐变化为以脆性断裂为主。因而，在这段区域中，&C综合反映了两种断裂模式的相互作用。在两端的温度区域，则只出现一种失效模式。
断裂韧性的统计特性　　本次试验对5种温度下ASTM A633钢焊接接头断裂韧性进行了测试，每种温度下的试件数均达到了5块以上，这为评估不同温度下断裂韧性的概率特性创造了条件。目前，有关文献［8，9］一般采用下列4种概率分布来描述焊接接头断裂韧性的分布规律：①正态分布; ②对数正态分布; ③Weibull分布;④极值I型分布。为此，笔者应用最小二乘法估计这4种分布的分布参数。5种不同温度下A633钢焊接接头&C的分布参数估计结果(正态分布、Weibull分布)见表3。
表3　A633钢焊接接头&C分布参数的估计结果
温　　　　度(℃)
Weibull分布
6.011&10-5
1.284&10-5
　　注:表中&、&&正态分布的分布参数；&、&、&&Weibull分布的位置、尺度和形状参数； s&采用最小二乘法的估计误差； &&相关系数。
　　分布参数估计结果表明，采用以上4种分布估计其分布参数时，相关系数均在0.833以上，高于满足线性条件所必需的相关系统临界值，表明这4种分布对于描述焊接接头的断裂韧性均有较好的适应性。为了选择最佳分布类型，需对相关系数的高低进行比较。26℃、0℃及-40℃4种温度下，正态分布的相关系数最高，Weibull分布或极值I型分布次之。温度为-20℃、-50℃时，相关系数最高的是Weibull分布。综合以上对比结果，可以认为在4种分布中，以正态分布和Weibull分布为最佳分布拟合。　　笔者还对给定估计分布参数下，4种分布假设进行了K-S检验，有关检验量在表4中给出。从表4可以看出，取显著度为0.05，5种温度下Weibull分布和极值I型分布的检验量Dn均小于临界值Dn,0.05［10］，能够通过分布检验，而常温下的正态分布和对数正态分布的统计量大于临界值。因此可以认为，与正态分布相比，Weibull分布能更好地描述各种温度下CTOD的概率特性。
表4　A633钢焊接接头&C4种分布类型的K-S检验结果
对数正态分布
Weibull分布
极值I型分布
P-T-&C曲线　　求得不同温度下临界CTOD的概率特性参数后，便能求得给定可靠度R下所对应的临界CTOD值。将不同可靠度下不同温度所对应的&C值绘制成图，可以得到多条对应不同R值的T-&C曲线，形成P-T-&C曲线。P-T-&C曲线既反映临界CTOD值随温度的变化规律，同时又能描述CTOD值本身所具有的概率分散性，这为合理选取临界CTOD设计值，或对断裂可靠性进行精细评估创造了条件。对相关数据进行数值拟合，可以得到不同可靠度R下A633钢焊接接头临界CTOD值与温度的关系式，即
上式中不同可靠度所对应的系数见表5。
表5　A633钢焊接接头P-T-&C曲线的拟合系数
-2.2619&10-5
-1.10922&10-5
8.95968&10-5
7.18833&10-5
-8.04132&10-7
1.06262&10-4
1.98214&10-6
1.01090&10-4
2.50586&10-6
结　论　　(1)A633钢焊接接头的断裂韧性具有明显的温度效应，其均值大小随温度下降而降低。0～-20℃温度区间则是接头发生韧-脆转变的过渡区。在常温段中，韧性断裂占绝对主导地位。在低于-20℃以后，只有单一失效模式，即脆性失稳。中间温度区间中，同时存在两种失效模式。　　(2)测定了A633钢焊接接头在5种温度下断裂韧性的概率分布特性。根据试验数据，推荐采用Weibull分布或正态分布来描述&C的统计规律。由此得到断裂韧性的统计特征值、分布类型及分布参数，可以应用于海洋平台断裂安全性评估和缺陷容限分析。　　(3)基于由试验数据估计得到的分布参数，求得不同可靠度对应下CTOD临界值，由此可以建立起描述概率、温度和CTOD临界值三者关系的P-T-&C曲线。此外，分析表明采用三次多项式来描述给定可靠度下CTOD临界值和温度的关系，可以取得很好的效果，笔者给出了相应的表达式和拟合系数。
本文为中国海洋石油总公司和国家自然科学基金资助项目()的部分研究内容.作者简介：陈国明,教授,生于1962年,1982年毕业于华东石油学院石油矿机专业,1986年毕业于该院北京研究生部石油机械工程专业,获硕士学位,现从事石油装备安全可靠性工程及计算机辅助机械工程等方面的教学与科研工作.地址:(257062)山东省东营市.电话:(.E-mail:gmchen .作者单位：陈国明　石油大学.华东　　　　　许发彦　中国船级社
参考文献　1　BSI PD 6493. Guidance on some methods for the assessment of flaws in welded structures on a fitness for purpose basis. 1991　2　Stacey,Burdekin F M，Maddox S J.The revised BSI PD 6493 assessment procedure-application to offshore structures. Proceedings of the 15th international conference on offshore mechanics and arctic engineering,～34　3　张彦华, 贾安东. 海上平台管节点焊接接头的脆性断裂评定. 中国海上油气, ): 52～56　4　陈国明, 王维东,许发彦等. 海洋平台用钢焊接接头断裂韧性概率特性的试验研究. 石油大学学报(自然科学版), ):54～58　5　GB2358&80裂纹张开位移COD试验方法.1980　6　何峻平, 徐济民. 单试样COD阻力曲线试验技术的研究.见：中国金属学会，中国机械工程学会，中国力学学会等编.第六届全国断裂学术会议论文集.浙江省富阳：～488　7　Wu S X. Crack length calculation formula for three-point bend specimen. Int. J of Fracture, ): 76～81　8　Burdekin F M，Townend P H. Reliability aspects of fracture on stress concentration regions in offshore structures. Integrity of offshore structures. ～286　9　Shetty N K，Baker M J. Fatigue reliability of tubular joints in offshore structures: reliability analysis. Proceedings of the 9th international conference on offshore mechanics and arctic engineering,1990，2： 231～239 　10　张思俊，吴世伟，甘　锋等.结构可靠度分析中随机变量分布函数的拟合.见：吴世伟主编.结构安全度与可靠度分析论文集.南京：河海大学出版社，
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历史上的今天
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blogTitle:'海洋平台用a633钢焊接接头的概率断裂韧性',
blogAbstract:' \n\n\n\n海洋平台用A633钢焊接接头的概率断裂韧性\n陈国明　许发彦\n　　摘要　测定了海洋平台导管架用A633钢焊接接头在26℃、0℃、-20℃、-40℃和-50℃等5种温度下裂纹尖端张开位移(CTOD)临界值&C的统计特征参数。应用统计方法证实不同温度下CTOD临界值可应用Weibul',
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{list wl as x}{/list}现在就让我自己来回答一下。&br&第一个方案：考研应用统计数据挖掘或者大数据方向，然后毕业在到相关企业应聘。在考研准备阶段，除了英语政治，就是数学和统计学专业课。对了我准备的是专硕，是数学三，因为本科是应用数学虽然没学过但是上手还比较容易，高等代数第六版，线性代数和概率论是浙大版的。432统计学为专业课，学校不同重点不同，多多留意学校官网和各种论坛参考书。当然我也在准备阶段，一起加油吧。&br&第二：没有考研或考研失败，没有了学校培养就要靠自己了，我现在也没有很清楚，但是可以从深入浅出系列丛书入手，慢慢就清楚了。
现在就让我自己来回答一下。 第一个方案：考研应用统计数据挖掘或者大数据方向，然后毕业在到相关企业应聘。在考研准备阶段，除了英语政治，就是数学和统计学专业课。对了我准备的是专硕，是数学三，因为本科是应用数学虽然没学过但是上手还比较容易，高等…
