作者：乔山办公网日期：
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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性e69da5e887aa7a686964616f334数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
分析工具：
Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
数据挖掘工具：spss，sas，alteryx.
分析展示形势：表格，图形，文字。
数据分析需要掌握数据统计软件、还有数据分析工具，例如，柏拉图、知直方图、散点图、相关分析、回归分析、ANOVA分析、鱼骨图、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图、XY矩阵等图形。列外，统计分析软件一般有JMP和Minitab以及道SPSS，专不过SPSS在学校里用得多，Minitab在企业里用处很广泛，主要是Minitab方便，简单，实用。如果是物流方面，建议学习一些专业性的物流数据分析教程，例如《尚西物流数据分析实战宝典》就很不错，自己去搜吧属。百度：尚西物流数据分析实战宝典。
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原7a64e58685e5aeb9331子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
扩展资料
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
参考资料来源：百度百科-数据分析师
以前在物流公司干过统计分析，就是统计，然后写报告，没事老总就开百会总结，个人认为：
统计分析分两大块，第一就是录入信息，第二就是根据信息进行分析
一、统计信息，特别是月底的统计汇总很重要，一方度面财务要根据这些信息进行查账，核帐；另一方面就是为了分析业务运营情况（还有变态小公司会拿这些信息对员工进行绩效考察）
二、数据分析，通过统知计的信息，做业务分析，通过本月及过去的月份数据对比，可以明确知道营道运曲线，这些数据对老总的决策有很重大数据支持功能。
一般做物流统计分析的软件就是Excel（做学术专业的用spss）（有些专业的软件，成本太高，一般公司不会购专买），能够熟练使用分析汇总的一些函数或公式，例如筛选、分类汇总、sum，avg，vlookup等一些分析函数的应用。并且能够根据汇总的数据结果制作简单的柱形图或曲线图。
其中数据透视表很常用（打开Excel—数据—数据透视表），希望属这些能对LZ有所帮助！