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数据报告的书写对数据分析具有重要意义，如果大家对数据报告不了解的话，赶紧去福昕知翼。数据报告的基本内容，作用、种类大家一定要清楚，不清楚的可以去福昕知翼寻找相关内容进行学习。数据报告的类型账户报告：可以查看指定时间内账户的总体推广表现。计划报告：可以查看指定时间内分计划的推广表现。单元报告：可以查看指定时间内分单元的推广表现。关键词报告：可以查看指定时间内分关键词的推广表现。创意报告：可以查看指定时间内分创意的推广表现。蹊径子链报告：可以查看指定时间内分蹊径子链的推广表现。分地域报告：可以查看指定时间内账户分推广地域的推广表现。监控文件夹报告：可以查看指定时间段内分监控文件夹或者监控文件夹内关键词的推广表现。指定范围报告：可以指定时间段内任意查看粒度、任意指定物料的推广表现。无效点击报告：可以查看每天整体的无效点击过滤情况，报告提供账户级别每天的过滤前点击率、过滤点击量、过滤比例和过滤金额。数据报告的要求1、确定报告受众和分析目的无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。2、框架、思路清晰作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架。3、保障数据准确写一份报告，获取和整理数据往往会占据6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。4、让图表传达更加直接图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。数据报告是对数据的总结，它是数据的诊断书。如果大家对数据报告的种类、作用、书写方法不清楚的话，可以去网上寻找相关的资料学习。

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数据挖掘是从很多的数据里面，挖掘出大家不知道的且有价值的信息和知识的过程。但是这里告诉大家的是不是所有的信息发现都能叫数据挖掘，今天福昕知翼网站的小编就来给大家探讨一下这个问题。什么是数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘需要学习什么1.统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。2.概率知识而朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识，SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然，我们可以直接套模型，R、Python这些工具有现成的算法包，可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法，最好去学习一些数学知识，也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。3.数据挖掘的数据类型那么可以挖掘的数据类型都有什么呢?关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合，每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段，并通常存放大量元组，比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象，并被一组属性值描述。数据挖掘是什么？大家看完福昕知翼网站的小编所介绍的上面的这篇文章后，心里有了一个数了，数据挖掘，就是把有用，有价值的信息挖掘出来。

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图表分析是目前分析数据变化最直观的分析方法，它主要运用于产品数量的变化和价格的走势。福昕知翼有很多图表分析的方法和图表分析的工具，大家有需要可以去上福昕知翼寻找。图表分析的简介图表分析是利用统计图表形式显示社会现象的情况，并从各方面比较、分析和研究社会经济现象的量的变化及其规律性的一种分析方法。这种方法可以将错综复杂的社会经 济现象的清晰扼要的形式显示出来，可以使统计分析工作通俗化。通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面：(1) 对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。(2) 分析总体的内部结构。(3)反映现象的发展趋势。(4) 揭示现象间的依存关系。(5) 显示总体单位的分配状况。(6)检查计划的执行情况。(7)显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图 (相关图) 等。图表分析的使用步骤1、打开一个Excel表格。2、在EXCEL中输入数据，这里输入每个月的出入库数量。3、点击菜单栏上“插入-图标-二维柱形图”。4、Excel中插入了条形图，不同的颜色代表了入库和出库，对比柱形的高度，观察每一个月的出入库情况。5、击图表标题，给图标命名即可。图表分析的出现让数据更加的富有活力，数据通过图表分析能快速直观的表现出数据的各种特性。大家可以通过福昕知翼学习图表分析的使用方法和作用，为日后的数据分析打好基础。

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数据建模主要是讲抽象的数据利用模型展示出来，通过数据建模可以将数据的作用发挥出来。如果大家据建模有需要的话，可以去福昕知翼学习数据建模的方法，了解数据建模的作用以及数据建模的应用。数据建模的简介数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的专业数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。数据建模的类型1） 概念数据模型（Conceptual Data Model）简称概念模型 ，主要用来描述世界的概念化结构。概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。2） 逻辑数据模型（Logical Data Model）简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用户，又要面向系统 ，主要用于 数据库管理系统 （DBMS）的实现。逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。3） 物理数据模型（Physical Data Model）简称物理模型 ，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS 有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实 现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。物理结构图显示物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。数据建模简介和类型我上面都进行了详细介绍，我相信大家通过上述的文章以及对数据建模有了初步的了解，大家可以利用这段时间对数据建模进行一个充分的认识，可以去福昕知翼寻找相关的材料进行参考。

