网上科普有关“数据分析的步骤是什么？”话题很是火热，小编也是针对数据分析的步骤是什么？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
1.问题定义
比较典型的场景是我们需要针对企业的数据进行分析，比如公司通常会有销售数据、用户数据、运营数据、产品生产数据……你需要从这些数据里获得哪些有用的信息，对策略的制定进行指导呢？又比如你需要做的是一份市场调研或者行业分析，那么你需要知道你需要获得关于这个行业的哪些信息。
首先你需要确定去分析的问题是什么？你想得出哪些结论？
比如某地区空气质量变化的趋势是什么？
王者荣耀玩家的用户画像是什么样的？经常消费的是那类人？
影响公司销售额增长的关键因素是什么？
生产环节中影响产能和质量的核心指标是什么？
如何对分析用户画像并进行精准营销？
如何基于历史数据预测未来某个阶段用户行为？
这些问题可能来源于你已有的经验和知识。比如你已经知道每周的不同时间用户购买量不一样，那么你可以通过分析得出销量和时间的精确关系，从而精准备货。又比如你知道北京最近几年的空气质量是在变坏的，可能的因素是工厂排放、沙尘暴、居民排放、天气因素等，那么在定义问题的时候你就需要想清楚，需要针对哪些因素进行重点分析。
有些问题则并不清晰，比如在生产环节中，影响质量的核心指标是什么，是原材料？设备水平？工人水平？天气情况？某个环节工艺的复杂度？某项操作的重复次数？……这些可能并不明显，或者你是涉足新的领域，并没有非常专业的知识，那么你可能需要定义的问题就需要更加宽泛，涵盖更多的可能性。
问题的定义可能需要你去了解业务的核心知识，并从中获得一些可以帮助你进行分析的经验。从某种程度上说，这也是我们经常提到的数据思维。数据分析很多时候可以帮助你发现我们不容易发现的相关性，但对问题的精确定义，可以从很大程度上提升数据分析的效率。
如何更好地定义问题？
这就需要你在长期的训练中找到对数据的感觉，开始的时候你拿到特别大的数据，有非常多的字段，可能会很懵逼，到底应该从什么地方下手呢？
但如果有一些经验就会好很多。比如，你要研究影响跑步运动员速度的身体因素，那么我们可能会去研究运动员的身高、腿长、体重、甚至心率、血压、臂长，而不太会去研究运动员的腋毛长度，这是基于我们已有的知识。又比如我们要分析影响一个地方房价的因素，那么我们可能会有一些通用的常识，比如城市人口、地理位置、GDP、地价、物价水平，更深入的可能会有产业格局、文化状态、气候情况等等，但一般我们不会去研究城市的女孩长相，美女占比。
所以当你分析的问题多了之后，你就会有一些自己对数据的敏感度，从而养成用数据分析、用数据说话的习惯。这个时候你甚至可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测（当然是不能取代完整样本的精准预测），这个时候，你就基本拥有数据思维了。
2.数据获取
有了具体的问题，你就需要获取相关的数据了。比如你要探究北京空气质量变化的趋势，你可能就需要收集北京最近几年的空气质量数据、天气数据，甚至工厂数据、气体排放数据、重要日程数据等等。如果你要分析影响公司销售的关键因素，你就需要调用公司的历史销售数据、用户画像数据、广告投放数据等。
数据的获取方式有多种。
一是公司的销售、用户数据，可以直接从企业数据库调取，所以你需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
第二种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。当然这种方式也有一些缺陷，通常数据会发布的比较滞后，但通常因为客观性、权威性，仍然具有很大的价值。