个人经验来说，实操非常重要。直观体现是你做过的项目数，比方说kaggle平台提供的各种playground项目和真实比赛。在这过程中你会发现大量前人提供的数据处理，模型建立的经验和代码，这对新人提高来说非常难能可贵。&br&&br&更进一层的话是参加实战比赛拿到高的排名，当然目标不是奖金而主要是锻炼综合能力，不过如果能挤进前10%的话，你也就不会在这里问这些问题了。&br&&br&最后， 妥善管理自己的github，技术官真要了解你的话，最直观的方法就是读你写的code。&br&&br&talk is cheap不是么？
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- 参考知乎陈丹奕的文章
- 听一下udacity 的数据分析师课程
- 直接搜索可分析的数据集，一定要用英文搜索，资源更多更有方向性和操作性。&/p&&p&以上4种是我参考过的，但是起关键作用的是最后一种，我找到了一篇文章是介绍初学者可分析的5个数据集，它里面有很多的导航，会教你如何去简单清洗，如何思考分析，如何用Excel/Python/R 去实现你的想法。我当时选的R来做的，不过我觉得选Python更好。我简历中的数据分析报告就是参考这篇文章做出来的。&/p&&p&&b&一个推荐&/b&&/p&&p&对我帮助比较大的是国外的一个博客statsguys，这个博客的博文全是关于数据分析师的种种，参考价值特别大，我的简历是参考了它里面的一篇博文写的。它全站的博文我都看过一遍，好几篇我觉得价值比较大的看了好几遍，每次有点困惑的时候就去看一看。&/p&&p&这是我找数据分析师工作的个人经历，希望对你能有一点参考价值。如果还有其它疑惑，可以私信我，我踩过的坑能回答的尽量回答，我踩了蛮多坑的。&/p&
---------------------------------------------------文中推荐的链接----------------------------------------------1. 5个初学者可以做的小项目：2. statsguys博客：s3. kaggle上的导航：
&p&题主你好，我上周刚签完三方协议，看到这个问题忍不住想说几句。希望能以一个刚找到工作的学生的视角来提供一些参考，也算是对自己这三个月的总结。&/p&&p&我和你一样，应用统计专业，同是考研狗，只不过我已经知道自己没考上...我是从去年三月份开始准备考研，大概从去年六月份开始全面复习，即除了考研以外的其他事我都没做了。&/p&&p&我想先介绍一下我在找到第一份数据分析类的实习前的背景：&/p&&p&大二的暑假，开始自学r语言，过完了《r语言实战》和吴喜之老师的《统计学---基于R的应用》，从此开始接触到统计之都，数据科学，感觉打开了新世界的大门…大三上开始在coursera上自学python，具体的可以参看我的另一个回答，跟完了那上面的几个课程，动手写了个爬虫，python也算是入门了。&/p&&p&大三的寒假，由于结实了几个志同道合的小伙伴&a href=&///people/f5a192fc59b582d65d8a7edc79d9ab36& data-hash=&f5a192fc59b582d65d8a7edc79d9ab36& class=&member_mention& data-hovercard=&p$b$f5a192fc59b582d65d8a7edc79d9ab36&&@何燕杰&/a&，参加了挑战杯。用挑战杯策划书上的话说就是：致力于开发出一款贝叶斯统计软件。是的…仅仅是上了一门贝叶斯统计的专业课，又让我们迷上了贝叶斯理论，觉得任何参数都可以有先验分布的设定又打开了我们新世界的大门。当然，因为这个又学了c#，所以软件也是边学边开发，从最底层的大数运算到统计分位数的计算，再到统计假设推断，方差分析，回归分析等基本功能都搭建成功了，然后开始研究MCMC，MH算法和Gibbs抽样，至于后来为什么放弃，一言难尽...就不再解释了。&/p&&p&好了，这就是我考研之前的技能掌握情况:略熟R，python，C#入门，懂些统计学知识和常见的数据挖掘算法。&/p&&p&然后在我结束挑战杯后，就开始进入了考研复习，由于怕编程分散精力，所以我一直没有再碰过这方面的东西，也就是平时看着小伙伴们分享一些文章。然后12月底考研结束，此时我已经有大半年没学习关于数据科学方面的知识了，对于一个变化很快的行业，这已经算是很长的一段时间了。&/p&&p&感觉前戏有点长，下面进入正题：&/p&&p&实习一：&/p&&p&由于学校要求毕业实习，所以我一考完就开始写简历（之前没实习过，也没写过简历）。虽然大半年没学习，靠着之前的一点老本在简历上写了自己熟悉R语言啥啥的…投了很多份实习（在实习僧，拉勾网上），都是关于数据挖掘/分析方面的。等了两三天没有消息，由于第一次投简历没有经验，感觉心里有点慌…&/p&&p& 终于在12.31号，有一家公司叫我去面试，面试很轻松，面试官先让做个自我介绍，就简单问了下之前挑战杯开发统计软件的经历，由于我准备了这个问题，所以回答的还是挺流利。之后面试顺利通过（小公司，加上只是实习生），我就在元旦之后去实习了。公司名字就不透露了，反正官网上的title是大数据商业分析公司…&/p&&p&另外说一句，由于我考研结束，我的小伙伴们终于按捺不住自己的安利之心，开始向我推荐linux，vim（对，不是emacs..），然后我又开始进入linux的坑，顺便开始复习之前的知识（虽然都忘光了）。&/p&&p&满怀激动的我以为自己的第一份工作一定是可以跟着大牛学习牛逼的技术，然而我却操作了2个月的excel…简单来说，就是我们公司不是走技术流。&/p&&p&国内现在有很多提供商业解决方案的大数据公司，这其中的一部分公司的技术主要集中在数据爬取与储存上，然而在分析这块主要就是写报告（就是不跑模型，只用excel做描述性统计）。&/p&&p&所以我在那边的主要工作就是用excel做些数据清理的工作，其实就是对爬下来的数据进行去重，去除无效值等等。这些工作不要求你有任何的统计，编程知识。只要智商正常，经过两小时培训，你就可以开始干活了。&/p&&p&下面说说我的第一份实习收获：&/p&&p&1.初步了解职场，体验到了和学校不一样的环境，知道了下次找工作的时候一定要把自己以后要做的事情问清楚…&/p&&p&2.学了一些工作规范，包括文件的命名，格式，至少不让自己的文件看起来乱七八糟。&/p&&p&3.熟悉了我对excel的应用…包括筛选，排序，去重等功能（好吧我说不下去了…&/p&&p&4.最后这点我觉得是最重要的，这两个月我摸清了公司的盈利模式，目标顾客等。更加深入的了解的如何将数据应用到具体的业务，以及数据归根结底是为业务服务的，这些恰好是我以前从未考虑过的。在我以后的面试经验中发现这一点非常非常非常重要，至少是对于数据分析师来说是的。&/p&&p&在混够了经验之后，我的考研成绩也出来了，其中的辛酸也只有自己能体会到，天天纠结是二战呢还是找工作呢。后来抱着先找工作，找不到满意的就去二战的心态，开始修改简历，投简历。由于春招的互联网公司很少，而且我是二月底就开始投简历了，所以我是直接走的社招，不过最后大半个月还是得到了四次面试机会。顺便说一下，我主要是在拉勾上投的简历，至于啥51job，我就呵呵…&/p&&p&面试一：&/p&&p&上海某汽车互联网公司，数据分析师职位。&/p&&p&HR第一次打电话我手机没电没接到，后来过了一个周末又打了一次，问了些基本问题，哪里人，之后想在上海发展吗之类的，然后约好面试时间。&/p&&p&下面讲重点&/p&&p&面试官基本上会让做个自我介绍，然后根据简历开始问问题，问了我：&/p&&p&1. 讲一下你在之前那家公司的主要工作&/p&&p&2. 你用python做过爬虫？爬过哪些数据？&/p&&p&3. 考研失败了？考了哪个学校（…内心奔溃&/p&&p&4. 问了关于挑战杯的具体细节&/p&&p&5. 你对哪些行业比较感兴趣？你对汽车方面有什么了解吗？(由于我之前实习做个一个汽车的项目，所以他也追问了我几个问题，比如：从哪些方面来分析一辆汽车？为什么把噪音单独分为一类？)&/p&&p&6. 最后一个问题，估计也是最重要的一个问题：如果你有我们某个app的所有用户数据，现在要构建一个用户的信用评分模型，你会怎么做？（由于我之前没有仔细体验过他们那个app，再加上第一次正式面试一时紧张于是答偏了…）&/p&&p&总结一下，面试官全程冷漠脸，后来才知道这可能就是传说中的压力面。没有问太细的技术问题（太细的我也早忘了），至于软件什么的，他说他们那里用什么都可以，R/python啥都行。然后问我有什么问题要问他吗，我就问了这边的具体工作，他说他们现在主要是在做个性化推荐之类的。然后让回去等消息，结果当然是没有消息了，（我觉得要么是这家公司不诚心找应届生，要么是我最后一个问题答崩了）&/p&&p&不过一次面试也让我学到了很多东西，最重要的是明白了一定要提前预习好对方公司的业务，并且猜对方可能会问你什么，然后认真准备。能做到这点基本上你去面试就秒杀很多人了。