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无论在我们的日常生活中，还是在日常的工作中，都是会接触到一些数据的，我们都知道数据不整理好的话，就会比较乱，什么是数据整理？还是让专业的福昕知翼小编来告诉我们正确的答案吧。数据整理数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程，它是数据统计分析的基础。数据整理是根据统计研究的任务和要求，对统计调查搜集到的大量原始资料进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程；并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。数据整理包含哪些步骤1.根据研究目的设计整理方案。整理方案主要包括两个方面：一是对总体的处理方法，主要是考虑如何进行统计分组；二是确定反映总体特征的相关指标。2.统计数据的审核与检查。数据在整理以前，必须要对所获得的数据进行审核，检验原始数据的完整性、准确性和时效性。发现问题，要及时解决。3.数据分组和汇总，并计算各项指标。按照一定的标准将原始数据进行分组，汇总每一组的单位数，并计算诸如均值、方差等指标。4.通过统计表或统计图，显示整理结果。在统计分组的基础上，计算每组的频数，整理成频数分布表，绘制频数分布图。5.统计资料的积累、保管和公布。统计资料的积累和保管。由于统计研究中要经常进行动态分析，这就需要长期积累统计资料。这就是我们福昕知翼小编给你们分享的关于数据整理的文章内容了哦，不会整理数据的朋友们，可是要好好的学习一下哦。

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我们在做报表的时候经常需要使用到数据分析表，这种表格可以帮助我们更好的统计数据。那么现在的数据分析表怎么做？在哪里可以下载优秀的分析表模版呢？接下来我们就一起了解一下吧。数据分析表怎么做？1，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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。2，打开一个EXCEL表格,，在表格内输入数据信息。CTRL+A全选整张表格，点击菜单栏上”插入-数据透视表“。确认弹出的对话框。鼠标右侧勾选透视分析表上需要显示的字段。等数据分析表制作完成，就可以清晰地汇总出各种产品的销售情况。在哪里可以下载优秀的模版？我们可以直接上福昕知翼网进行数据分析表模版的下载，看到自己喜欢的模版，直接下载下来即可，下载以后直接载入相关的数据，就可以生成一份完美的数据分析表了。对此感兴趣的朋友们，可以直接上福昕知翼网直接操作演示一下。数据分析表的使用频率很高，我们在做分析表的时候，应该多结合一下相关数据，这样有利于我们做好一份优秀的数据分析表。

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数据收集我们进行数据分析最基本的操作，但是我们目前在数据收集的过程中会出现一系列的问题，为了保证数据的有效性和全面性要使用相应的数据收集方法。福昕知翼有数据收集的一些方法，数据收集的技巧供大家学习，大家也可以去福昕知翼收集相关的资料。数据收集的简介收集数据是一项很重要的基础工作。收集数据的一般方法是查阅各种统计年鉴和报表，再就是运用某种调查方法获取欲研究问题的有关数据。抽样调查获取数据的方式在我国方兴未艾，抽样调查的方法很多，专业性很强，现在已有不少抽样技术的专著。在一个统计方法研究的问题中，通常把所要调查研究的事物或现象的全体称为总体，而把组成总体的每个元素（成员）称为个体，一个总体中所含个体的数量称为总体的容量。常见数据收集方法常见数据收集方法：直接观察法、采访法（又分为面访式、电话式、自填式）、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。1、直接观察法调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。调查人员对所观察的事件或行为不加以控制或干涉，能够在被调查者不察觉的情况下获得资料。2、采访法一次只有一名受访者参加、针对特殊问题的调查。 适合于较隐秘的问题，如个人隐私问题；或较敏感的问题。 面试式 面访式：座谈会 也称集体访谈，将一组被调查者集中在调查现场， 让他们对调查的主题发表意见以获得资料。 参加座谈会的人数不宜过多，一般为6～10人。 电话式 调查人员根据调查提纲（调查表），通过电话问答的形式来获取信息。 时效快、成本低、覆盖面广；但每次调查时间不能过长、拒访率高。 自填式 调查人员把调查表或问卷当面交给被调查者， 填完后当面交回的一种数据收集方法。 回收率高、但耗时费力。3、通讯法由调查组织者（例如政府统计部门）把调查表或问卷邮寄或电子传送给被调查者，填写后返回，也称邮寄问卷调查。 调查对象不受空间区域限制、调查成本低；但速度较慢、 回收率较低。4、网络调查法通过互联网、计算机通信和数字交互式媒体，了解和掌握信息的方式。 具有自愿性、定向性、及时性、互动性、经济性与匿名性。 常用方法：网上问卷调查法、在线交流调查法、网络观察法、网络实验法等。5、卫星遥感法使用卫星高分辨率照片，提供地面农作物绿度资料，来估计农产量的方法。数据收集是对数据进行有效的分类汇总，是进一步发挥数据的作用，目前数据收集的方法有很多种，但是既能保证数据有效性和完整性的方法不多，大家可以对福昕知翼上面的数据收集的方法进行比对。

