【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)
从零开始学习Excel数据分析技巧
从零开始学习Excel数据分析技巧第一章：Excel基础知识Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、数据处理和报表制作等各种工作中。
在学习Excel数据分析技巧之前，首先需要了解一些Excel的基础知识。
1.1 Excel的界面和基本操作Excel的界面由菜单栏、工具栏、工作区等组成，熟悉这些界面元素可以更好地操作Excel。
基本操作包括创建、打开和保存Excel文件，插入和删除单元格、行、列等。
1.2 Excel的常用函数Excel提供了丰富的函数库，可以通过函数进行各种计算和数据处理。
常用函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN等。
学习和熟练运用这些函数可以提高数据分析的效率和准确性。
第二章：数据录入和清洗在进行数据分析之前，首先需要将原始数据导入Excel并进行清洗，保证数据的准确性和完整性。
2.1 数据导入可以将原始数据保存为CSV、TXT等格式，然后通过Excel的数据导入功能将数据导入Excel中。
2.2 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤、去重等操作，以去除无效数据和重复数据，保留有效数据。
在Excel中，可以使用筛选功能、条件格式、数据透视表等工具进行数据清洗。
此外，学会使用Excel的高级筛选功能可以更灵活地清洗数据。
第三章：数据排序和筛选在进行数据分析之前，往往需要对数据进行排序和筛选，以便更好地观察和分析数据的特点和规律。
3.1 数据排序Excel提供了多种排序方式，包括按照某一列的数值大小、按字母顺序、按日期等排序。
通过排序可以将数据按照需要的方式进行排列，更方便地观察和分析数据。
3.2 数据筛选数据筛选是指根据指定条件，从大量数据中筛选出符合条件的数据。
在Excel中，可以通过“自动筛选”、“高级筛选”等功能实现数据筛选。
学会使用这些功能可以快速、准确地筛选出目标数据，为后续的数据分析做好准备。
第四章：数据透视表和透视图数据透视表是Excel中一种强大的数据分析工具，能够对大量数据进行多维度的汇总和分析。
快速入门Excel数据分析
快速入门Excel数据分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。
对于初次接触Excel数据分析的人来说，可能会觉得有些困惑和无从下手。
本文将带你快速入门Excel数据分析，让你能够轻松处理和分析数据。
首先，在使用Excel进行数据分析之前，我们需要先了解一些基本概念和操作。
例如，Excel中最基本的单位是单元格，每个单元格都有一个唯一的地址，由列字母和行数字组成。
单元格中可以存放各种类型的数据，包括数字、文本、日期等。
你可以通过点击单元格并在公式栏中输入数据来编辑单元格。
Excel还提供了许多常用的函数，它们可以方便地对数据进行统计和计算。
例如，SUM函数可以对一列或一行数字进行求和；AVERAGE函数可以计算一列或一行数字的平均值；MAX和MIN函数可以分别找到一列或一行数字中的最大值和最小值。
在数据分析中，我们经常需要对数据进行排序和筛选。
Excel提供了强大的排序和筛选功能。
你可以选择要排序的数据范围，并指定升序或降序排列。
另外，你还可以使用筛选功能来快速筛选出符合特定条件的数据。
通过掌握这些功能，你可以更方便地对数据进行整理和分析。
此外，图表是数据分析中常用的工具之一。
Excel提供了各种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等。
你可以选择需要的数据范围，并选择合适的图表类型来展示数据。
图表可以直观地展示数据的趋势和关系，帮助我们更好地理解和分析数据。
当处理大量数据时，Excel的数据透视表功能能够帮助我们更高效地进行数据分析。
数据透视表可以将复杂的数据按照一定的规则进行分组和汇总，并生成相应的汇总报表。
你可以选择要汇总的数据范围，并选择需要展示的字段和计算方式，Excel会自动生成相应的透视表和报表。
数据透视表可以让我们快速了解数据的整体情况，并找到其中的规律和趋势。
另外，Excel还具备一些高级的数据处理和分析功能，例如数据透视图、数据分析工具包等。
这些功能可以帮助我们更加深入地进行数据挖掘和分析。
Excel数据分析简明教程
Excel数据分析简明教程第一章：Excel数据分析简介Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于各个行业和领域。
数据分析是Excel的一个重要功能，可以帮助用户处理和分析大量数据，提取有价值的信息。
本教程将介绍Excel数据分析的基本概念和常用功能。
第二章：Excel数据的导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel支持多种数据源的导入，如文本文件、数据库、Web数据等。
导入后，可以使用Excel的排序、筛选、删除等功能对数据进行整理，以便更好地进行后续的分析。
第三章：数据透视表分析数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一。
通过数据透视表，可以对大量数据进行快速分析和汇总。
教程将介绍数据透视表的创建和使用方法，包括行标签、列标签、值字段和筛选器等功能，帮助用户轻松地对数据进行分类、求和、平均值等统计操作。
第四章：数据可视化分析数据可视化是一种直观表达数据信息的方法，可以帮助用户更好地理解数据。
Excel提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图和散点图等，用户可以根据需要选择适合的图表类型，并通过调整图表样式和布局来美化图表，使数据更具可读性。
第五章：数据分析函数Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行复杂的数据计算和分析。
本教程将介绍常用的数据分析函数，如SUM、AVERAGE、COUNT、IF等，以及更高级的函数，如VLOOKUP、INDEX、MATCH等。