&/p&&p&面试二：&/p&&p&第二家公司也就是我现在的东家，某互联网金融公司，职位：数据分析师&/p&&p&hr一打电话就说我们想培养一些优秀的应届生，让人感觉很有诚意。&/p&&p&下面讲面试过程&/p&&p&面试官（也就是我现在的leader）问了问我：&/p&&p&1. 自我介绍&/p&&p&2. 讲一下之前的工作经历&/p&&p&3. 具体问了挑战杯的细节&/p&&p&4. 讲一次你数学建模的经历&/p&&p&5. 问了一个sql的join问题（sql我考研之前没学过，投简历的时候开始自学，面试前一天刷了几十道题，刚好问到了）&/p&&p&6. 你说你崇尚geek精神，请举个例子说明…（这里我说了自己崇尚开源精神，然后目前正在学linux，vim等等的）&/p&&p&7. 你python爬虫用了哪些包？&/p&&p&8. 你平时喜欢写博客吗？&/p&&p&9. 最后一个问题：如果我给你一周时间学会spark，你会怎么做？&/p&&p&总结一下，面试官是偏技术型的，我准备了很多关于业务方面的知识结果都没有问到…感觉自己也是很紧张的，回答比上次面试好一点但心里还是没有底气，后来说让我先去实习，看表现谈留任和薪资。&/p&&p&后来才发现leader也是geek一个…早在几年前就是vimuser了…不知道这是不是给我机会去实习的一个重要原因…&/p&&p&面试三：上海某互联网旅游公司，产品数据分析师&/p&&p&最开始接到这家公司的电话我的内心是复杂的，一方面这家公司在上海也算是巨头了，要我去我还是很乐意的；另一方面我在现在这家公司已经实习一周了，而且感觉同事，leader都不错，做的也是我喜欢的事。&/p&&p&总之，最后抱着学习的心态还是去面试了，面试官是位女性，问了我：&/p&&p&1. 自我介绍&/p&&p&2. 之前工作的经历&/p&&p&3. 对于这个职位的看法，以后的职业发展（是想做产品还是想做数据？）&/p&&p&4. 如何估算全上海一天一次性筷子的使用量？（有兴趣的小伙伴可以在评论区讨论）&/p&&p&5. 如果某个页面的某个产品的这个月的销量下降很多，你会从哪些方面去分析？&/p&&p&6. 如果我们想给用户做优惠券的个性化推荐，你会怎么做？&/p&&p&总结一下，可能由于面试官不是技术这块的，没有问我有关具体技术的问题，全是问的产品业务。由于我提前两天准备了，除了一次性筷子的那个问题有些猝不及防，其他感觉回答的还不错。&/p&&p&前面大家聊的都挺愉快的，面试官还表示她现在非常缺人手做事。最后聊到留任问题，面试官就开始不动声色的提醒我只有你表现的特别优秀才有机会留任，我心底一震，就问她特别优秀是指多优秀？她说：表现得比我们新员工要优秀一些，顿了一下又说，可是我们新员工已经很优秀了，这个岗位原则上是不招本科生的之类的。可能是看到我脸色有点不太好，面试官又解释说：要是之前扩招的时候还好点，现在留任名额卡的特别紧。&/p&&p&后来我又和hr聊了一下，hr说其实只有一个留任名额，但是已经有个研究生在那边实习了，走的校招。我心想：你们说白了就想招实习生做事，没想着给别人留任机会，又嫌弃大三的没经验。但是大四别人都要考虑留任，谁会过来当备胎的啊。于是我就说回去考虑考虑，最后很客气的给他们hr回了邮件说不能去实习，结果人家也没屌我，呵呵。&/p&&p&第四家公司也是某互联网金融公司的数据分析师，但是由于比我现在的公司小，考虑了一下答应去面试，但最后水了别人。&/p&&p&在现在的公司实习了三周，问了hr留任的事项，hr和我leader和部门boss谈了一下，最后回复我说他们觉得我表现都很好，愿意我留下来。最后薪资也不比某互联网旅游公司低，庆幸自己当时的决定。&/p&&p&总算讲完了，从一个什么都不懂的新手，经历了几次各种类型的面试，也终于可以边做自己喜欢的事边把钱赚了…&/p&&p&最后给一些建议：&/p&&p&1. 学好sql，作为一名数据分析师，sql是你最最最基本的技能，你总不能连数据也不会提取吧？&/p&&p&2. r/python/sas先任学一门就可以了，excel要掌握好。&/p&&p&3.仔细看招聘要求，不同的岗位要求差别很大，面试前认真准备。&/p&&p&4.试用期认真表现，每天主动向领导汇报工作进度。&/p&&p&5.尽量读个研究生，或者工作两年去国外读（也是我目前的想法）至少我们部门里八成以上是研究生。&/p&&p&6.一定一定一定要多学数据分析的思维，逻辑，方法。要结合到业务中去，让数据分析可以落地，这才是分析真正的目的。&/p&&p&之前看到有人说：软件技能是术，业务逻辑是道。我认为只有术与道结合起来，才是真正的数据科学，各位共勉。&/p&
题主你好，我上周刚签完三方协议，看到这个问题忍不住想说几句。希望能以一个刚找到工作的学生的视角来提供一些参考，也算是对自己这三个月的总结。我和你一样，应用统计专业，同是考研狗，只不过我已经知道自己没考上...我是从去年三月份开始准备考研，大…
&p&谢 &a class=&member_mention& href=&///people/9c1aeee6ded57a89b049c1& data-tip=&p$b$9c1aeee6ded57a89b049c1& data-hash=&9c1aeee6ded57a89b049c1& data-hovercard=&p$b$9c1aeee6ded57a89b049c1&&@陈丹奕&/a& 邀。&/p&&p&我是金融科班出身，本科一毕业就去BAT做了数据分析师，目前也是面试官之一。&/p&&p&我被面试，和面试别人的时候，主要关注7个方面。&/p&&p&&b&1.
&/b&&b&基本工具&/b&&/p&&p&包括规定动作和自选动作两类。目前我所在的组不需要关心数据来源和结构化的问题，有专门的工程师团队写爬虫、做清洗、维护计算集群和数据库。所以主要考察点在于查询和衍生指标的计算方面。&/p&&p&&b&1.1 &/b&&b&规定动作&/b&&/p&&p&&b&SQL&/b&&b&查询：&/b&JOIN ON、DISTINCT、GROUP BY、ORDER BY等等。从数据库中提取数据是数据分析的第一步。另外我们的数据规模是TB级的，所以还要能使用SQL让集群做一些简单的计算，不然都下载到本地的话运算资源是肯定不够的。可能还会问一些非常基础的问题，比如PRIMARY KEY、int、str、double之类。&/p&&p&&b&Excel&/b&&b&：&/b&数据透视表、VLOOKUP、COUNTIFS、SUMIFS、VAR.P、条件格式等等，可能会涉及到诸如VLOOKUP中的TRUE和FALSE参数有什么区别，VAR.P和VAR.S有什么区别等细节问题。&/p&&p&&b&1.2 &/b&&b&自选动作&/b&&/p&&p&根据简历来问，简历上写什么就问什么，会问得比较深入。Python、Stata、R、SPSS、SAS、EViews都算比较常见的数据分析工具。&b&顺便奉劝各位不要作死，毕竟不作死都有可能会死。&/b&比如简历上写“精通Python”，虽然我知道简历注水是常态，但既然都“精通”了，那我问到pandas，regular expression，DataFrame.iterrows()返回的是Series还是dictionary还是list
of tuples，tuple和list的区别的时候好歹都得答出来吧……&/p&&p&&b&2.
&/b&&b&逻辑思维&/b&&/p&&p&主要分为两方面，对业务逻辑的理解能力和行文的逻辑水平。&/p&&p&&b&2.1
&/b&&b&业务逻辑&/b&&/p&&p&虽然一个业务看似流程简单清晰，但产生数据的复杂程度往往超过大多数人的想象。对业务逻辑的考察主要通过相关项目经历。如果是典型的学校项目，我会比较关心指标设计选取、代理变量选择、误差分析、因果性解释等。&/p&&p&&b&这里再次奉劝各位不要作死，写在简历上的项目经历起码自己要非常熟悉，对答如流。&/b&如果我听你介绍15秒项目后提出的问题(如“你为什么说 北京经济适用房建筑面积与房屋建造年份的乘积 是一个非常重要且有实际意义的解释变量？”)就能把你难住的话，那你也会把我难住的——尼玛面试评价表怎么写啊摔！我回去就得把HR批判一番！！！&/p&&p&以我为例，我每天接触的是700多张表，每张表的字段往往超过200个。这些表和字段往往还有关联。面对这么多业务指标，能否迅速理解它们之间的联系? 面对新的数据需求，能否逻辑清晰地将它拆分成指标、二级指标并进行各种计算? 面对复杂的局部最优化和全局最优化需求，能否“抓大放小”，能否迅速找到关键控制点、关键影响因素并加以优化? 我每天通常只有不到1小时的时间用来出一份要发给CEO等大佬的，关于业务数据分析和后续指导意见的报告。思维不敏捷，逻辑不清晰的话，是很难做好这份工作的。&/p&&p&&b&2.2
&/b&&b&行文逻辑&/b&&/p&&p&毕竟最终产出是一份份报告，可能是HTML邮件也能是PDF。文章结构还是很重要的。这里不展开说了，不过关键的几点是先说结论，先写摘要。&/p&&p&&b&3.