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数据时代的到来促进了大数据分析的发展，目前大数据分析已经运用到各个领域了。大家可以去福昕知翼了解一下大数据分析的应用以及分析原理，这时你会发现大数据分析无处不在，所以掌握大数据的分析刻不容缓，大家赶紧去福昕知翼学习大数据分析吧。大数据分析的简介大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析的作用1.改善我们的生活方式大数据不只是应用于企业和政府，同样也适用于生活中的每个人。我们会通过穿戴装备(如智能手表或者智能手环)追踪自身的热量消耗情况以及睡眠质量，通过大数据分析追踪身体健康状况。甚至大数据分析还能帮忙我们寻找爱情，要知道大多数交友网站就是通过大数据应用工具来帮助人们匹配对象的。2.业务流程优化大数据可以优化业务流程，最广泛的就是对供应链以及配送路线的优化。利用实时交通路线数据，大数据可以为送货车制定更加优化的路线。同时，人力资源部门也可以通过大数据分析来对人才招聘流程进行优化。3.理解客户、满足客户服务需求目前，这是大数据应用最广为人知的领域。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志，分析出文本和传感器的数据，以便更加全面的了解客户。通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。4.提高体育成绩现今很多运动员在训练的时候，会通过大数据技术来分析自身的状况。例如，用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，运动器材中的传感器技术(篮球或高尔夫俱乐部)，让我们通过比赛数据及时改进运动员的训练强度。很多精英运动队还会监控运动员的业余活动，通过智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，甚至通过社交对话来监控其情感状况。5.医疗领域大数据分析可以让我们能够在几分钟内解码整个DNA，并且制定出最新的治疗方案，同时更好的预测疾病。大数据技术已经应用于监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生可以针对婴儿的身体症状做出预测，更及时的救助婴儿。6.金融领域大数据在金融行业主要应用于金融交易。高频交易(HFT)就是大数据应用比较多的领域，通过大数据算法来优化交易决定。现在很多股权的交易都在利用大数据算法对来自社交媒体和网站新闻的数据进行分析，以决定在未来几秒内是买进还是卖出。7.城市管理大数据还应用于我们的城市。例如，利用社交网络和天气数据，优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。8.安全和执法领域大数据已经广泛应用于安全执法中。美国安全局利用大数据打击恐怖主义，甚至监控人们的日常生活。企业则可以应用大数据技术防御网络攻击，警察可以应用大数据工具捕捉罪犯，*****公司可以应用大数据工具监控欺诈性交易。大数据分析具有两面性，它既可以有效的推动我们社会的发展，促进我们生活的便利，它也会使我们的隐私遭受他人的侵犯，我们的个人信息遭受他人的利用。

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数据分析报告是对数据的原理、反映的问题。数据的特性体现的方式，它是数据分析之后出具的分析报告。如果大家想了解数据分析报告的写作方法、作用和基本内容，大家可以去福昕知翼。数据分析报告的简介数据分析报告是数据分析的原理和方法，运用数据来反映，研究和分析某项事物的现状，问题，原因，本质和规律，并得出结论，提出解决方法的一种分析应用文体。数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。数据分析报告—项目可行性判断的重要依据。任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。数据分析报告的原则1.规范性原则。数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。2.重要性原则。数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。3.谨慎性原则。数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。4.鼓励创新原则。科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。数据分析报告的具有一定的结构，书写具有一定的原则，如果大家对这些不了解可以去福昕知翼选择相关的文章和课程进行学习。

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为了适应时代的发展，越来越多的领域都开始使用统计分析了，因为它的作用非常的显著。如果大家想要学习统计分析或者想要了解统计分析可以去福昕知翼进行一个简单的了解。统计分析的简介统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。统计分析的特点1、直观性现实世界是复杂多样的，其本质和规律难以直接把握，统计分析方法从现实情境中收集数据，通过次序、频数等直观、浅显的量化数字及简明的图表表现出来，这些数据的处理，将我们的调研与客观世界紧密相连，从而提示和洞悉现实世界的本质及其规律。2、可重复性可重复性是衡量研究质量与水平高低的一个客观尺度，用统计分析方法进行的研究皆是可重复的。从课题的选取、抽样的设计，到数据的收集与处理，皆可在相同的条件下进行重复，并能对研究所得的结果进行验证。3、科学性统计分析方法以数学为基础，具有严密的结构，需要遵循特定的程序和规范，从确立选题、提出假设、进行抽样、具体实施，一直到分析解释数据，得出结论，都须符合一定的逻辑和标准。福昕知翼上会告诉你怎么使用统计分析进行数据分析，在统计分析的时候应该注意什么，什么情况下可以使用统计分析进行数据分析。

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