数据分析能力指什么

小编 2829

数据分析能力指能够使用合适的统计分析方法,从采集的大量、复杂数据中,抽取出有价值或有意义的信息并推导出结论,从而对数据作出进一步详细研究和概括总结的能力。具体包括数据认识、数据采集、数据整理等六项能力。

1.数据认识能力

数据认识能力就是要求个人在现实世界的线索中感知和识别数据,把数据的集合看成一个整体,看到数据集合中蕴含的信息。

数据分析师应该感知和认识各种来源的数据,并用度量来反映一组数据的特征,在已有经验的基础上,熟练一些数据的表述工具,认识反映一组数据集中趋势的度量,如平均数、中位数等;认识反映一组数据差异的度量,如全距、极差、方差、标准差等;能够识别用统计图反映的数据的特征,如点线图、条线图、扇形图以及直图等;能够借助于图标和共识回答有关数据特征的问题。

2.数据采集能力

数据采集能力也就是信息搜集能力,要求个人能够学习多种数据收集方法,包括设计问卷调查、设计实验来收集数据。

3.数据整理能力

说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题,包括阐述问题、设计研究方案,收集两个总体共同特征的数据,或一个总体有不同特征的数据;说明集中趋势度量和差异度量。根据问题的需要,对数据做进一步整理,例如事件发生的频数分布,按照机会的大小对数据进行排序等。

4.数据表述能力

数据分析只懂整理数据、做图表是不够的,还需要懂得选择与使用合适的统计方法来分析数据,包括:能够根据问题的需要,用多种方法揭示所收集的一组数据的特征,通过度量揭示一组数据的集中趋势。用合适的度量表示一组数据的差异特征;通过适当地选择图象方法,形象地刻画一组数据的特征,讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性,特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征。

5.逻辑分析能力

数据分析只懂整理数据、做图表是不够的,还需要具备逻辑分析思维。因为,很多分析结果都不能通过简单的几项数据的汇总和统计给出,如何将数据和指标结合起来,如何建立它们之间的关系,清晰的逻辑分析能力可以让分析师洞察很多深层次的东西。

6.数据探究能力

发展与评价在分析数据的基础上得到的某些结论,并做出预告。包括:从总体选出两个或多个样本,观察其特征差异,根据样本的散点图及其近似直线,做出对样本中两个变量间可能关系的猜想;利用猜想阐述新问题,计划新方案,开展进一步的研究。

延伸阅读

数据分析的分类有哪些?

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,有些学者根据分析的方法和目的,将数据分析划分为描述性统计分析、预测性数据分析和规范性数据分析三类,详情如下:

1.描述性统计分析

描述性统计分析是最常见的一种分析方法,将统计到的数据进行描述变成报告,充分利用可视化工具增强描述性分析所带来的信息。

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述,主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。

2.预测性数据分析

预测性数据分析不仅可以对数据特征和变量(可以假定取消范围的因素)之间的关系进行描述,还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联,然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性,比如在看到某个广告后,一位消费者可能会去买产品的可能性。

虽然,预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的,但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上,准确的预测并不一定与需要基于因果关系。

3.规范性数据分析

是更高层次的分析,如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样,实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断,研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量,并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相,决策制定者就应该立即推广这种实验环境。

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