&/b&&b&理论储备&/b&&/p&&p&也分为规定动作和可选动作。&/p&&p&&b&3.1 &/b&&b&规定动作&/b&&/p&&p&主要是基础的统计学理论，如方差、协方差、算数平均数、几何平均数、中位数、众数、分位值、双峰数据、长尾数据、假设检验、期望迭代法则、贝叶斯原理等。&/p&&p&&b&3.2 &/b&&b&自选动作&/b&&/p&&p&根据简历来问，简历上写什么我一定会问什么。&b&第三次奉劝各位不要作死，写的检验也好机器学习算法也好好歹自己要知道原理、适用条件、局限性。&/b&不然我跟你聊起Pearson distance、K-means cluster的随机性问题的时候你接不上来也是很尴尬的。&/p&&p&&b&4.
&/b&&b&对细节的敏感度&/b&&/p&&p&作为数据分析师，每天要关注大量数据指标。对细节的敏感度是非常必要的。这主要分为两方面，对统计口径的敏感度和对数据的敏感度。&/p&&p&&b&4.1 &/b&&b&统计口径&/b&&/p&&p&统计口径一致是确保数据可比性的基础，这非常考验数据分析师的敏感度和行业经验。比如转化率，是点击算转化还是注册算转化还是购买算转化？配送时间，是从用户下单开始计时还是从订单确认开始计时还是从商品出库开始计时？客单价包不包括配送费、打包费、代金券形式的折扣优惠？&/p&&p&&b&4.2 &/b&&b&数据&/b&&/p&&p&我非常关心候选人对数据异常波动、离群值、平均数没有代表意义等情况的迅速识别能力。比如已知然寿司套餐单价1,500，酒水单价300，平均客单价2,500，能不能马上想到这可能是双峰数据或者长尾数据，抑或既双峰又长尾的数据？&/p&&p&&b&5.
&/b&&b&学习能力&/b&&/p&&p&互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。能否迅速掌握新知识，解决新问题是候选人必须证明给我看的。&/p&&p&主要考察的方式是了解过往项目经历，或者我出作业题(比如Sci-Hub)。&/p&&p&&b&6.
&/b&&b&排版和简单UI设计&/b&&/p&&p&我认为数据分析报告必须简洁、清晰、重点突出。主要考察方式是出作业题让候选人限时交一份slides(就是PPT啦)出来。能掌握标准的Microsoft Design Language是大大的加分项。&/p&&p&&b&7.
&/b&&b&价值观&/b&&/p&&p&主要看工作热情、态度、道德水平等等，这方面我问的问题比较随机，没什么规律可循，甚至问过机械键盘、人体工程学设计等方面的问题。&/p&&br&&p&对互联网行业有兴趣的话，欢迎给我私信发简历。腾讯阿里百度滴滴美团今日头条之流我都去面过，HR也是认识几个的~&/p&
邀。我是金融科班出身，本科一毕业就去BAT做了数据分析师，目前也是面试官之一。我被面试，和面试别人的时候，主要关注7个方面。1.
基本工具包括规定动作和自选动作两类。目前我所在的组不需要关心数据来源和结构化的问题，有专门的工程师团队…
&p&小壹首先得和大家说个事实，那是数据分析很重要！&/p&&p&
今天的主题便是
“数据运营学习进阶之路——入门级篇”&/p&&br&&p&
在开始之前，小壹还一如既往的提供资源~&/p&&br&&br&&blockquote&&strong& 赶紧关注公众号后回复“数据”，公众号名称为Walking手记 即可获得“深入浅出数据分析”这本电子书（pdf）资源！千万不要错过~&/strong&&/blockquote&&p&长按识别二维码关注咯~&/p&&br&&p&
“深入浅出数据分析”这本书以“章回小说”的形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应该学会的数据分析技能，这是一门入门级数据分析学习书籍，非常适合初入职场的新人，或者是初学数据分析的亲们~！&/p&&br&&br&&p&&em& 那就让小壹来讲讲数据分析那些事~&/em&&/p&&br&&p&
运营包含了诸多繁琐的工作内容，从基础的内容编辑审核开始，再到运营所负责的专有领域，例如新媒体运营，活动运营，用户运营等等。在这些所列举的运营职责中，数据无可厚非的贯穿其中。&/p&&br&&p&
“没有数据支撑的运营做不好运营工作~”&/p&&br&&p&
你可以想象“数据”就如同人一样，也分显性印象和隐性印象。你走在路上碰到一个人，首先映入眼帘的便是此人的身高颜值，这种直接就显露出来的特征就称为显性印象，面对海量的数据，首先你就只能看到这组数据所能代表的基本特征；如果你对此人进行更深入地了解，或者通过长时间的接触，比较，分析等就会发现其背后的性格特点等，这种特征就称为隐性印象，海量数据通过建议标签，拆分目标，建立方法便能从数据产出未来的决策，导致的原因等等。&/p&&br&&p&
既然数据这么重要，那又该如何采取步骤对海量的数据进行分析呢？&/p&&br&&br&&br&&p&一：建立维度&/p&&br&&p&
面对海量的数据，我们首先需要对数据类型进行区分，每个数据的背后都有它存在的意义与用途，那么如何将这些数据进行建立标签呢？（如同对人的颜值进行区分）&/p&&p&
举个例子：用户运营层面中，我们都知道用户可分为活跃用户，潜在用户，忠诚用户，回流用户，付费用户等等类型，每种用户分群都会存在其特定的数据，我们所需要做的便是将这些数据按照特定的维度进行区分。&/p&&p&
同样，我们也可以将海量的数据按照时间的维度，按照自己的目标进行拆分等等。&/p&&br&&p&二：细分数据&/p&&br&&p&
经过第一步的步骤成功将海量的数据按照自己设定的维度进行区分后，就到进行细分数据项的步骤了。怎么解释呢？每一个维度的数据都存在着特点和指标，我们需要进一步地拆分和细化运营指标，根据数据的包含结构，&strong&建立数据指标体系&/strong&。&br&&/p&&p&
举个例子来说，电商公司判断具体收益的情况 其中一个比较重要的指标便是从订单数据这一数据维度进行细分分析。于是面对订单数据这一维度中，我们对其进行细分，可以细分为&strong&每日购买用户数，支付订单数，支付订单触发用户数，支付订单实际金额总和，每日订单量等等子数据。&/strong&&/p&&br&&br&&p&三：建立目标&/p&&br&&p&
经过前2个步骤的完成，我们已经将数据指标体系初步搭建成功了，可是光靠这些数据支撑起的体系只是停留当前的纸面上，我们还需要根据工作特点或者是未来所要达成的高度进行设定目标。我们需要从数据指标体系中，确定能够进行优化的数据点。&/p&&p&
举个例子，活动运营的主要职责是制定整套活动方式的策划案，同时也是需要对活动结束后进行复盘。&strong&关心的点除了最终参与的效果；活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的路径转化率等指标&/strong&，此外，在清楚了解这些活动造成的效果后，确定能够进行优化的数据点，并作出建立目标，避免下次活动再次遇到同样的问题。&/p&&br&&br&&p&四：采集数据&/p&&br&&p&
运营人员若需要数据的支撑，其中对数据的采集也是一个“重要工程&，这里所说的采集数据会涉及到数据埋点的问题。产品开发初期，运营人员需要根据运营体系规划好埋点清单给到开发人员。产品经理与运营人员可对数据展示平台进行沟通，若技术团队资源丰富可根据实际需要自行开发后台，若技术资源有限，也可与第三方平台达成合作，例如诸葛io，友盟，百度移动统计，神策分析等等&/p&&p&
成功对数据进行采集后，我们需要对部分数据进行清理，其中涉及到数据的重复项，缺失项，异常的波峰波谷进行 清洗，以免对真实的分析结果造成影响。特别是波峰波谷的现象，这类往往是问题的关键，有可能是额外的销售突出，也有可能是技术问题。&/p&&br&&br&&br&&br&&p&四：分析方法&/p&&p&&br&
小壹在这里讲的是入门的数据分析方法，请做好笔记咯 ~&/p&&br&&p&&strong& 1. 对比分析法&/strong&&/p&&br&&p&
根据设立的维度，探寻数据的变化，通过数据对比从中发现蕴含的规律。&/p&&p&
对比的原元素可包括与历史同期数据对比，与不同时间段的数据对比，与同行业的数据对比，与竞品产品的数据对比，不同用户分群间的对比等等。&/p&&br&&p&
上边这张图展示了中国移动的用户数的变化情况，采用的正是通过不同季度之间的对比突出用户的增长。从图中可以清晰地看出时间从2010第一季度开始，中国移动地用户数得到大幅度地增长，再结合当时的手机热潮的兴起，这也符合数据增长的原因。&/p&&br&&br&&p&&strong&2.平均分析法&/strong&&/p&&p&
采用这种数据分析方法，可以了解到一定和相同条件下，某个数据指标的一般情况，从而反映出具体的数据点健康程度。&/p&&br&&p&
但是使用此中分析方法也是具有局限性的，前面我提到需要在一定和相同的条件下，举个例子，若是某公司的APP，其产品的盈利点主要针对的主要是广东地区的用户，推广的重点倾向于广东地区，那若要分析全国的注册用户数的基本情况，其利用平均分析法就有点不科学了。同样的，平均分析法的”平均“是有前提的，必须建立在数据是有效的前提下的，例如该APP的订单数某天突然降为0，这就要考虑是技术的问题，其数据点不可以运用进平均分析法中。&/p&&br&&p&
总的来说，使用平均分析法的前提必须建立在各个数据点是相似的情形下方可使用。&/p&&br&&br&&p&&strong&3.整体结构分析法&/strong&&/p&&br&&p&
这种方法比较好理解，就是分析该数据点占据总体数据指标的权重。通用的格式是（部分/总体）*100%，占比越大，说明该数据点的重要程度越高。而通常这种方法的展现的形式以饼图为主。&/p&&br&&br&&br&&p&&strong&4.杜邦分析法&/strong&&/p&&br&&p&
还有一种相对复杂的分析方法叫做杜邦分析法，其采用的原理是逐层突破。怎么解释呢？&/p&&p&
举个例子，若是某公司的app销量减少了，需要查出究竟是什么原因造成的？在不清楚具体的原因情况下，我们可以进行逐层突破。销量=付费人数*客单价，付费人数=活跃用户数*付费转化率，假设付费转化率不变，我们还可以对活跃用户数进行突破，活跃用户数=新用户的活跃用户数+老用户的活跃用户数，假设老用户的活跃用户数变化情况不大，新用户的活跃用户数降低了，继续突破~新用户的活跃用书数=转化率率*注册用户数，假设转化率变化不大，我们还可以接着通过推广渠道进行分析.....直到明确某个点后，我们才可以进行优化运营策略。&/p&&br&&br&&p&
其实，我们需要数据分析的目的，便是从数据发现问题，并对问题进行整理后进行头脑风暴，归纳出运营决策的出现的问题，总结是什么环节/原因造成问题出现，我们又需要做出什么动作进行优化.....&/p&&p&
造成数据异常的原因，我们可以根据实际的情况进行分析，也可以根据经验直接判断。小壹这里就总结出这几点（仅供参考），时间，用户画像的不同，PEST原理不同，关联特性，推广渠道问题，产品体验感不足等等。
而数据展示的图例，我们可以采用什么方法呢？若要看某个指标的占比情况，可以采用饼状图例，若有看数据的发展趋势，可以利用条形图，折线图等等。&/p&&br&&br&&p&
下面小壹推荐几款第三方数据分析平台&/p&&p&
友盟，百度移动统计，诸葛io（可以分析用户画像，推广渠道质量，拉新留存情况），神策分析（用户行为数据分析，用户分群），BDP，数据观，文图（数据图例构造）
艾瑞，易观智库，企鹅智库，百度指数，搜狗指数，梅花网，尼尔森（数据采集）...&/p&&p&
好啦，文章就到这里了，大家若是有什么问题或者想要吐槽的，可以在后台私信小壹，也可以加小壹的微信，欢迎~&/p&&br&&p&
最后的最后，小壹不定期会发表分享自己的干货文章，小壹希望与你踏上学习与工作之旅，若你喜欢本微信公众号，千万不要忘记关注哈~微信公众号是 &strong&Walking手记&/strong&&/p&