第三种是编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的**列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析，这算是非常靠谱的市场调研、竞品分析的方式了。
当然，比较BUG的一点是，你通常并不能够获得所有你需要的数据，这对你的分析结果是有一定影响的，但不不影响的是，你通过有限的可获取的数据，提取更多有用的信息。
3.数据预处理
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据分析，或分析结果差强人意。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
当然在这里我们还可能会有数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，能够帮助我们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。
4.数据分析与建模
在这个部分需要了解基本的数据分析方法、数据挖掘算法，了解不同方法适用的场景和适合的问题。分析时应切忌滥用和误用统计分析方法。滥用和误用统计分析方法主要是由于对方法能解决哪类问题、方法适用的前提、方法对数据的要求不清等原因造成的。
另外，选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析也是极为重要的。每一种统计分析方法都有自己的特点和局限，因此，一般需要选择几种方法反复印证分析，仅依据一种分析方法的结果就断然下结论是不科学的。
比如你发现在一定条件下，销量和价格是正比关系，那么你可以据此建立一个线性回归模型，你发现价格和广告是非线性关系，你可以先建立一个逻辑回归模型来进行分析。
一般情况下，回归分析的方法可以满足很大一部分的分析需求，当然你也可以了解一些数据挖掘的算法、特征提取的方法来优化自己的模型，获得更好地结果。
5.数据可视化及数据报告的撰写
分析结果最直接的结果是统计量的描述和统计量的展示。
比如我们通过数据的分布发现数据分析工资最高的5个城市，目前各种语言的流行度排行榜，近几年北京空气质量的变化趋势，避孕套消费的地区分布……这些都是我们通过简单数据分析与可视化就可以展现出的结果。
另外一些则需要深入探究内部的关系，比如影响产品质量最关键的几个指标，你需要对不同指标与产品质量进行相关性分析之后才能得出正确结论。又比如你需要预测未来某个时间段的产品销量，则需要你对历史数据进行建模和分析，才能对未来的情况有更精准的预测。
数据分析报告不仅是分析结果的直接呈现，还是对相关情况的一个全面的认识。我们经常看到一些行业分析报告从不同角度、深入浅析地剖析各种关系。所以你需要一个讲故事的逻辑，如何从一个宏观的问题，深入、细化到问题内部的方方面面，得出令人信服的结果，这需要从实践中不断训练。
数据分析的一般流程总的来说就是这几个步骤：问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建模、数据可视化与数据报告的撰写。
问题一：如何做行业分析 不管你的公司必须了解行业和竞争条件。行业和竞争分析是公司的经营环境做了战略评估的重要方面。行业之间在以下几个方面显著差异：经济特点，竞争环境，发展前景的未来盈利。行业的变化取决于下列各因素的经济特征：行业总需求量和市场成长率，技术变革的速度，买方市场的地理界限，在数量和规模（区域全国？）和卖方，卖方的产品或服务是一个统一的或高度分化？规模经济，对成本的影响，分销渠道到达买家输入;行业之间的差别还体现在以下因素的竞争的重视程度：价格，产品质量，性能，功能，服务，广告和促销活动，新产品创新，在一些行业，价格竞争占主导地位，而在其他行业，但竞争可能会专注于核心的质量，或专注于产品的性能，或注重品牌形象和声誉。