掌握这些函数的使用方法，可以大大提高数据分析的效率和准确性。
第六章：高级数据分析工具除了基本的数据分析功能之外，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，如数据表、条件格式和求解器等。
数据表可以通过输入不同的参数值，快速计算得出不同结果；条件格式可以帮助用户根据数据的特点设置格式，使异常值更加显眼；求解器可以帮助用户解决复杂的优化问题。
本教程将逐一介绍这些工具的使用方法，帮助用户更好地进行数据分析。
Excel数据分析的基础教程
Excel数据分析的基础教程第一章：Excel数据分析入门1.1 Excel数据分析的定义和作用Excel是一种广泛应用于数据分析的电子表格软件，通过Excel可以进行数据的收集、管理、统计和分析等操作，帮助人们更好地理解和利用数据。
1.2 Excel数据分析的基本流程数据分析的基本流程包括准备数据、清洗数据、数据透视表、数据可视化和数据分析等环节。
我们将逐步介绍每个环节的具体操作和技巧。
1.3 Excel数据分析的常用函数和公式Excel提供了丰富的函数和公式，如常用的SUM、AVERAGE、COUNT等函数，通过合理运用这些函数可以快速实现对数据的计算和统计。
第二章：数据准备和清洗2.1 数据的导入和导出在Excel中，我们可以通过多种方式导入和导出数据，如从文本文件、数据库、Web数据等导入数据，方便获取分析所需的数据。
2.2 数据去重和筛选数据去重和筛选是数据准备的重要环节，Excel提供了多种方式去重和筛选数据，并且可以根据自定义条件进行筛选，以满足分析需要。
2.3 数据的格式化与转换数据的格式化和转换可以使数据更具可读性和可分析性，我们可以通过更改单元格格式、插入列、拆分合并单元格等操作来实现数据的格式化与转换。
第三章：数据透视表3.1 数据透视表的基本概念数据透视表是一种以交叉分析为基础的数据分析工具，它可以对大量的数据进行快速汇总、分组和分析，帮助用户从多个维度分析数据。
3.2 数据透视表的创建和设置在Excel中创建数据透视表非常简单，只需要选择要分析的数据范围并设置相应的行、列和值，然后系统会自动生成相应的数据透视表。
3.3 数据透视表的进阶应用除了基本的汇总和分析功能外，数据透视表还提供了排序、过滤、计算汇总、字段设置和样式设置等进阶应用，帮助用户更全面地分析数据。
第四章：数据可视化4.1 图表的基本概念图表是Excel中最常用的数据可视化工具，通过将数据转化成图表，可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，提高数据分析的效果。
五步教你学会使用Excel进行数据分析
五步教你学会使用Excel进行数据分析第一步：熟悉Excel界面与基本操作Excel是广泛应用于数据分析的工具之一，首先需要熟悉Excel的界面和基本操作。
打开Excel后，你会看到一个由格子组成的电子表格。
每个格子被称为一个单元格，由列字母和行数字组成。
通过点击单元格，可以在公式栏中输入内容并进行计算。
基本操作包括插入、删除、复制和移动单元格，也可以通过拖动边框改变单元格的大小。
掌握这些基本操作将为后续数据分析打下基础。
第二步：利用函数进行数据处理与计算Excel提供了丰富的函数库，可以通过函数对数据进行处理和计算。
常用的函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN等。
例如，SUM函数可以求一系列数字的总和，AVERAGE函数可以求平均值。
通过函数，可以快速计算出所需数据，并且函数的使用可以得到准确的结果，提高了数据分析的效率和准确性。
掌握基本函数的用法，并结合实际情况运用，可以更好地进行数据处理与分析。
第三步：筛选与排序数据数据分析需要从海量数据中提取出有用的信息，Excel提供了筛选和排序功能，能够帮助我们快速定位并整理所需数据。
在Excel中，我们可以使用筛选功能按条件筛选数据，也可以使用排序功能对数据进行升序或降序排列。
通过数据的筛选和排序，可以更加清晰地了解数据特点，从而进行更深入的数据分析和决策。
第四步：制作图表展现数据分析结果数据分析的结果更直观地呈现给其他人，通过图表是一个很好的方式。
Excel提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，并可以根据实际需求自定义图表样式。
通过选择合适的图表类型，输入数据源，并调整图表样式，我们就可以制作出直观而美观的数据分析图表。
图表不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以向他人传达数据分析的结果和见解。
第五步：数据透视表与高级数据分析Excel提供了强大的数据透视表功能，可以快速对大量数据进行整理和分析。
数据透视表可以根据需要对数据进行分类汇总，并生成相应的汇总表或图表。
使用Excel进行数据分析：入门教程
使用Excel进行数据分析：入门教程概述：数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色，而Excel作为一款强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析领域。
本文将为您介绍如何使用Excel进行数据分析的入门教程，包括数据准备、数据清洗、数据分析和结果呈现等步骤。
1. 数据准备- 收集数据：确定您要分析的数据来源，并将数据收集到一个表格中。
可以使用Excel的数据输入功能，在新建的工作表中逐行或逐列输入数据。
- 数据备份：在进行数据分析之前，建议对原始数据进行备份，以确保数据的安全性。
- 数据整理：对收集到的数据进行整理，确保数据的完整性和一致性。
删除重复数据、填补缺失值，对数据进行分类和排序等操作。
2. 数据清洗- 去除冗余数据：在数据集中可能存在一些冗余或不必要的数据列，可以选择性地删除这些数据列。
选中不需要的数据列，点击右键选择“删除”。
- 处理缺失值：在数据集中可能存在一些缺失值，可以利用Excel的函数和工具来处理这些缺失值。
使用筛选功能找出缺失值所在的行或列，然后选择合适的方法进行填补，如平均值、中位数、众数等。
