1，數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識(shí)2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識(shí)3，在dsp廣告中怎樣進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析以及方法4，如何進(jìn)行網(wǎng)站的廣告數(shù)據(jù)分析5，數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)哪里內(nèi)容1，數(shù)據(jù)分析需要掌握些什么知識(shí)
數(shù)據(jù)分析需要掌握的知識(shí)：1.python、sql、r語(yǔ)言這些都是最基礎(chǔ)的工具，python都是最好的數(shù)據(jù)入門語(yǔ)言，而r語(yǔ)言傾向于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖等，sql是數(shù)據(jù)庫(kù)。既然是數(shù)據(jù)分析，平時(shí)更多的時(shí)間就是與數(shù)據(jù)分析打交道，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等一系列數(shù)據(jù)分析工作都需要上面的工具來(lái)完成。2.業(yè)務(wù)能力數(shù)據(jù)分析師存在的意義就是通過數(shù)據(jù)分析來(lái)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，所以業(yè)務(wù)能力也是必須。企業(yè)的產(chǎn)品、用戶、所處的市場(chǎng)環(huán)境以及企業(yè)的員工等都是必須要掌握的內(nèi)容，通過這些內(nèi)容建立幫助企業(yè)建立具體的業(yè)務(wù)指標(biāo)、輔助企業(yè)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)決策等。當(dāng)然這些都是數(shù)據(jù)分析師最基本也是各位想轉(zhuǎn)行的小伙伴需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)的內(nèi)容，以后想要有更好的發(fā)展，還需要學(xué)習(xí)更多的技能，例如企業(yè)管理，人工智能等。
2，數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識(shí)
分享一下我轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析時(shí)的學(xué)習(xí)框架，我將新人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析所需要的知識(shí)分為三大塊：基本工具的掌握理論知識(shí)的學(xué)習(xí)分析思維的培養(yǎng)一、基本工具的掌握數(shù)據(jù)分析師三板斧：excel、sql、pythonexcel、sql、python是數(shù)據(jù)分析師必知必會(huì)的3個(gè)基本工具，下面我們一個(gè)個(gè)來(lái)看excel對(duì)于excel的學(xué)習(xí)，如果你的意向的崗位不是那種純excel的數(shù)據(jù)分析師崗位的話，建議不需要花費(fèi)太多時(shí)間在excel上，主要要掌握vlookup、透視表和一些常用圖表，不會(huì)的函數(shù)就直接百度。sql核心！sql一定要熟，完全沒有基礎(chǔ)的同學(xué)可以先看《sql必知必會(huì)》，了解sql的一些基本知識(shí)，增改刪查，主要看查詢的部分?？赐赀@本書后你對(duì)sql的語(yǔ)法應(yīng)該有了一些基本的了解，學(xué)會(huì)之后，還需要多加練習(xí)，推薦一個(gè)練習(xí)的網(wǎng)站，?？途W(wǎng)編程，強(qiáng)力推薦，可以自動(dòng)批改sql正誤，純中文，還有題目講解，這個(gè)題庫(kù)我刷了2遍1、明確分析的目的，提出問題。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能準(zhǔn)確定位分析因子，提出有價(jià)值的問題，提供清晰的指引方向。2、數(shù)據(jù)采集。收集原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源可能是豐富多樣的，一般有數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)、市場(chǎng)調(diào)查等。具體辦法可以通過加入“埋點(diǎn)”代碼，或者使用第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具。3、數(shù)據(jù)處理。對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)抽取等處理方法。4、數(shù)據(jù)探索。通過探索式分析檢驗(yàn)假設(shè)值的形成方式，在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集有個(gè)全面認(rèn)識(shí)，以便后續(xù)選擇何種分析策略。