一个行业和竞争环境，以及他们未来的发展趋势的社会经济特征往往决定了该行业的盈利前景，对于那些没有吸引力的行业，最好的企业也很难获得满意的利润，相反，相当有吸引力的行业，弱的企业可以实现良好的经营结果。什么行业是主要的经济特点是什么？因为有产业和结构特点之间有很大的差别，所以行业及竞争分析必须首先把握行业作为一个整体的最重要的经济特征。升市场规模：小市场一般吸引不了大的或新的竞争者;大市场往往是感兴趣的公司，因为他们要建立在有吸引力的市场拥有稳固的竞争地位。 L范围内的竞技比赛：市场的局部性质是什么？区域性或全国性的？升市场的增长：快速增长的市场会鼓励其它公司进入;增长缓慢的市场激烈的市场竞争中，以及较弱的竞争者了。物流行业目前正处于周期的成长阶段：它是在发展，迅速成长阶段，成熟阶段，停滞或衰退阶段的初始阶段？ L号和竞争厂商的相对规模：行业正在打破许多小公司由少数几家大公司垄断依旧？ l在何种程度上在整个供应链，整合向前或向后整合;量L买家和相对大小？因为在一个完全集成的，往往会产生整合和公司的非集成部分之间的差异化竞争和成本差异，L分销渠道到达买家的物种;升生产工艺革新和技术变革的新产品的速度，L竞争对手的产品和服务强烈分化，弱分化，或者分化的一样吗？物流行业在公司实现了采购，制造，运输，营销或广告和规模经济等方面的能力？物流行业中的某些活动是不是有学识和经验的影响独特的方面，导致单位成本将与累计产量的增加而降低？升的产能利用率水平在很大程度上决定是否本公司能否获得成本效益？因为生产过剩往往降低价格和利润空间，现在是时候提高价格和利润空间相当稀少。升必要的资源以及进入和退出市场的难度：高壁垒，以保护现有的企业往往位置和利润，降低门槛使得该行业容易受到新进入者的入侵。物流行业的盈利能力是高于平均水平还是低于平均水平？高利润吸引新入行的行业，这个行业的环境往往会加速竞争者的萧条。如何在竞争激烈的行业结构？各种竞争力量更强大？哈佛商学院的迈克尔?波特教授将成为了行业的竞争力分为五个。这是一个非常有用的工具，你可以利用它来系统地分析了主要的竞争压力，市场上确定每一个强大的竞争压力的程度。 1。厂商之间的竞争竞争竞争：制造商之间的竞争是最强大的五力。为了赢得市场地位和市场份额，他们通常不惜任何代价。在一些行业中，竞争是价格的核心，在一些行业，价格竞争较弱，核心竞争力在于特色产品或服务，新产品的创新，质量和耐用性，保修，服务和品牌形象。竞争可能是友好的，也可能是生存还是亡，这一切都取决于对行业的公司采取行动威胁的竞争对手频率和侵略性的盈利能力。一般情况下，行业的竞争厂商都善于以增加对顾客的吸引力增加其产品的新功能，而其他竞争对手无情的挖掘市场的疲软。厂商之间竞争的竞争是一个动态的，不断变化的过程。的点的竞争不仅是实力，价格，质量，性能特点，顾客服务，保修，广......>>
问题二：分析一个行业应该从什么地方分析 个人建议，仅供参考，共同学习：
1、首先要看这个行业已经存在多久
2、看一个区域有多少人去做这个
3、询问消费者对这个的理解和接受能力
4、国家政策（比如说国家现在淘汰白炽灯，谁还大力去推广）
5、是否可以一直延续（可以传家）
6、投资和回报的比例，风险如何
7、最最重要的是：自己到底是不是想去创业，欲望有多强。
问题三：如何分析一个行业或者产品的发展前景 行业分析的主线一般以时间为参数，即编年体的事件分析。简单地说，就是行业历史、行业现状、行业未来。
一、行业历史
1、讲述行业的发展历程；
2、重点突出行业发展的“拐点”；
3、揭示产生“拐点”的根源；
4、寻求行业发展的规律；
二、行业现状
1、当前状态，如行业规模、品牌格局、消费者认知等；
2、行业格局分析一般使用“波特五力模型”；
3、品牌竞争态势一般使用“SWOT”模型；
4、行业发展潜力一般使用“波斯顿矩阵”
5、提出行业当前焦点问题；
6、提供宏观层面的解决方案；
三、行业未来
1、对比行业发展规律，判定行业当前的“位置”；
2、预测行业未来“拐点”；