- 数据格式转换：对于日期、时间、货币等特殊数据格式，需要将其转换为Excel可以识别和计算的格式。
选中需要转换的数据列，点击“格式”选项卡，选择对应的格式。
3. 数据分析- 插入图表：选择适当的图表类型来分析和展示数据。
选中要分析的数据范围，点击“插入”选项卡，选择合适的图表类型。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图等。
- 数据透视表：使用数据透视表可以对大量数据进行汇总和分析。
选中要创建透视表的数据范围，点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。
根据需求选择行、列和数值字段，生成透视表。
- 使用函数进行计算：Excel提供了大量的函数用于数据计算。
根据分析需求，使用合适的函数进行计算。
例如，使用SUM函数计算总和，使用AVERAGE函数计算平均值，使用COUNT函数计算数量等。
4. 结果呈现- 数据可视化：使用图表和图形使数据更加直观和易于理解。
Excel数据分析指南教你如何使用表进行数据分析
Excel数据分析指南教你如何使用表进行数据分析Excel数据分析指南：教你如何使用表进行数据分析数据分析在现代商业和研究领域中变得越来越关键。
Excel作为一款常见的办公软件，提供了丰富的数据处理和分析功能。
本文将为您介绍如何使用Excel中的表进行数据分析，提供一些实用的技巧和方法。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好相关的数据。
将数据整理成表格的形式，确保每一列都具有明确的数据类型和相应的命名。
二、数据筛选与排序Excel的数据筛选与排序功能可以帮助我们从海量数据中找到所需的信息。
通过选中整个数据表，点击“数据”选项卡上的“筛选”按钮，即可使用筛选功能。
您可以根据特定条件来筛选数据，比如只显示符合某个条件的数据行。
另外，如果您需要对数据进行排序，也可以在“数据”选项卡中使用排序功能。
选择需要排序的列，并设置升序或降序排列，Excel会自动按照您的要求进行排序。
三、数据汇总与统计Excel提供了多种汇总和统计函数，可用于计算数据的总和、平均值、最大值、最小值等。
其中常用的函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN等。
具体使用方法如下：- 在需要汇总的单元格中输入函数表达式，如=SUM(A1:A10)，表示汇总A1到A10单元格的数据。
- 您也可以通过鼠标选择相关单元格来自动生成函数表达式，例如，在D1单元格输入=SUM(A1:A10)，然后按下回车键，Excel会自动运算并显示结果。
四、数据图表的绘制通过数据图表的绘制，我们可以更加直观地呈现数据分析结果。
Excel提供了多种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
绘制图表的步骤如下：1. 选中需要绘制图表的数据范围。
2. 点击“插入”选项卡中的“图表”按钮，选择所需的图表类型。
3. 根据需要调整图表的样式和布局，比如添加标题、修改字体风格等。
五、数据透视表的使用数据透视表是Excel中强大的数据分析工具，可以帮助我们从复杂的数据中提取出有用的信息。
使用Excel进行数据分析入门指南
使用Excel进行数据分析入门指南数据分析作为一种重要的技能，在当今互联网时代变得尤为重要。
对于许多企业和个人来说，掌握数据分析能力，能够更好地了解和应对不同领域的问题。
而Excel作为一款功能强大且易于操作的电子表格软件，成为了数据分析的重要工具之一。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析，并提供一些实用技巧。
一、数据导入与整理1. 数据导入在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel。
Excel支持多种数据源的导入，包括文本文件、数据库、网络数据等。
通过“数据”选项卡中的“获取外部数据”工具，可以轻松导入各种数据源，并将其保存为Excel表格格式。
2. 数据清洗与整理导入数据后，需要对数据进行清洗与整理，以确保数据的准确性和一致性。
常见的数据清洗操作包括去除重复值、填充空白单元格、删除不需要的列或行等。
另外，还可以使用Excel的筛选功能，对数据进行快速筛选和排序。
二、数据分析与可视化1. 基本统计分析Excel内置了许多常用的统计函数，如平均值、中位数、标准差等。
通过使用这些函数，可以对大量数据进行基本统计分析，并得出相应的结果。
此外，还可以使用条件函数，根据特定条件进行统计分析。
2. 图表制作Excel提供了丰富多样的图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
通过选择合适的图表类型，并进行相应的数据填充，可以将数据以更直观的方式呈现出来。
同时，可以通过调整图表样式、字体大小等来增加图表的可读性和美观性。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的数据分析工具之一。
通过数据透视表，可以对大规模数据进行透视分析，并生成相应的汇总报告。
利用数据透视表，可以快速分析和比较数据的不同维度，并进行更深入的洞察。
三、高级数据分析技巧1. 条件格式化通过条件格式化功能，可以根据特定的条件对数据进行格式化显示。
比如根据数值大小进行渐变填充、根据文本内容进行颜色标记等。
条件格式化可以提供更直观的数据展示，帮助用户更好地分析数据。
学习使用Excel进行数据分析的基础知识
学习使用Excel进行数据分析的基础知识第一章 Excel数据分析的概述在当今信息化时代，大量的数据需要被处理和分析，而Excel作为一款常用的数据分析工具，成为了许多人首选。
Excel具有简单易用、功能强大的特点，在数据分析领域有着广泛的应用。
本章将简要介绍Excel数据分析的基础知识，包括Excel的安装和基本操作。
第二章 Excel数据分析的基本操作在Excel中进行数据分析，首先需要掌握一些基本的操作技巧。
本章将介绍Excel的基本操作，包括创建、打开和保存Excel文件，插入、删除和移动单元格等操作，以及常用的快捷键。
这些基本操作是进行数据分析的基础，熟练掌握它们可以提高工作效率。