5、分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)整理完畢，就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析和相關(guān)分析，需要對(duì)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、技術(shù)等了如指掌才行，常常用到分類、聚合等數(shù)據(jù)挖掘算法。excel是最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析工具，專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具有finebi、python等。6、得到可視化結(jié)果。借助可視化數(shù)據(jù)，能有效直觀地表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議，比如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等，同時(shí)也可以使用報(bào)告等形式與他人交流。需要初中文化水平
3，在dsp廣告中怎樣進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析以及方法
dsp(demand-side platform)需求方平臺(tái)是為廣告主、代理公司提供的一個(gè)綜合性管理平臺(tái)，通過同一個(gè)界面管理多個(gè)數(shù)字廣告和數(shù)據(jù)交換的賬戶。 利用dsp，廣告主可以在廣告交易平臺(tái)(ad exchange)對(duì)在線廣告進(jìn)行實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)(rtb real-time bidding)，高效管理廣告定價(jià)。利用dsp也可以根據(jù)目標(biāo)受眾數(shù)據(jù)分析進(jìn)行理性定價(jià)，在用戶優(yōu)化的基礎(chǔ)上使用dsp設(shè)置如cpc和cpa這些關(guān)鍵性能指標(biāo)，從而達(dá)到理性定價(jià)的目標(biāo)。dsp廣告服務(wù)商，弈米互動(dòng)表示dsp廣告平臺(tái)具有以下特點(diǎn)：1、一個(gè)統(tǒng)一的、綜合的操作平臺(tái)dsp為廣告主提供一個(gè)綜合性的操作平臺(tái)，廣告主可以通過一個(gè)平臺(tái)管理多個(gè)渠道的流量來(lái)源，避免復(fù)雜的媒體購(gòu)買方式帶來(lái)的資源浪費(fèi)。2、支持rtb實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)rtb(real-time bidding)實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)協(xié)議(允許購(gòu)買者對(duì)單一廣告展現(xiàn)進(jìn)行實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)購(gòu)買的廣告交易協(xié)議)，利用該協(xié)議，dsp可以從廣告交易平臺(tái)中實(shí)時(shí)的按需購(gòu)買廣告。3、能夠整合、優(yōu)化、管理不同渠道的流量真正的dsp能夠簡(jiǎn)化媒體購(gòu)買的流程，要做到這一點(diǎn)，它必須有整合、優(yōu)化和管理不同渠道流量來(lái)源的能力，這些流量主要來(lái)自ad exchange。品友互動(dòng)dsp托其強(qiáng)大技術(shù)優(yōu)勢(shì)，搭建了多個(gè)以hadoop基礎(chǔ)的云計(jì)算平臺(tái)，通過對(duì)接ad exchang，可以達(dá)到50毫秒之內(nèi)完成一次競(jìng)價(jià)交易；每天支持10億以上的曝光。4、領(lǐng)先的優(yōu)化算法dsp的廣告投放都是圍繞廣告目標(biāo)完成的，使用優(yōu)化算法來(lái)滿足廣告主所設(shè)置的廣告目標(biāo)是dsp服務(wù)品質(zhì)的基礎(chǔ)保證，通過優(yōu)化算法，dsp可以讓廣告主在毫秒內(nèi)確定目標(biāo)受眾、優(yōu)化競(jìng)價(jià)策略并投放廣告。5、全面統(tǒng)一的數(shù)據(jù)報(bào)表正如前面提到的廣告市場(chǎng)面臨的困境一樣，廣告主無(wú)法對(duì)所有廣告投放進(jìn)行整體把控，避免重復(fù)的廣告達(dá)到，這在要求一個(gè)統(tǒng)一的操作平臺(tái)之外，也要求dsp為廣告主提供及時(shí)的、全面的數(shù)據(jù)報(bào)表，其中包括花費(fèi)、頻次、效果、訂單狀況等等。6、以受眾購(gòu)買為中心dsp除了顛覆傳統(tǒng)媒體的購(gòu)買方式外，也顛覆了傳統(tǒng)的廣告邏輯，明確了以受眾為中心的購(gòu)買模式。以受眾購(gòu)買為中心離不開數(shù)據(jù)的支持，悠易互通3.2億受眾數(shù)據(jù)庫(kù)也將得到最大化的利益體現(xiàn)。
4，如何進(jìn)行網(wǎng)站的廣告數(shù)據(jù)分析