3、提供应对未来拐点变化的行业解决之道
问题四：怎样研究一个行业 但凡对金融经济略有研究的人都知道，从基本面的角度出发，行业产业分析都是其中不可或缺的一个环节，特别是习惯了所谓自上而下的分析人士更是如此。细细道来，行业发展历程、行业的现状、行业产业链条、行业内竞争情况等等这些内容都是要包含进去的，最后再加上对一些行业内龙头典型公司的分析，就能拿出一篇少则几十页多则数百页，图表众多，逻辑推理十分严密，结构非常完整的宏图大作出来。细心的行业研究家是否发现一个有趣的现象：明明通过经上百年西方世界实践和经济学家不断锤炼留下来的经济学经典作为依据分析研究出来的行业产业的发展趋势，就是硬生生地在中国不会按照这样的趋势运行，或者只是在表面上应付一下而在实践中拖拖拉拉，要是照着这样的行业研究去做产业投资，十个里面有八个恐怕是要出问题的。就其原因，笔者根据自身多年的行业产业研究经验，认为主要原因在于西方的行业产业研究范式更多的是建立在自由市场经济良好运行的假设之上，它强调的是市场通过构成市场自身的各参与主体在科学技术、商业模式等不断创新下优胜劣汰，最后使得优质资源自动地与优质主体进行匹配，从而总体上不断地将经济蛋糕做大做实，增加社会福利，推动社会进步。但这样的逻辑在中国行不通。中国的经济发展是与 *** 政策紧密相关的，而其政策的制定与出台很大程度上是为“权力过大”的权贵与富商阶层服务的。说到这里提一句旁的，前些天说到杭州的富家子弟飚车撞人事件，听到一句很是记忆深刻的话： *** 是为穷人说话，富人办事的机关。这种经济发展的利益格局是与政治政策联系在一起，是一种通过盘剥多数人为极少数人服务的利益格局，是一种典型意义上的“政治经济”，是一种边把蛋糕做大，边更重于把蛋糕的大部分分到极少数人手中的经济模式，与西方的自由市场经济有着很大的不同。搞清楚了影响中国行业产业发展方向的核心源动力，自然而然，我们的问题就回到了文本的题目：“在中国，行业产业该如何研究？”方法有二：一、各地市在省会设立办事处，各省市在北京设立办事处已经不是什么新闻了，就连跨国公司和规模大一些的民营企业也纷纷在省城京城安营扎寨，使得这些地方建立起中国特色的“总部经济”，实则为具有中国特色的“情报处、公关处”，主要目的就是先人一步掌握 *** 政策，甚至影响政策的制定。因此，第一种方法也就很明白了，想尽办法靠近“政策中心”，获取政策先机优势。这种方法适合有钱有势的阶层，他们是极少数，与政策中心的关系非一般，普通老百姓不容易应用。二、接下来要说的方法是一种利益分析法，笔者觉得给这种方法起一个“稳定江山”法可能比较妥当，当然看完本文有更好创意的读者也请不吝赐教。笔者的“稳定江山”法，就是要行业产业研究分析家站在政治稳定社会团结的角度，从当前社会矛盾的焦点出发，去分析判断当权的 *** 政策制定者为了国家稳定而不得不去做的一些事情，由此形成对一些相关行业产业的趋势判断。这其中的分析逻辑较多，笔者认为最重要的一条主线是：政治稳定取决于就业稳定（还有一个是通货膨胀在可承受范围之内），就业取决于经济发展，经济发展取决于所谓的三驾马车。各位分析家把出口和固定资产投资两匹马盯好了，现在可以说通过提高保障、改善分配机制（雷声大、雨点小，经济要是快速好转就别指望了）等方法来拉动内需都是迫不得已而为之的做法，至于发消费券、搞金融消费贷款等都只是当权者极不情愿吐出利益而要老百姓自己拉动内需以达到稳定江山的 *** 用心而已。秉承这种分析思路，各位读者认为房价还会像前十年那样疯涨吗？医疗体系能不改革吗？汽油能说涨就涨吗？分配制度也该到了动真格的时候了吧？写着写着可能带有一些情绪了，但是笔者终归想说明的一点......>>
问题五：如何进行行业分析 转载以下资料供参考
波特五力模型分析
根据美国著名的战略管理学者迈克尔?波特（Michael E. Porter）的观点，在一个行业中，存在着五种基本的竞争力量，即潜在的加入者、替代品、购买者、供应者以及行业中现有竞争者间的抗衡。