第三章 Excel数据录入和数据导入在进行数据分析之前，需要将数据录入Excel或者将外部数据导入Excel。
本章将介绍如何有效地录入数据和导入外部数据，包括手动录入数据、复制粘贴数据、导入文本文件和导入数据库中的数据。
同时，还会介绍如何处理数据中的重复项和异常值，确保分析结果的准确性。
第四章 Excel数据清洗和数据筛选在数据分析过程中，数据质量是至关重要的。
本章将介绍如何进行数据清洗和数据筛选，以消除数据中的错误和噪音。
数据清洗的操作包括删除空白行、去除重复值、补充缺失值等；数据筛选的操作包括按条件筛选数据、设置筛选条件等。
通过数据清洗和数据筛选，可以提高数据的质量，为后续的数据分析打下良好的基础。
第五章 Excel数据排序和数据透视表数据排序是数据分析的重要环节之一，它可以使数据按照某种规则进行排序，以便更好地分析。
本章将介绍如何对Excel中的数据进行排序，并给出常用的排序方法。
此外，我们还将介绍Excel的数据透视表功能，它可以帮助用户对复杂的数据进行汇总和分析，提供直观的数据展示结果。
第六章 Excel图表的绘制和数据可视化在数据分析中，图表是一种直观的数据展示方式，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
如何用Excel进行数据分析的入门教程
如何用Excel进行数据分析的入门教程Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析的领域。
无论您是初学者还是有一定经验的用户，本教程将带您逐步了解如何使用Excel进行数据分析，在从入门到精通的过程中提供帮助和指导。
1. 数据导入和整理在Excel中进行数据分析的第一步是导入数据并进行整理。
您可以从多种来源导入数据，例如文本文件、数据库或其他Excel工作簿。
点击“数据”选项卡，选择“从其他来源”或“获取外部数据”，然后按照提示操作导入数据。
在数据导入后，您可能需要对数据集进行整理和清洗。
删除重复项、空白单元格和不需要的列或行。
您还可以使用Excel的筛选功能过滤数据，以便更好地理解数据特征和趋势。
2. 数据可视化数据可视化是数据分析的重要步骤。
通过使用Excel的图表功能，您可以将数据转化为图形形式，直观地展示数据间的关系和模式。
首先，选择需要可视化的数据范围，然后点击“插入”选项卡上的“图表”按钮。
Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
选择适合您数据类型和目的的图表类型，并根据需要设置图表样式和布局。
您还可以添加数据标签、图例和标题，使图表更具可读性和专业性。
3. 数据分析函数Excel提供了丰富的内置函数，用于实现各种数据分析任务。
下面列举几个常用的函数示例：- SUM函数：用于求和特定范围的数据。
- AVERAGE函数：用于计算数据的平均值。
- COUNT函数：用于统计给定范围内的非空单元格数量。
- IF函数：用于根据条件返回不同的值。
- VLOOKUP函数：用于在数据表中查找指定的值。
您可以通过在公式栏中输入函数名称和参数来使用这些函数。
根据函数的具体要求，将数据范围和其他参数输入到函数中并按下回车键即可得到结果。
4. 数据透视表数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以帮助您快速分析和摘要大量数据。
通过数据透视表，您可以轻松创建交叉表、制作汇总报表和进行数据分析。
菜鸟学习数据分析教程
第二章、结构为王—思路方法
（2）逻辑树分析法（业务问题专题分析）
逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关。每想到一点，就给这 个问题所在的树干加一个树枝，并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题树、演绎树或分解树。
逻辑树适用遵循 的原则
要素化：把相同问题归纳总结成要素 框架化：将各个要素组成框架，遵守 不重不漏的原则 关联化：框架内的各元素保持必要的相互关系，简单不孤立
----数据透视表（演示，见视频）
三、数据搜集导入
(1)文本导入：满意度调查（演示）
第三章、数据搜集导入
（2）网络：股票数据（演示）
（3）调查数据：满意度调查问卷表设计(演示)
第四章、数据处理
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
一、数据类型（设置单元格格式）
第三章、数据收集导入
二、数据表类型（一维表和二维表）
一维表特征：一条记录就看到完整的信息；一边有字段指标。
二维表特征：需要纵横两个纬度看，才能得到完整的信息；两边有字段指标。 （1）二维表变一维表？
-----数据透视向导（演示，见视频） （2）一维表变二维表？
6.呈现
制表画图
5.分析
方法工具
1.分析
那些事儿
成长之路
4.处理
清洗加工
2.方法
结构为王
3.数据
搜集导入
第二章、结构为王—思路方法
一、数据分析的方法论是什么？ （1）数据分析的方法论？ 简述：论述分析的思路，指导数据分析者进行一次完整的数据分析。 例如：我应该从哪几个方面展开分析？各方面包含什么内容和指标？ （2）数据分析方法论与数据分析方法的区别？ 举例说明：一个是整体思路（类似宏观作战方案）；一个是工具性解决办法（类似刺刀、冲锋枪、坦克、轰 炸机等）。 二、常用的方法论？
简明易懂的Excel数据分析入门指南
简明易懂的Excel数据分析入门指南第一章：Excel数据分析的基础知识Excel是微软公司开发的电子表格软件，在数据分析领域被广泛使用。
在开始进行数据分析之前，我们首先需要了解一些Excel 的基础知识。
1. Excel的界面和基本操作Excel的界面包括菜单栏、工具栏、工作表、单元格等。
我们可以通过菜单栏和工具栏来进行各种操作。
2. Excel中的基本函数Excel中有很多内置函数可以进行各种计算，如求平均值、求和、计数等。
我们可以通过输入函数名和参数来使用这些函数。
3. 数据的导入和导出Excel支持各种格式的数据导入和导出，例如CSV文件、文本文件、数据库等。
我们可以通过导入数据来开始进行数据分析。