小壹首先得和大家说个事实，那是数据分析很重要！ 今天的主题便是 “数据运营学习进阶之路——入门级篇” 在开始之前，小壹还一如既往的提供资源~
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对于大部分人来说，数据分析基本上都是靠着自学完成，比如我就是一个典型的案列。题主是计算机出生，上手数据分析应该比较容易一点。我没接触过什么编程，目前也在搞SPARK,HADOOP等，也没觉得自己比别人差多少~~&br&&br&我给出的这个回答基于我自己的学习路径，并且主要是以书本为主，尝试回答一下：&b&一个新手如何系统的学习数据分析&/b&&br&下面我先给出书单：&br&&figure&&img src=&/b9904e2bbca6dcd353d359_b.jpg& data-rawwidth=&1212& data-rawheight=&1258& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1212& data-original=&/b9904e2bbca6dcd353d359_r.jpg&&&/figure&&br&这些书籍都有对应的中文版本。我喜欢将学习分阶段进行，这样学习起来有目标并且不会太累，每个阶段完成各自的任务就好。后面的星星代表每本书籍的重要度，星星越多表示该书越值得阅读。&br&&br&&b&初级阶段：&/b&&br&首先，我是赞成PYTHON ROCKS这句话。说多了你可能不理解，但是当你正真在工业上应用的时候，你就会发现PYTHON能做很多R不能做的事情。 因此强烈建议第一阶段以打基础，学习PYTHON为主。 那么怎么学？&br&《深入浅出数据分析》 是可以学习到最基础的统计、概率等理论知识，这些知识是你前进的基石，而且此书延续了head first系列的一贯作风，非常的有趣味，读起来不会感觉枯燥乏味！&br&&br&接下来你应该好好的学一学PYTHON这门语言。我们说PYTHON可以做的事情太多了，数据分析只是它的一个功能而已。因此锁定目标，只学习有关数据分析部分的知识就行，其它涉及到什么WEB开发，网络编程的一律跳过，一定要集中精力去攻克你的目标，不要分神，有时候摊子铺大了就回不来了！！
那么《利用PYTHON进行数据分析》绝对是你学习PYTHON的不二之选（我指的是数据分析），这本书的作者是大名鼎鼎的pandas的作者，你可以想象这本书的权威性。因此去买一本，好好的研究一番，基本上你的数据处理能力能上好几个台阶。一定要重点学习numpy,pandas,matplotlib.
&br&&br&然后，SQL是你逃不掉的命，一定要写好，你既然是计算机专业，应该不需要我强调太多~&br&最后一本书你就当着小说读读就行，改善一下你程序员的思维，学会一点怎么在真实业务中应用数据分析技巧！记住：这是趣味书！&br&&br&以上就是初级阶段，主要以看书为主，让自己对数据分析有一个初步的认识。&br&下面的中级，高级就需要配合视频和书本一起来学习了~&br&&br&&b&中级进阶：&/b&&br&这一部分是核心的地方，也是你能够和别人拉开距离的阶段。学的好，薪资蹭蹭的往上涨，学不好，那就多学几遍。&br&在这个阶段的核心任务就是：撸的了代码，算的上公示，看得懂业务！
&b&中级阶段会涉及到大量的使用代码和模型去解决实际业务问题！&br&&/b&&br&看清楚三点：代码、模型、案列&br&你要边学边用，这样才能学的更快，收货更多！ 那么怎么学？&br&第一步，《数据挖掘导论》这本书先花一个月的时间好好的阅读下，知道数据挖掘的一个雏形，能够认识一些常用的模型和算法。能够搞清楚常用的监督和非监督学习，提到模型要能说出它的应用场景和优缺点。回答几个关于这本书的常见问题？&br&1. 阅读这本书是否需要一点课前知识？ &br& 答：要，但是不多。&br&2. 都有哪些课前知识？&br&答：微积分，概率论，线性代数，运筹学等等&br&3. 我的天！那我是不是先要去学习一下这些知识后再来看这本书？&br&答：千万别！！！ 记得我前面说过：摊子铺大了你有时候就回不来了。 &br&4. 那我怎么学？&br&答：很简单。直接看书，看不明白的就去google。比如说你看到SVM那里，不知道什么是拉格朗日，那么就去Google（其实这本书的附录也讲了什么是朗格朗日，甚至还讲解了怎么进行矩阵计算）。 总之，不要兜圈子，遇到什么就去补什么。&br&&br&同时，在这里我强烈建议你去学习一下coursera上面的机器学习课程，你会对算法有一个更深的认识，关键是你能学会矩阵计算，梯度下降等常用技能：&br&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/mach&/span&&span class=&invisible&&ine-learning&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&&br&&br&第二步，使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。请使用《集体智慧编程》，这本书的评价我也给你们贴出来，豆瓣评分9分，质量自然不用我说。我唯一想强调的是：请你一定要全部代码自己写一遍，不要复制粘贴！！！！！！&br&&a href=&///?target=http%3A///subject/3288908/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&集体智慧编程 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&如果有时间，请去学习一下关于PYTHON的课程：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Computer Science and Programming Using Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&第三步，欢迎使用《机器学习系统设计》这本书，你会接触到PYTHON里面最niubility的SCIKIT-LEARN机器学习包。虽然官网文档阅读性已经很佳，但是缺少一个系统的过程。而这本书就是教会你如何从真实的业务角度去思考运用机器学习模型。 同样的，请你自己敲代码，不懂的就去看官方文档，还是不懂的就去google。&br&&br&第四步，想知道为什么豆瓣和亚马逊的推荐那么准确？
那么《推荐系统实战》绝对是一本最佳的书籍，作者将全部的算法使用PYTHON实现，无论是基于业务的推送还是基于协同过滤算法的推送都讲解的非常清楚！！如果你有兴趣了解，请毫不犹豫的上马拉弓~&br&&br&第五步，你一定听说过R，一定也纠结过到底学习R还是PYTHON。那么我就粗暴的回答一下：都要学！，前期已PYTHON为主，后期一起学习R语言，不要问我为什么，纯属个人感觉。 &br&《R IN ACTION》绝对绝对是入门的最好参考书，没有之一。跟着书上的代码敲一遍，模型计算都自己搞清楚（你有了前面的基础，这些学起来很轻松）。&br&最后，COURSERA上面的R语言课程很糟，谁听谁倒霉，不信你去试试？&br&&br&高级部分下次再敲，累~~~
对于大部分人来说，数据分析基本上都是靠着自学完成，比如我就是一个典型的案列。题主是计算机出生，上手数据分析应该比较容易一点。我没接触过什么编程，目前也在搞SPARK,HADOOP等，也没觉得自己比别人差多少~~ 我给出的这个回答基于我自己的学习路径，并…
&p&没想到收到了这么多赞，我就更新下吧，重新整理了下网站，还给出了一张图。 &/p&&br&&p&好多人可能都是新手，都是想求个入门方法，这里有张前辈们做的图可能对入门很有帮助，另外还可以加入讨论群和朋友一起讨论，当然最终的就是去实践，现在市场上也出了数据分析入门课程，入门是不错的，但是要提升一定还是要到工作中去实践。&/p&&br&&p&原图片引用网址：&a href=&///?target=http%3A//www.datapanda.net/forum.php%3Fmod%3Dviewthread%26tid%3D4125%26extra%3Dpage%253D1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&【干货】互联网数据分析师成长之路&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&figure&&img src=&/01eeefa0b2ed76e1a6f0f1b6e2e0b3e9_b.jpg& data-rawwidth=&1439& data-rawheight=&3135& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1439& data-original=&/01eeefa0b2ed76e1a6f0f1b6e2e0b3e9_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&____________________________&/p&&br&&p&大数据时代，优秀的数据分析网站推荐 新人自学必看！&/p&&p&随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！&br&&br&&br&
1、数据分析第一门户-数据熊猫论坛[dp论坛] &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAtNxS2jEh2rtI3GhnzmuNU6G9NYm8f112fJ/85CFNE3ESYln/wGAbzgd4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://www.datapanda.net/forum.php&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&由一群热爱数据行业的大学生在11年创立，内容更新快，资源涵盖面广，从数据分析软件学习，到数据资源分享等应有尽有，通过几年的发展，积累庞大的会员群，一起交流分享数据资讯。&/p&&p&2、数据分析精选： &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据分析精选-数据分析师的网址大全&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&数据分析行业的”hao123”有了它一个就够了，按类别整理搜集所有相关数据行业的网站，非常实用！&/p&&p&&br&
