问：如何做一份完整的数据分析报告
- 答：了解整理数据来源或者采集数据；
理解数据、处理数据；用工具Excel、数据库等对数尘迟据进行处理。
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，Excel在协同工作上卖配并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部派配李署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。 - 答：进行数据分析，首先要进行数据规划，拟定数据的来源和采集工具；然后通过采集平台进行数据采集和处理，可以生成条理清晰的报表或者录入数据库；数据分析过程使用数据分析工具连接到数据进行数据探索，这里可以使用excel，或者一些BI工具，目前国内有很多自主开发的BI工具很好用，比如燃备我司在伍氏用的DataFocus，就很方便；最后结合需求和市场生成完整的数据分析报告皮橘毁文档，也可以直接用DataFocus的看板整合成漂亮的大屏直接向领导或客户进行演示哦。
- 答：数据报告的种类有很多，不太清楚是哪一类。
但是建议可以使用爬虫获取网上的一茄答衫些数据，比较报告需要数据支持。
而我们前嗅2020年的模板就是主推 数字化报告产品，可以百度颤腔一下。举迟
里面有具体做报告的方式呢。 - 答：大数据分析报告不仅能够对某个具体领域的宏观经济趋势进行判断和预测;还可以把我们的触角深入到某一个社区、某一类人群、某一个具体的产品，来了解他们的真实情况;同时，我们还能够借助大数据分析的结果来制定精细化的线上广告投放策略或是做针对薯塌性的地面推广活动;而最终，我们把大数据分析的成果以大数据工具的形式固化，才能让我们的大数据效力持续。
也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。
很多企业不认可分析报告的价值，很大程度是不了解它的原力。今天索性告诉你整个分析思路、框架，帮助企业更好地认识、认可大数据分析报告的价值。
一、大数据报告怎么做出来的?认识大数据分析流程
首先，我们要理解大数据分析的基本流程，一个完整的大数据分析流程包含了橘卖商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节，并且是一个闭环、不断优化的过程。对于企业，可能不需要掌握高难度的分析处理能力，但是掌握数据分析思路、数据思维和意识都是非常重要的。
二、大数据报告究竟研究了什么东西?解密大数据分析思路
大数据报告根据功能来分，可分为4个常见类型：
1. 市场/行业分析：对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测;
2. 用户画像：了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异;
3. 竞品监测：对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究;
4. 经营分析/业务问题专题：企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析圆手逗，如营销效果评估等。
问：大数据分析是什么？优缺点是什么？大数据的优缺点
- 答：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。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以肢带清详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题历前和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信行烂息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。 - 答：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）。大数据的优缺点具体如下：
大数据优点有：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺点主要就是信息透明化，还有就是现在国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。
想了解更多有关数据分析的详情，推荐咨询。达内教育已塌衫从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟仔衫氏踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求；课程穿念散插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，提高学员自身竞争力。 - 答：大数据分析肯定是有很多优点的，因为他不用在通过繁杂的过程就能够得到你想知道的了解的信息，但是缺点也就是说这个过程了，他毁埋已经侵犯了别人的隐私，肯定是每个人歼渗都不像要被侵犯隐私纤改蚂。
问：大数据行业发展现状与未来前景分析
- 答：1、市场需求大
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大桐蠢。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
2、就业范围广
一般稍微有规模的企业，都有自己老腊的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就势必需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这局含陪些比较有规模的企业，担任信息部的重要岗位。 - 答：近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。
全球大数据储量呈爆发式增长
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量桐岁分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大拆碰数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到旅轮谈41ZB。