第二章：Excel中的基本数据处理在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行一些处理，例如清洗数据、筛选数据等。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，使得数据符合分析的要求。
我们可以通过删除重复数据、填充空值、修复错误值等方式进行数据清洗。
2. 数据筛选和排序数据筛选是根据条件对数据进行筛选，以获取特定条件下的数据。
排序是根据某一列的值对数据进行排序，默认是按升序排列。
3. 数据分组和透视表数据分组是将数据按照某一列或多列进行分组，以便进行汇总和分析。
透视表是基于数据分组的基础上，进行数据的交叉计算和分析。
第三章：Excel中的数据可视化数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据和发现数据中的规律。
Excel提供了丰富的图表功能，可以帮助我们将数据以图表的形式展示出来。
1. 常用图表类型Excel支持各种图表类型，包括柱状图、线图、饼图、散点图等。
我们可以根据需要选择合适的图表类型来展示数据。
2. 图表的制作和设置通过选择数据和选择图表类型，我们可以快速制作出图表。
同时，我们还可以对图表进行设置，如修改标题、添加图例、调整坐标轴等。
3. 图表的修饰和样式除了基本的制作和设置外，我们还可以对图表进行修饰和样式设置，使其更加美观和易读。
一小时掌握Excel数据分析技巧
一小时掌握Excel数据分析技巧第一章：Excel基础知识Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、统计计算、数据可视化等领域。
在进行数据分析之前，我们首先需要掌握Excel的基础知识。
1.1 Excel的界面和基本操作Excel的界面包括菜单栏、工具栏、工作区和状态栏等部分。
熟悉界面并能够进行基本的操作，如创建、保存和关闭工作簿，插入和编辑数据等，是进行数据分析的前提。
1.2 Excel的常用函数Excel提供了丰富的函数库，包括数学函数、统计函数、逻辑函数等。
熟练掌握常用函数的使用方法和参数设置，对于数据分析至关重要。
1.3 Excel的数据格式化与筛选数据格式化可以使数据更加清晰易读，包括数值格式化、日期格式化等。
数据筛选可以根据条件筛选出符合要求的数据，快速定位和分析所需数据。
第二章：数据导入与清洗在进行数据分析之前，我们通常需要将原始数据导入Excel，并进行数据清洗，以保证数据的准确性和完整性。
2.1 数据导入Excel支持多种数据导入方式，如从文本文件导入、从数据库导入等。
根据具体需求选择合适的导入方式，并保证导入的数据正确无误。
2.2 数据清洗数据清洗主要包括数据去重、数据排序、数据填充等操作。
通过数据清洗，可以去除重复数据、统一数据格式，提高数据分析的可靠性。
2.3 数据透视表数据透视表是Excel中常用的数据分析工具，可以对大量数据进行快速整理和分析。
熟练掌握数据透视表的使用方法，可以快速生成汇总报表和图表。
第三章：数据分析与可视化在清洗完数据之后，我们可以进行更加深入的数据分析，并通过可视化手段将分析结果直观地展示出来。
3.1 数据汇总与统计Excel提供了多种汇总和统计函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。
通过这些函数，可以对数据进行统计分析，研究数据的分布和规律。
3.2 数据图表Excel提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
选择合适的图表类型，可以清晰地展示数据的趋势、比例和关系，增加数据分析的可视性。
excel数据分析知识要点概述
excel数据分析知识要点概述Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、统计计算和信息可视化等领域。
在数据分析过程中，掌握Excel的关键知识点对于高效处理和解读数据至关重要。
本文将概述Excel数据分析的要点，帮助读者建立起对Excel数据分析的基本理解和操作技能。
一、数据导入与整理数据导入是数据分析的第一步，Excel提供了多种方式进行数据导入，包括从文本文件、数据库、网络等获取数据的方法。
同时，对导入的数据进行整理和清洗也是十分重要的。
在Excel中，可以利用筛选、排序、分列、合并等功能对数据进行整理，以减少冗余和错误，提高数据质量。
二、函数与公式的应用Excel内置了众多的函数与公式，可以帮助数据分析者进行各种计算和运算。
在数据分析中，常用的函数包括SUM、AVERAGE、MAX、MIN、COUNT等，用于计算数据的总和、平均值、最大值、最小值和个数等。
此外，还可以利用逻辑函数如IF、AND、OR等进行条件判断和逻辑运算。
掌握这些函数的使用方法，能够高效地对数据进行计算和分析。
三、数据透视表的制作与分析数据透视表是Excel中一种强大的分析工具，可以对大量数据进行透视和汇总。
通过数据透视表，可以轻松实现数据的分类、求和、计数、平均值等统计分析。
在制作数据透视表时，需要选择相应的字段，并对字段进行拖拽和排序。
数据透视表的使用可以帮助数据分析者快速洞察数据背后的规律和关系。
四、图表的创建与演示图表是将数据可视化的重要手段，能够直观地展示数据的趋势、变化和差异。
Excel提供了多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等，可以根据数据的特点选择合适的图表进行展示。
在创建图表时，需要选择数据范围，并进行必要的调整和样式设置，使得图表更加清晰明了。
图表的演示和分析有助于读者对数据的理解和直观感知。
五、数据筛选与排序数据筛选与排序是对大量数据进行快速查找和整理的方法。
Excel提供了筛选和排序功能，可以根据条件对数据进行筛选和排序，并得到符合要求的数据子集。
全面了解Excel数据分析技巧
全面了解Excel数据分析技巧第一章：Excel数据分析的基础知识Excel是一款功能强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析领域。
在使用Excel进行数据分析之前，我们首先需要了解一些基础知识。
1. Excel中的单元格和工作表：Excel的表格由单元格组成，每个单元格由一列和一行交叉而成。