（1）进入障碍
结构性障碍
－规模经济
－产品差别化
－资本的需求
－转换成本
－分销渠道
－与规模经济无关的优势
－ *** 政策
行为性障碍
－进入对方领域可能的报复
退出障碍
－固定资产高度专业化
－退出成本过高
－协同关系密切程度
－感情障碍
－ *** 和社会的限制
（2）同行业中现有企业间的竞争
竞争的原因：
行业内有众多的或势均力敌的竞争对手
固定成本或库存成本高
缺少产品差别化，用户的转换成本低
生产能力大幅度提高
行业增长缓慢
退出障碍高
抗衡格局变化的动因：
行业的寿命周期发生了变化
－－企业技术实现革新
－－ 经营方式发生转变
－－管理风格发生变化
－－企业战略发生转变
（3）替代品的威胁
替代品是指那些与本行业产品具有相同或相似功能的产品。包括直接替代品、间接替代品。在高科技领域，替代往往是企业面对的主要竞争。
来自替代品的压力主要因素：
（1）替代品的赢利能力；
（2）替代品生产企业的经营策略；
（3）购买者的转换成本：指顾客由使用原产品转而使用替代产品时付出的代价。转换成本越高，越可以减缓替代过程。
（4）购买者的讨价还价能力
来自购买者的压力取决于以下因素：
购买者的集中程度
产品在购买者成本中所占的比重
本行业产品的标准化程度
转换成本
购买者的盈利能力
购买者后向一体化的可能性
本行业前向一体化的可能性
本行业产品对购买者产品质量的影响程度
购买者掌握的信息
（5）供应者讨价还价能力
供应者讨价还价能力取决于以下因素：
供应者的集中程度和本行业集中程度
供应品的可替代程度
本行业对于供应者的重要性
供应品对本行业生产的重要性
供应品的特色和转变费用
供应者前向一体化的可能性
本行业内企业后向一体化的可能性
信息的掌握程度
行业分析报告不应是数据或资料的罗列，一定要围绕分析的目的得到分析的结论。在最终成文的报告里需要给出以下结论：
1、这个行业的未来成长性是否具有投资价值。
2、行业内的龙头企业是哪些。
3、行业内的竞争取得超越竞争对手的关键因素是哪些。
4、行业内的企业是否能够走向资本市场或存在并购的机会。
问题六：怎样分析一个公司 1、公司的背景资料
1）查明公司所属行业，定位公司在行业中的低位（是否是领军企业或优势企业）；
2）分析行业的竞争程度，判断公司在竞争中胜出的可能性和核心优势；
3）分析主营构成，查明各块业务占比和毛利情况，判断公司是否有做大某块业务或提升毛利的有力因素；
2、市值情况
当前公司的市值大小，与同行业同主业其他公司进行横向对比，看有无成长空间；
3、财务考察
1）毛利率：毛利率在行业中的位置，是否逐年在提升；
2）净利率：净利率在同类公司中高低，三项费用对净利的影响程度；
3）经营现金流量净额：是否逐年在提升，是否明显低于净利润甚至出现负数，是否提示有危险；
4）主营收入：是否呈现逐年提升，同比变化增幅如何；
5）净利润：是否呈现逐年提升，同比变化增幅如何；
6）ROE：高低如何，是否逐年提升。重点分析ROE提升的影响因素是那些：是净利润率提升、资产周转率提升还是债务杠杆的作用。
7）分红：历史分红情况如何，是否有高股息的传统，进而验证增长的真实性和管理层的诚信度；
4、公司存在的问题
重点分析公司可能未来存在的问题和挑战，以及遇到的大概率危险。
5、未来看点
主要考察公司未来有哪些重大事项可能对公司的发展和盈利提升的重大机会；
6、安全边际
分析当前的PB、PE，预判未来增速情况，尝试判断安全边际。
问题七：如何深度分析一个行业的客户需求 1，首先要圈定明确的客户群只有明确的客户群才能让我们很好去研究2，学会用客户的语言来描绘产品3，学会理解客户的多重身份4，了解客户的价值观5，理解客户需求背后的深层次心理需求6，像客户一样体验，像客户一样感知他们的生活世界1）像客户一样看2）像客户一样用3）像客户一样想