3、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw61IaXTNieax1wEcZl0VEQo5ybBXi9vwFn6DJEIytsQar7el8om1RYJOH2yzIMrVIOWeEODjt9EYvEgLVY0sdTYyWPCuOEbRGsh3g%2Bxxh7%2Bzb6oQnJeuIDlZ4rPNGelcYYr87zDAjfNPqIuJxYAXlwONF2RXPlbWgXVPOuu8HYyTgc/rH3cL7N/ddj2oeHoEzTI%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&人大经济论坛&i class=&icon-external&&&/i&&/a&-&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw60i8i6hBJeKikr/bvbVHNChgS3L%2BynlxYEiY65SX2hsh16xSq%2BFxHP6FdK7DP1v3oStqBaZnWN6vVdC7Gg5eFCxUNlwDiwK%2B9eGP1n3UEh8dtcKcb8At0V0BLhNT2uE2V8Mwp3%2B9Er8MagfSbn8mAYypETYhdq%2B123A9QXusOMKu4x0xWA1TaKrMDxm7iZ2BjQ%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计量经济学&i class=&icon-external&&&/i&&/a&与统计区 &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAu6psTyi%2BuBNS6Jt3OIXqsbE%2B6J4fABYobFvh7njAIHrOgbMbWddY3OWzh/wefsJXg65yUgX0LK0oY/WfdQSHx21wpxvwC3RXQEuE1Pa4TZXwzCnf70SvwxqB9JufyYBjKkRNiF2r7XbcD1Be6w4wq7jHTFYDVNoqswPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&业内人士都应该去过的门户，主要涉及&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw60i8i6hBJeKikr/bvbVHNChgS3L%2BynlxYEiY65SX2hsh16xSq%2BFxHP6FdK7DP1v3oStqBaZnWN6vVdC7Gg5eFCxUNlwDiwK%2B9eGP1n3UEh8dtcKcb8At0V0BLhNT2uE2V8Mwp3%2B9Er8MagfSbn8mAYypETYhdq%2B123A9QXusOMKu4x0xWA1TaKrMDxm7iZ2BjQ%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计量经济学&i class=&icon-external&&&/i&&/a&、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63hUwQV5P7trjtsAkV3cbbGImOuUl9obIdesUqvhcRz%2BhXSuwz9b96EragWmZ1jer1XQuxoOXhQsVDZcA4sCvvXhj9Z91BIfHbXCnG/ALdFdAS4TU9rhNlfDMKd/vRK/DGoH0m5/JgGMqRE2IXavtdtwPUF7rDjCruMdMVgNU2iqzA8Zu4mdgY0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&统计学&i class=&icon-external&&&/i&&/a&、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&、统计软件、数据等经济学相关问题交流统计软件交流&br&&br&
4、中国统计论坛 &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAuRDRbunZejSlEoNoXyQSFS21FDTjyXe2KGP1n3UEh8dtcKcb8At0V0BLhNT2uE2V8Mwp3%2B9Er8MagfSbn8mAYypETYhdq%2B123A9QXusOMKu4x0xWA1TaKrMDxm7iZ2BjQ%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&属于&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw62CPt1y4Vl7HPdGF8oza00NPXK86nBTLqMiY65SX2hsh16xSq%2BFxHP6FdK7DP1v3oStqBaZnWN6vVdC7Gg5eFCxUNlwDiwK%2B9eGP1n3UEh8dtcKcb8At0V0BLhNT2uE2V8Mwp3%2B9Er8MagfSbn8mAYypETYhdq%2B123A9QXusOMKu4x0xWA1TaKrMDxm7iZ2BjQ%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国统计网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的交流论坛，中国统计论坛- 提供统计软件,统计教程,统计年鉴,统计论文,统计资料下载,统计认证,培训就业资讯,技术文章学习等的专业数据分析技术论坛。&br&&br&
5、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&学习交流论坛 &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAsY/M/Q/im9DYu1XyQQ4qnk8jfiP0R/%2BdqolooNE9pPAFdPFMCUUNu0hj9Z91BIfHbXCnG/ALdFdAS4TU9rhNlfDMKd/vRK/DGoH0m5/JgGMqRE2IXavtdtwPUF7rDjCruMdMVgNU2iqzA8Zu4mdgY0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&统计软件&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw629UdCYxVqisyJjrlJfaGyHXrFKr4XEc/oV0rsM/W/ehK2oFpmdY3q9V0LsaDl4ULFQ2XAOLAr714Y/WfdQSHx21wpxvwC3RXQEuE1Pa4TZXwzCnf70SvwxqB9JufyYBjKkRNiF2r7XbcD1Be6w4wq7jHTFYDVNoqswPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CRM&i class=&icon-external&&&/i&&/a&,Data Mining,Data analysis,&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw61Gj1ylyin2o/U1wPoPVitHUCFQWyjKvntqT9uy6c%2Be1s3eo9XM%2BkBUaJGaqtq7WOw1/ZZBzWyT84Y/WfdQSHx21wpxvwC3RXQEuE1Pa4TZXwzCnf70SvwxqB9JufyYBjKkRNiF2r7XbcD1Be6w4wq7jHTFYDVNoqswPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SPSS&i class=&icon-external&&&/i&&/a&,&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw62NmhPojZH1hyJjrlJfaGyHXrFKr4XEc/oV0rsM/W/ehK2oFpmdY3q9V0LsaDl4ULFQ2XAOLAr714Y/WfdQSHx21wpxvwC3RXQEuE1Pa4TZXwzCnf70SvwxqB9JufyYBjKkRNiF2r7XbcD1Be6w4wq7jHTFYDVNoqswPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SAS&i class=&icon-external&&&/i&&/a&,SAP ,&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&学习交流论坛。&br&&br&
6、数据圈：&a href=&///?target=http%3A//.cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据圈论坛-国内第一家数据资源现金交易平台,淘数据,数据换钱,来数据圈吧！&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&数据圈论坛内容包含统计年鉴、统计公报、行业报告等数据资源的共享交流,SAS、EVEIWS、SPSS、STATA等数据软件的使用探讨、经济与管理相关学科的知识应用&br&&br&
7、EXCEL学习网：&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Excel学习网-Excel表格-Excel教程-Excel表格的基本操作&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Excel学习网&i class=&icon-external&&&/i&&/a&-公益型的EXCEL在线学习网站，助您轻松办公！&br&&br&
8、数据分析精选： &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据分析精选-数据分析师的网址大全&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&数据分析行业的”hao123”有了它，按类别整理搜集所有相关数据行业的网站，非常实用！&/p&&p&&br&
9、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&研究院 &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAsbQCW%2Bej7lBjWcxR10mzo1jHUZ8hq2uu53g%2Bxxh7%2Bzb6oQnJeuIDlZ4rPNGelcYYr87zDAjfNPqIuJxYAXlwONF2RXPlbWgXVPOuu8HYyTgc/rH3cL7N/ddj2oeHoEzTI%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&研究院，比较早的一个门户，内容比较丰富，但是欠系统性的整理，主要涉及一些工具的使用和算法的研究，有兴趣的可以去找找看。&br&&br&