多个工作表可以组成一个工作簿，方便数据分析和管理。
2. Excel中的函数：Excel提供了各种函数来进行数据计算和分析，如SUM函数用于求和，AVERAGE函数用于平均值计算，COUNT函数用于计数等。
第二章：数据导入和整理技巧在进行数据分析之前，我们通常需要将数据导入Excel，并进行整理和准备。
1. 导入数据：Excel支持多种方式导入数据，如从本地文件导入、从数据库导入、从网络获取数据等。
选择适合的导入方式可以提高数据分析效率。
2. 数据清洗：很多时候，导入的数据可能包含有错误、重复或不规范的内容。
通过使用Excel内置的函数和筛选工具，可以进行数据清洗和筛选，保证数据的准确性和完整性。
第三章：数据可视化技巧数据可视化是数据分析的重要环节，通过图表和图形的展示，可以更直观地理解和分析数据。
1. 制作图表：Excel提供了丰富多样的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
选择合适的图形类型可以更好地展示数据特点和趋势。
2. 数据透视表：数据透视表是Excel中一项强大的功能，通过拖拽字段，可以对大量数据进行汇总、分组和筛选。
通过数据透视表，可以更深入地挖掘数据背后的关联性和规律。
第四章：高级数据分析技巧除了基础的数据分析功能，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，可以满足更复杂的数据分析需求。
1. 条件格式：通过设置条件格式，可以根据数据的不同取值，自动改变单元格格式，以便更清晰地显示数据特征。
2. 数据透视图：可以通过数据透视图对数据进行多维分析和挖掘，理解数据之间的关系和趋势，帮助做出更准确的决策。
快速学会操作Excel实现数据分析
快速学会操作Excel实现数据分析在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业必备的技能之一。
而Excel作为最常用的办公软件之一，也成为了数据分析的重要工具。
本文将介绍一些简单而实用的Excel操作技巧，帮助读者快速学会在Excel中实现数据分析。
一、Excel基础知识在开始进行数据分析之前，我们首先需要掌握Excel的基础知识。
打开Excel 后，我们可以看到一个由行和列组成的表格。
每个单元格都可以用来输入数据或者公式，而Excel的主要功能则是对这些数据进行计算和分析。
首先，我们需要了解如何在Excel中输入数据。
在选定的单元格内双击即可进入编辑模式，然后输入相应的数据。
如果需要复制某个单元格的数值，只需选中该单元格，然后按下Ctrl+C，再选中需要粘贴的单元格，按下Ctrl+V即可。
其次，了解如何进行简单的计算是非常重要的。
选中需要进行计算的单元格，然后在公式栏中输入相应的计算公式或者函数。
例如，我们可以使用SUM函数来求和，使用AVERAGE函数来求平均值。
这些函数的具体用法可以通过Excel内置的函数帮助文档来查询。
二、数据筛选与排序在进行数据分析时，我们常常需要从大量的数据中筛选出具有特定条件的数据，或者对数据进行排序。
Excel提供了强大的筛选与排序功能，帮助我们快速找到需要的数据。
要进行数据筛选，只需选中需要筛选的数据区域，然后点击数据菜单中的筛选选项。
在弹出的筛选对话框中，我们可以设置筛选条件并进行筛选。
例如，我们可以筛选出某个城市的销售数据，或者筛选出某个时间段内的订单记录。
除了数据筛选，Excel还提供了排序功能。
要对数据进行排序，只需选中需要排序的数据区域，然后点击数据菜单中的排序选项。
在弹出的排序对话框中，我们可以选择按照某一列的数值或者文本进行升序或降序排序。
这样，我们就可以将数据按照需要的顺序排列，更便于进行数据分析。
三、数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的数据分析工具，可以帮助我们快速对大量的数据进行综合分析，并生成可视化的报表。
Excel入门指南从基础操作到数据分析
Excel入门指南从基础操作到数据分析Excel是一种广泛使用的电子表格软件，可以帮助用户管理、分析和可视化数据。
在本文中，我们将从基础操作开始介绍Excel，并逐步深入到数据分析的技术和用法。
第一部分：基础操作1.1 启动Excel启动Excel的方法有很多。
可以双击桌面上的Excel图标，或者从开始菜单中选择Excel。
一旦启动，将会打开一个空白的工作簿。
1.2 输入数据在Excel中，数据通常以单元格的形式进行输入。
选中一个单元格，然后在公式栏或者工作表中输入数据。
可以通过按下“Enter”键来确认数据的输入。
1.3 格式化数据格式化是一种重要的操作，可以使数据变得更具可读性和易于分析。
例如，可以通过选中单元格并设置字体、颜色和对齐方式来格式化数据。
1.4 公式公式是Excel中最强大的功能之一。
它使用户能够对数据进行数学、逻辑和其他类型的计算。
例如，可以通过使用SUM函数来计算一列数字的总和。
第二部分：高级操作2.1 数据筛选数据筛选是一种快速、简单的方法，可以根据特定条件从数据集中选择数据。
例如，可以根据某个单元格的值来筛选数据，并只显示符合这个条件的数据。
2.2 数据排序数据排序是将数据集中的数据按照一定的顺序重新排列的过程。
例如，可以按照数字大小或者字母顺序对数据进行排序。
2.3 数据分组数据分组是将数据分为不同的组的过程。
例如，可以根据不同的条件将数据分为多个组，并计算每个组的平均值或总和。
2.4 数据透视表数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以帮助用户快速分析复杂的数据集。
通过拖动和放置字段，用户可以轻松地将数据按照不同的维度进行分析，并生成一张最终的透视表。
第三部分：数据分析3.1 数据图表数据图表是一个帮助用户可视化数据的良好工具，可以使复杂的数据变得更容易理解和分析。
例如，可以通过创建柱形图、折线图和散点图来可视化数据。
3.2 数据分析工具Excel还提供了一组数据分析工具，可帮助用户更深入地分析和理解数据。
【EXCEL】数据分析那些事（菜鸟入门必看）
Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。
Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？A：建议如下：1、先了解数据分析是神马？2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例；4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）；5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感；6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现；7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。
Excel数据分析全攻略指南个让你成为数据分析高手的技巧
Excel数据分析全攻略指南个让你成为数据分析高手的技巧第一章：数据导入与整理在Excel中进行数据分析之前，首先需要导入并整理数据。
以下是一些技巧帮助你完成这一步骤。
1. 导入外部数据Excel提供了多种导入外部数据的方式。
你可以通过从文件中导入、从数据库中导入或从Web中导入来获取数据。
选择适合你的方式，并确保数据导入正确无误。
2. 清除重复数据数据集中可能存在重复的数据行，这会对分析结果产生干扰。
使用Excel的"删除重复项"功能可以轻松去除重复行，确保数据的准确性。
3. 处理缺失值在数据中常常有一些缺失值，处理这些缺失值将提高数据的质量。
你可以选择删除包含缺失值的行或列，或者采用插值等方法填充这些缺失值。
第二章：数据透视表与筛选Excel的数据透视表和筛选功能是数据分析中极为重要的工具。
掌握这些技巧将使你在数据分析过程中事半功倍。
4. 创建数据透视表通过数据透视表，你可以将复杂的数据汇总，生成简洁、易读的分析报告。
选择你需要汇总的数据和分析条件，Excel会帮你完成剩下的步骤。
5. 利用筛选功能使用Excel的筛选功能可以帮助你快速筛选出需要的数据。
你可以按条件筛选、按数值筛选、按文本筛选或按日期筛选等方式进行。
6. 设置数据透视表字段在创建数据透视表时，设置好数据透视表的字段是非常重要的。
正确地放置字段将决定数据透视表的分析效果。
第三章：数据可视化与图表数据可视化是数据分析中的重要环节。
适当地使用图表可以更直观地展示数据，帮助人们更好地理解数据。
7. 选择合适的图表类型在展示数据时，选择合适的图表类型非常重要。
Excel提供了多种图表类型，如柱形图、折线图、饼图等，根据数据的特点选择最合适的图表类型。
8. 添加数据标签与数据表格在图表中添加数据标签和数据表格可以使数据更加清晰明了。
数据标签可以展示数据点的具体数值，数据表格可以列出原始数据。
9. 设置图表样式与布局Excel提供了丰富的图表样式和布局选项，可以让你的图表更加美观。
快速学会使用Excel进行有效的数据分析
快速学会使用Excel进行有效的数据分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于各行各业。
对于数据分析师来说，熟练掌握Excel的使用技巧，能够帮助他们更高效地分析和处理大量的数据。
本文将介绍一些快速学会使用Excel进行有效的数据分析的方法和技巧。
一、数据导入与清洗在数据分析的过程中，首先需要将原始数据导入Excel进行清洗和整理。
Excel 提供了多种数据导入的方式，如从文本文件、数据库等导入数据。
选择适合的导入方式，可以根据具体的数据形式和需求来决定。
在数据导入完成后，需要对数据进行清洗。
数据清洗是为了去除无效数据和错误数据，使得数据更加准确和可靠。
例如，去除重复数据、删除空白单元格、填补缺失值等，都是常见的数据清洗操作。
二、数据排序和筛选数据分析师经常需要对数据进行排序和筛选，以便更好地理解和发现数据之间的关系。
Excel提供了便捷的排序和筛选功能，可以帮助用户轻松地对数据进行排序和筛选操作。
在排序方面，Excel可以根据特定的列或行来对数据进行升序或降序排序。
对于大量数据的排序，使用Excel的排序功能可以帮助用户快速地找到需要的数据。
在筛选方面，Excel可以根据特定的条件对数据进行筛选。
用户可以通过设置筛选条件，只显示满足条件的数据，而隐藏其他数据。
这样可以使得分析过程更加专注和高效。
三、数据透视表和图表数据透视表是Excel中非常重要的功能之一，可以帮助用户从多个维度来对数据进行分析和汇总。
通过数据透视表，用户可以快速地生成各种分析报表和图表，以便更好地理解数据。
在使用数据透视表时，首先需要选择需要分析的数据范围，并选择相应的字段用作行标签、列标签和值。
设置好这些选项后，Excel会自动根据用户的选择生成相应的数据透视表。
用户可以根据需要调整和修改数据透视表的布局和格式，以满足分析需求。
除了数据透视表，Excel还提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
用户可以根据数据类型和需要选择合适的图表类型，以便更好地展示和解读数据。
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Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？
A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？
A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！
当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。
Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？
A：建议如下：
1、先了解数据分析是神马？
2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？
3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例；
4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）；
5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感；