我们利用百度指数工具来查询一下近期客户的需求，打开百度指数输入我们需要查询的关键词，我们可以看到不同的词有不同的指数，说明用户对于他们的搜索量的大小，也意味着我们排名的难易程度！
大家看“代理记账”这个词。整体指数为915，但是移动端的指数就占到了400，这说明什么？我们应该怎么做值得大家思考
再看需求图谱，对于不同的词延伸出来的客户需求也不同，但是这些又都是我们需要做的词，那么我们应该怎么布局？
也要看舆情洞察图，对于不同的长尾词延伸出来的客户需求
在看看客户群主要在哪些地方
问题八：如何去看和分析一个行业的前景与未来? 行业前景或喜或忧
由于国家总量调控政策的实施，以及防止新的重复建设和淘汰落后生产能力工作的落实，预计下半年，钢铁、煤炭、机械、石化等行业仍将平稳增长，但增长的基础并不牢固。下半年，房地产业可能保持较快的增长势头，交通运输业、汽车工业也将保持较好增长态势。电子行业、批发零售贸易业、邮政通信服务业、电力、家电业、医药行业、旅游业将继续处于增幅回落态势，纺织业因出口前景不乐观，全年增长将不尽如人意。
钢铁下半年供需两旺的局面不会根本改变。但由于低水平的生产增长快于需求增长，将使价格逐步下降，全年钢铁工业企业销售收入的增长将低于产量、产值的增长幅度。
煤炭供求关系向偏紧方向发展，煤炭市场前景较好。预计全年煤炭产量将达到9.6亿吨，下半年煤炭库存继续下降，价格基本平稳。国内煤炭消费将达到9.3亿吨，出口保持强劲势头，全年出口将超过6500万吨。
机械下半年生产增速在15％左右。其中机床工具行业可望在质和量上都有大的进展。仪器仪表行业下半年增速减缓；电工电器、输变电设备需求态势较好；工程机械、石化通用机械、重型矿山机械继续保持较高增长；农机市场形势不容乐观。
石油石化预计全年国内市场成品油消费量1.16亿吨左右，达到年初确定目标的下限；全年原油加工量达到2.02亿吨左右，与上年基本持平，比年初目标减少约1300万吨。化工行业方面，受美国、日本、东南亚国家经济不景气的影响，纯碱、烧碱出口难度加大，加上国内严重供大于求，预计“两碱”市场还会进一步下滑。
汽车第三季度汽车市场将逐步回升，下半年汽车行业继续保持较高的增长势头，预计全年汽车产量将在235万辆左右。
房地产预计三季度仍保持较快增长势头。建筑业将在平稳态势下运行，建筑行业的增加值和企业的经济效益继续提高。
医药下半年增长势头特别是效益可能降低。今年预期目标是：工业增加值比上年增长16％；工业企业利润增长16％；商业销售额增长8％；出口增长15％。
问题九：如何快速了解一个行业，并且获取数据，进行初步的分析研究 近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名第一最受青睐。接收到这样的信号，一定有很多非专业人士也想成为数据分析师吧，如何速成数据分析师？下面的技能让你事半功倍。
技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜―首款免费大数据可视化分析工具可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。
技能三：懂设计
说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。
技能四：几项专业技能
统计学技能――统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能――从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
技能五：提升个人能力。
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。
技能六：随时贴近数据文化
拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？
拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。
问题十：如何进行产业分析 无论你的公司经营什么，都必须了解行业及其竞争状况。行业及竞争分析是对公司商业生态环境的重要层面做战略性的评估。行业之间在以下几个方面有着重大的区别：经济特点、竞争环境、未来的利润前景。行业经济特性的变化取决于下列各个因素：行业总需求量和市场成长率、技术变革的速度、该市场的地理边界（区域性的？全国范围的？）、买方和卖方的数量及规模、卖方的产品或服务是统一的还是具有高度差别化的？规模经济对成本的影响程度、到达购买者的分销渠道类型；行业之间的差别还体现在对下列各因素的竞争重视程度：价格、产品质量、性能特色、服务、广告和促销、新产品的革新，在某些行业中，价格竞争占统治地位；而在其它行业中，竞争的核心却可能集中在质量上，或集中在产品的性能上，或集中在品牌形象与声誉上。一个行业的经济特性和竞争环境以及它们的变化趋势往往决定了该行业未来的利润前景，对于那些毫无吸引力的行业，最好的公司也难获得满意的利润；相反，颇有吸引力的行业中，弱小的公司也可以取得良好的经营业绩。行业最主要的经济特性是什么？ 因为行业之间在特征和结构方面有很大差别，所以行业及竞争分析必须首先从整体上把握行业中最主要的经济特性。l 市场规模：小市场一般吸引不了大的或新的竞争者；大市场常能引起公司的兴趣，因为它们希望在有吸引力的市场中建立稳固的竞争地位。l 竞争角逐的范围：市场是当地性的？区域性的还是全国范围的？l 市场增长速度：快速增长的市场会鼓励其它公司进入；增长缓慢的市场使市场竞争加剧，并使弱小的竞争者出局。l 行业在成长周期中目前所处的阶段：是处于初始发展阶段、快速成长阶段、成熟阶段、停滞阶段还是衰退阶段？l 竞争厂家的数量及相对规模：行业是被众多的小公司所细分还是被几家大公司所垄断？l 购买者的数量及相对规模；l 在整个供应链中，向前整合或向后整合的程度如何？因为在完全整合、部分整合和非整合公司之间往往会产生竞争差异及成本差异；l 到达购买者的分销渠道种类；l 产品生产工艺革新和新产品技术变革的速度；l 竞争对手的产品服务是强差别化的、弱差别化的、同一的还是无差别化的？l 行业中的公司能否实现采购、制造、运输、营销或广告等方面的规模经济？l 行业中的某些活动是不是有学习和经验效应方面的特色，从而导致单位成本会随累计产量的增长而降低？l 生产能力利用率的高低是否在很大程度上决定公司能否获得成本生产效率？因为生产过剩往往降低价格和利润率，而紧缺时则会提高价格和利润率。l 必要的资源以及进入和退出市场的难度：壁垒高往往可以保护现有公司的地位和利润，壁垒低则使得该行业易于被新进入者入侵。l 行业的盈利水平处于平均水平之上还是处于平均水平之下？高利润行业吸引新进入者，行业环境萧条往往会加速竞争者退出。 行业的竞争结构如何？各种竞争力量有多强大？哈佛商学院的迈克尔?波特教授将行业中的竞争力量划分为五种。这是个非常有用的工具，你可以借助它系统地分析市场上主要的竞争压力，判断每一种竞争压力的强大程度。1．竞争厂商之间的竞争角逐：厂商之间的竞争是五种力量中最强大的。为了赢得市场地位和市场份额，他们通常不惜代价。在有些行业中，竞争的核心是价格；在有些行业中，价格竞争很弱，竞争的核心在于产品或服务的特色、新产品革新、质量和耐用度、保修、售后服务、品牌形象。竞争可能是友好的，也可能是你死我活的，这完全取决于行业中公司采取威胁竞争对手盈利水平的行动频率和攻击性。一般而言，行业中的竞争厂商都善于在自己的产品上增加新的特色以提高对客户的吸引力，同时毫不松懈地挖掘其它竞争者的市场弱点。竞争厂商之间的竞争是一个动态的、不......>>
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