10、S-PLUS、R统计论坛 &a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3Dx%2BZ5mMbGPAte3G6X0SMjyZondahRM0Wx1RFGPKGTCWBO3Bkrav7ZFeoRfqB7xlZwDKO1GzbI9L//pkJAMlSN44Y/WfdQSHx21wpxvwC3RXQEuE1Pa4TZXwzCnf70SvwxqB9JufyYBjKkRNiF2r7XbcD1Be6w4wq7jHTFYDVNoqswPGbuJnYGNA%3D%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/forum/default.asp&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&是北京宏能畅然数据应用有限公司旗下的一个门户，专注于数据分析、&a href=&///?target=http%3A///safecheck/index%3Furl%3DrN3wPs8te/pL4AOY0zAwhz3wi8AXlR5gsMEbyYdIw63CDZmVTDz1M3hb25mZDBkzgNHvajcXS3K3pfKJtUWCTh9ssyDK1SDlnhDg47fRGLxIC1WNLHU2MljwrjhG0RrId4PscYe/s2%2BqEJyXriA5WeKzzRnpXGGK/O8wwI3zT6iLicWAF5cDjRdkVz5W1oF1TzrrvB2Mk4HP6x93C%2Bzf3XY9qHh6BM0y& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据挖掘&i class=&icon-external&&&/i&&/a&与商业智能应用，S-PLUS和R软件的技术交流平台。&/p&&br&&p&3/5更细网站：&/p&&p&11、36大数据 &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&36大数据 | 专注大数据技术与商业应用&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 报道大数据，数据分析方面比较专业的资讯网站&/p&&br&&p&12、数据分析网 &a href=&///?target=http%3A///& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据分析网-大数据资讯、观点、技术研究中心&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 也是现在持续更新的数据分析资讯网站，推荐。&/p&&p&&br&&br&数据分析交流群推荐： （千人+）&br&来源：corn整理 微博：@markcorn&br&&br&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/E0zYwMnE5pSZrY2j9xkB& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/E0zYwMn&/span&&span class=&invisible&&E5pSZrY2j9xkB&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&纯原创，转载请附带上方宣传信息。谢谢合作。&/p&
没想到收到了这么多赞，我就更新下吧，重新整理了下网站，还给出了一张图。
好多人可能都是新手，都是想求个入门方法，这里有张前辈们做的图可能对入门很有帮助，另外还可以加入讨论群和朋友一起讨论，当然最终的就是去实践，现在市场上也出了数据…
两年前对excel莫名的着迷，也为此专门看了一定量的学习书籍，于是我认为自己还是有一小点愿望来回答这个问题的。&/p&&br&&p&闲话少说，我认为利用excel进行数据分析可以划分为三个等级，分别为初级、中级以及高级，而每一个等级又可分作三个档次，分别可视作低档、中档与高档。成为初级用户中的高档水平已足以在公司立足甚至能成为看似很牛的excel达人了。如何评判你来到这个档次呢，请看下面的excel图表交互程序：&/p&&br&&figure&&img data-rawheight=&521& data-rawwidth=&1337& src=&/628cc0a6eaee37adf8c15_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1337& data-original=&/628cc0a6eaee37adf8c15_r.jpg&&&/figure&&p&
图1 大致界面&/p&&br&&p&
如图1所示，位于excel左上方的图为两个城市Phoenix、Moline的平均降水量（precipitations），而下方的表格分别列出了两个城市Phoenix、Moline12个月的降水量。&/p&&br&&figure&&img data-rawheight=&520& data-rawwidth=&1355& src=&/a99b1a0ca4fc5f2a4ad7b2ccb8241dcc_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1355& data-original=&/a99b1a0ca4fc5f2a4ad7b2ccb8241dcc_r.jpg&&&/figure&&p&
图2 切换成日晒量&/p&&br&&p&
来到图2，用户可以点击excel右边的控件选择日晒量，结果我们可以发现左上方的图切换至日晒量的散点图，而下方的表格同样切换至日晒量。&/p&&figure&&img data-rawheight=&529& data-rawwidth=&1351& src=&/3bf5c06e6a424ae8e0a7e_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1351& data-original=&/3bf5c06e6a424ae8e0a7e_r.jpg&&&/figure&&figure&&img data-rawheight=&521& data-rawwidth=&1342& src=&/d6db162eb933ff86d188a93c5ec138a2_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1342& data-original=&/d6db162eb933ff86d188a93c5ec138a2_r.jpg&&&/figure&&p&
图3&/p&&br&&p&
图3显示了两个城市也可以进行替换，替换后的结果如图4所示。&/p&&br&&figure&&img data-rawheight=&524& data-rawwidth=&1346& src=&/ae89b7d3a777a1d7132deb819c548fd2_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1346& data-original=&/ae89b7d3a777a1d7132deb819c548fd2_r.jpg&&&/figure&&p&
图4 切换城市后的excel变换&/p&&br&&p&
图4显示了城市切换后左上方的图也随之切换成新选择的两个城市Pocatelio、Washington（注意图下方的文字注释已经切换），而下边的表格也已经成功切换成新选择的两个城市。&/p&&br&&p&所以，哥们，如果你有能力懂得这样的excel表格运作的原理甚至可以自己动手编写出类似的图表，恭喜你，你已经来到excel数据分析的初级高档了，也就是说你是初级人才的尖子生啦，这样的excel图表交互涉及到excel最基本且最有用的函数（如vlookup、choose、len、&）、基本且有用的表单工具以及如何利用数据有效性建立下拉菜单。当初我主要看的就是《Excel数据处理与分析，实战技巧精粹》这本教材，以及大名鼎鼎的excel home论坛。&/p&&br&&p&如果你想问中级与高级水平是怎么样的，我的想法是中级的用户必须熟练掌握excel的vba，而高级的用户可以借用excel平台编写出利于自己工作的插件了。&/p&
两年前对excel莫名的着迷，也为此专门看了一定量的学习书籍，于是我认为自己还是有一小点愿望来回答这个问题的。 闲话少说，我认为利用excel进行数据分析可以划分为三个等级，分别为初级、中级以及高级，而每一个等级又可分作三个档次，分别可视作低档、中…
&b&不是经济学，统计学出身，工作也不是数据分析师，只是在工作会用到一些，梳理一下思路。&/b&&b&只说一些最基本的数据分析常识，太深的不讲（主要是不会）。&/b&&br&&b&数据分析是什么？&/b&&br&把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当的策略和行动。&br&&b&分类：&/b&&br&描述性数据分析（初级数据分析 常见分析方法：对比分析法、平均分析法、交叉分析法）&br&探索性数据分析：高级数据分析，侧重于在数据之中发现新的特征&br&验证性数据分析：高级数据分析，高级数据分析，侧重于验证已有假设的真伪性&br&&p&&b&&u&数据分析5个阶段&/u&&/b&&/p&&ul&&li&数据收集&br&&/li&&/ul&&p&第一手数据：主要指可直接获取的数据;第二手数据：指经过加工整理后得到的数据&/p&&ul&&li&数据处理&br&&/li&&/ul&&p&目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据&/p&&ul&&li&数据分析&br&&/li&&/ul&&p&数据挖掘：一种高级的数据分析方法。主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联、预测&/p&&ul&&li&数据展现&br&&/li&&/ul&&p&常用数据图：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图&/p&&ul&&li&报告撰写&br&&/li&&/ul&&p&有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然，需要有明确的结论，有建议或解决方案&/p&&p&&i&而本题讲的主要是excel作为工具进行数据分析。其他的SPSS Statistics等暂且不提。&/i&&/p&&p&&b&1、数据收集阶段：&/b&&/p&&p&这个阶段可以参考这个问题：&a href=&/question/& class=&internal&&国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ - 互联网&/a&，格各位知友都很热心。&/p&&p&&b&&u&2、数据处理阶段：&/u&&/b&&/p&&p&这个时候要用到excel了。首先要对数据进行一次大清洗！将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。&/p&&p&这个时候要用到一系列函数：&/p&&p&数据重复【（COUNTIF函数），删除重复项】&/p&&p&缺失数据【IF And Or 嵌套函数等】&/p&&p&数据抽样【Left，Right，CONCATENATE(文本1，文本2....)，VLOOKUP】&/p&&p&数据计算【AVERAGE、SUM、MAX、MIN，Date，If】&/p&&p&数据分组【VLOOKUP函数，采用近似匹配，SEARCH函数】&/p&&p&数据抽样【RAND函数，RAND()】&/p&&p&以上只是一些简单的说明，具体问题需要根据需求进行分析。&/p&&p&&b&&u&3、数据分析阶段：&/u&&/b&&/p&&figure&&img src=&/a8c36a963ca510cbfe458c43f76489af_b.png& data-rawwidth=&356& data-rawheight=&300& class=&content_image& width=&356&&&/figure&&p&对比分析法：&/p&&p&常见的如完成值与目标值的差距，这个月与上个月的对比，同公司间各部门的对比，竞争对手行业内对比，这里要注意的是计算范围计算方法要一致，对象要一致，指标类型要一致。&br&&/p&&p&分组分析法：&a href=&///?target=http%3A//.cn/s/blog_49f78a4b0100ju4u.