6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现；
7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；
有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？
A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。
看那么多书，没有实践都是虚的。
Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？
A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。
问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。
分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。
Q6：请问现在国内做数据分析行业需要精通SPSS、SAS之类的统计软件吗？
A：不同公司不同职位要求都不一样，虽然大部分公司的招聘要求有提到要求会SPSS、SAS 之类的统计软件，但是实际工作中还是以EXCEL居多，只有少数公司在工作中才常用到SPSS、SAS。
另外分享一网友@AC不米兰微博感想：
其实对绝大多数财务人员和管理人员而言，excel用到透视表已经可以解决95%的问题了吧，宏什么的属于炫技式用法。
重要的是数据设置时的逻辑关系。
还有一个重要的是分析结果的展示方法。
地址：/1846816572/y4ThvFjHo
Q7：可不可以推荐些数据分析方面的网站呢?
A：数据分析学习网址大全（强烈推荐）/SPGMeA
Q8：如果我想系统的学习数据分析，有哪些途径？或者课程呢？可以给我们一些建议吗？A：可看小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》，其目录基本上就是数据分析体系，按这个思路学习，先了解数据分析是神马？了解数据分析有何用？可解决什么问题？然后再根据实际所需进行学习。
可通过此网址检测自己是否真正了解数据分
析/s/blog_49f78a4b0102dwzp.html
Q9：看完小黄书后要看哪本书？有何推荐没有？
A：如果看完小黄书后，能对数据分析有个清晰的认识，知道数据分析是做什么用的，并且书中每个方法都理解，都能用简单的语言描述出来，能活学活用，那就说明你真正掌握了。
到时你自然而然的知道你需要再补充哪方面的知识。
如果是想往统计技术方面发展，可以看@文彤老师这本SPSS统计分析基础教程（第二版）。
Q10：我想知道想要从事数据分析这方面的工作，我现在应该找什么类型的公司和实习岗位来积累经验呢？
A：建议是互联网、移动互联网、游戏、通信类的企业，因为这些类型的公司是数据都较为庞大，并且也较为重视数据分析工作的公司。
不过先想清楚自己以后所要从事的行业，然后在有针对性的实习，这样可以累积行业经验，加深对行业及业务的理解，应为毕竟数据分析的前提是要熟悉行业及业务。
如果你熟悉了业务，你看到的不在是简简单单的数据，而是看到数据后面所隐含的信息。
举个案例：某公司面试官发了这么一条微博：问他擅长什么，答数据分析，于是给他一堆数据，5分钟后问他，答约，可以分析出标准差，离散度……再追问，分析这些的意义是什么，答曰：可以知道样本数据的标准差，离散程度……
地址：/1590680882/y4YGB8nIH
这就是技术与业务脱节，为了分析而分析，谨记！
Q11：如何写成一份好的数据分析报告？
A：一份好的数据分析报告，首先需要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。
结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
--小黄书《谁说菜鸟不会数据分析》
Q12：该如何学习数据分析呢？
A：数据分析三字经：
①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；
②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手；
③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议；
Q13：我看到有人说数据分析可以分为数据分析师和数据挖掘师，是这样吗？数据分析做到深入的话必须要懂数据挖掘吗？数据挖掘要掌握一些算法吧，那不成了计算机专业的了吗？
A：首先要了解数据挖掘与数据分析之间的关系。
《谁说菜鸟不会数据分析》中有如下介绍：数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法。
数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。
数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。
一般来说，数据挖掘主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
数据分析与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。
另外从事数据挖掘工作需要各种专业的人才一起参与，如计算机、统计学、数学等，数据挖掘工作包括算法研究开发、ETL、业务建模、系统开发等等，所以要看你的工作偏向哪方面，如果是业务建模分析，那就要熟悉业务，并对各种常用算法原理、优缺点比较熟悉，至于具体如何实现，统统交给数据挖掘软件和计算机去处理吧！
Q14：数据分析师会遇到哪些困难呢？
A：可以参考下最伤数据分析师的几句话：
1、你这个数据不对吧；
2、数据换个口径重新跑一遍；
3、你们做的一大堆数据，有啥用呢？无法落地；
4、怎么数据还没跑出来；
5、报告一点逻辑都没有；
6、报告一点业务深度都没有；
7、报告看不懂；
8、报告看懂了但没用；
9、报告再改改；
10、全是基础数据堆彻，没有重点，没有分析和结论！
以上问题在工作中可能会遇到，要尽量避免及做好心理准备！一句话：数据分析师伤不起！。