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&如何用EXCEL进行数据分组&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&结构分析法：&figure&&img src=&/cede73f4183b_b.png& data-rawwidth=&814& data-rawheight=&144& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&814& data-original=&/cede73f4183b_r.png&&&/figure&&/p&&p&平均分析法：&figure&&img src=&/4a7df93dd6d3dba5c4a7c70e09828bef_b.png& data-rawwidth=&764& data-rawheight=&203& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&764& data-original=&/4a7df93dd6d3dba5c4a7c70e09828bef_r.png&&&/figure&&/p&&p&交叉分析法：&/p&&figure&&img src=&/5a81508ecc52fdbcddc30bb56789d09f_b.png& data-rawwidth=&762& data-rawheight=&139& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&762& data-original=&/5a81508ecc52fdbcddc30bb56789d09f_r.png&&&/figure&&p&&a href=&///?target=http%3A///Excel/.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&利用Excel2013数据透视图功能，将一维表转为二维表_Word联盟&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&综合评价分析方法：&/p&&figure&&img src=&/a50b75e7b57b61fc6f91b6_b.png& data-rawwidth=&775& data-rawheight=&472& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&775& data-original=&/a50b75e7b57b61fc6f91b6_r.png&&&/figure&&br&&p&杜邦分析法：&/p&&p&杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列，从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。&br&&/p&&figure&&img src=&/fdb363d5fe64fb4d7d51efa7c71077ee_b.png& data-rawwidth=&690& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/fdb363d5fe64fb4d7d51efa7c71077ee_r.png&&&/figure&&br&&p&漏斗图分析法：&/p&&p&漏斗图不仅能够提供用户在业务中的转化率和流失率，还揭示了各种业务在网站中受欢迎的程度。虽然单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏，但是通过前后对比或是不同业务、不同客户群的漏斗图对比，还是能够发现网站中存在的问题。&br&&/p&&figure&&img src=&/ab46e42b328be8af795a_b.png& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&535& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&/ab46e42b328be8af795a_r.png&&&/figure&&br&&p&矩阵关联分析法：&/p&&p&关联矩阵法是常用的系统综合评价法，它主要是用矩阵形式来表示每个替代方案有关评价指标及其重要度和方案关于具体指标的价值评定量之间的关系。&br&&/p&&figure&&img src=&/6b62fdfbcf3b05_b.png& data-rawwidth=&419& data-rawheight=&295& class=&content_image& width=&419&&&/figure&&p&其他高级分析法：&/p&&p&&figure&&img src=&/329a5857cbfcd22c0dc4b4_b.png& data-rawwidth=&511& data-rawheight=&283& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&511& data-original=&/329a5857cbfcd22c0dc4b4_r.png&&&/figure&数据透视表：&/p&&p&&figure&&img src=&/3aee1e5f4ef53efadee4e128c172c0f3_b.png& data-rawwidth=&438& data-rawheight=&259& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&438& data-original=&/3aee1e5f4ef53efadee4e128c172c0f3_r.png&&&/figure&这也是一个大块，需要深入的学习，有机会也会写个简单的答案。&/p&&br&&p&&b&&u&4、数据展现：&/u&&/b&&/p&&p&根据数据关系选择图表&/p&&p&这部分在另一个答案里有详解的讲解对于没种类型的图表有详解的演示和说明：&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&如何制作图表非常精美的 Excel 文档？ - 忽如远行客的回答&/a&&/p&&p&成分：饼图、柱形图、条形图、瀑布图&/p&&p&排序：柱形图、条形图、气泡图、帕累托图&br&&/p&&p&时间序列：折线图、柱形图&/p&&p&相关性：散点图、柱形图、对称条形图(旋风图)、散点图、气泡图&/p&&p&多重数据比较：雷达图&/p&&p&&b&图表注意事项&/b&&/p&&ul&&li&信息完整：图表标题、单位、图例、脚注、来源等&br&&/li&&li&避免无意义的图表&br&&/li&&li&一表反映一个观点&br&&/li&&li&只选对的不选复杂的图表&br&&/li&&li&标题一句话阐述清楚反映观点&/li&&/ul&&b&&u&5、报告撰写&/u&&/b&&br&&p&数据分析报告的作用：展示分析结果 验证分析质量 提供决策依据&/p&&br&报告类型：&br&&ul&&li&专题分析报告&/li&&/ul&
定义：对社会经济现象的某一方面或某一问题进行专门研究的一种数据分析报告&br&
作用：为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据&br&
特点：内容的单一性 分析的深入性&br&&ul&&li&综合分析报告&/li&&/ul&
定义：全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告&br&
特点：全面性 联系性&br&&ul&&li&日常数据通报&/li&&/ul&
定义：以定期数据分析报表为依据，反映计划的执行情况，并分析其影响和形成原因的一种数据分析报告&br&
特点：进度性 规范性 时效性&br&&p&数据分析报告结构：&br&&/p&&p&
标题页&br&
标题类型：解析基本观点 概括主要内容 交代分析主题 提出问题&br&
标题要求：直接 确切 简洁 &br&
分析背景：为何开展此次分析？有何意义？&br&
分析目的：通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？&br&
分析思路：如何开展此次分析？主要通过哪几方面开展？&br&
正文&/p&&p&是报告最长的主体部分，包含所有数据分析事实和观点，通过数据图表和相关的文字结合分析，正文各部分具有逻辑关系&br&
结论和建议&br&&/p&&p&以上是一般的数据分析的方法和一些注意事项，事无巨细，数据分析本身就是一个慢活细活，脑力活，透过庞大的数据看本质是一个数据分析人员最应该掌握的东西。&/p&&p&接下来才是真正的核心：（工具篇）&/p&&p&&figure&&img src=&/a08aaa27eb6a7_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&543& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/a08aaa27eb6a7_r.png&&&/figure&&i&图转，侵删&/i&&/p&&br&&p&当面对海量数据时，我们就应该掌握一些&b&工具&/b&因为这才是一个数据分析人员真正要面对的。&/p&&p&&u&SQL语句：&/u&&a href=&///?target=http%3A///link%3Furl%3D3FNp1xP9WbF6nUOkZ5pdhPCdlWRhe4m1JQwUG9ydKs4o7glugIrsPhGG_24euaZq26UZlhwRp7n8KMLy6TGI0y7PrnvBB0YMgQGSPfEP-g7& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Excel2010 常用SQL语句解释&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&u&Microsoft Query&/u&:实现数据导入/数据处理/数据分析：&/p&&p& 微软的官方使用文档：&a href=&///?target=https%3A///zh-cn/kb/136699& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/z&/span&&span class=&invisible&&h-cn/kb/136699&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&&u&PowerPivot&/u&： 简单数据分析/多表关联分析/字段计算分析/数据分组分析具体参考官方说明文档：&a href=&///?target=https%3A///zh-cn/article/PowerPivot-%25E5%258A%25A0%25E8%25BD%25BD%25E9%25A1%25B9-a9c2c6e2-cc49--& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PowerPivot 加载项&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&u&工具库&/u&：描述性统计分析 / 直方图
/ 抽样分析
/ 指数平滑
这个教程不错：&a href=&///?target=http%3A///s/wAj2101Wio9& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&excel数据分析教程.pdf&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&u&水晶易表&/u&：&a href=&///?target=http%3A///link%3Furl%3DZNZVYQb6OIoHsXBsDWm-ccbmVsedhE7AqdvplBXlQIP0lL01Oh7wEBqKlNeFZZIY50gSYzjSE5GwFnnMj9xZvBhqUtHpBsnVP4tQG2SA3ue& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&水晶易表完全教程(完全版)_百度文库&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&VBA：那就是另外一个世界了。&/p&&br&&br&&br&&br&&p&最后推荐数据分析的十个博客：&/p&&p&数据分析十大博客&