主要從以下幾個(gè)方面分析：1、分析ip、pv、uv的比例 從真實(shí)性說來(lái)uv是真正的用戶，而ip只是一個(gè)地址段。首先要看的是uv跟ip的比例，uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv并且這個(gè)數(shù)據(jù)經(jīng)常是這樣就需要引起注意了，很有可能是在被采集或者有假蜘蛛的來(lái)訪。其次就是看uv跟pv的比例，如果uv跟pv之間的比例接近于1:1，那么說明網(wǎng)站的質(zhì)量是非常差的。通常uv：pv的比值也跟網(wǎng)站跳出率等同，比值越小，跳出率越大，越說明網(wǎng)站內(nèi)容差。2、來(lái)源搜索引擎比例 在百度統(tǒng)計(jì)的來(lái)源分析里面有一個(gè)欄目是搜索引擎，這一欄的比例顯示網(wǎng)站的用戶通過哪些搜索引擎來(lái)的。當(dāng)然絕大多數(shù)網(wǎng)站的用戶來(lái)源是百度，但是有些行業(yè)的一半用戶是來(lái)自360以及其他的搜索引擎，特別是用戶群體偏向于高齡用戶的。當(dāng)在不了解一個(gè)行業(yè)時(shí)來(lái)源搜索引擎的比例能幫助了解網(wǎng)站用戶人群的組成比例，然后根據(jù)這個(gè)比例調(diào)整網(wǎng)站以及投放廣告的模式。 3、搜索關(guān)鍵詞來(lái)源 搜索關(guān)鍵詞來(lái)源是統(tǒng)計(jì)用戶通過哪些關(guān)鍵詞搜索進(jìn)入網(wǎng)站的，然后根據(jù)關(guān)鍵詞調(diào)整首頁(yè)和內(nèi)頁(yè)的關(guān)鍵詞布局。4、入口頁(yè)面 入口頁(yè)面是指用戶通過其他方式直接進(jìn)入的網(wǎng)站的某一個(gè)頁(yè)面，包括首頁(yè)和內(nèi)頁(yè)。比如在某個(gè)網(wǎng)站上做的某一個(gè)內(nèi)頁(yè)的外鏈被用戶點(diǎn)擊進(jìn)來(lái)了，那么這個(gè)頁(yè)面就是一個(gè)入口頁(yè)面。5、受訪頁(yè)面 受訪頁(yè)面是指網(wǎng)站哪一些頁(yè)面被用戶訪問比較多。導(dǎo)致頁(yè)面訪問比較多的因素有2個(gè)：一個(gè)是首頁(yè)推薦、第二就是內(nèi)頁(yè)推薦。如果在發(fā)現(xiàn)一個(gè)頁(yè)面在內(nèi)鏈中推薦并不多，但是受訪的次數(shù)比較高，出去外鏈的引導(dǎo)外就要考慮標(biāo)題的作用，那么可以考慮將這個(gè)頁(yè)面更好的推薦。但是當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)頁(yè)面受訪的次數(shù)非常高，在這個(gè)頁(yè)面的停留時(shí)間比較低那就是頁(yè)面的質(zhì)量需要提高。如果跳出率非常高說明內(nèi)鏈設(shè)置非常差，或者說明這個(gè)頁(yè)面的內(nèi)容根本不符合網(wǎng)站的內(nèi)容。 總結(jié)：通過百度統(tǒng)計(jì)后臺(tái)的數(shù)據(jù)分析能看到網(wǎng)站的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，數(shù)據(jù)不會(huì)撒謊所以能給最真實(shí)的用戶需求數(shù)據(jù)。但是網(wǎng)站的數(shù)據(jù)是建立在現(xiàn)有網(wǎng)站內(nèi)容的基礎(chǔ)上的，如果某一個(gè)關(guān)鍵詞是這個(gè)行業(yè)潛力詞，但是網(wǎng)站沒有這個(gè)關(guān)鍵詞的排名，在分析數(shù)據(jù)的時(shí)候就不會(huì)得到這個(gè)關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)。首先要有業(yè)務(wù)優(yōu)化的導(dǎo)向作為運(yùn)營(yíng)人員，要明確業(yè)務(wù)方向，聚焦自己的業(yè)務(wù)，專業(yè)的事交給專業(yè)的人，分工明確，各司其職。其次，定位分析目標(biāo)在運(yùn)營(yíng)推廣中，要有明確的目標(biāo)，下圖是常見的對(duì)投放內(nèi)容的數(shù)據(jù)指標(biāo)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都代表不同的分析指標(biāo)。
5，數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)哪里內(nèi)容
1、數(shù)學(xué)知識(shí)數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計(jì)算能力即可，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法則是加分。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)知識(shí)是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計(jì)算相關(guān)知識(shí)）最好也有一定的了解。而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計(jì)學(xué)以外，各類算法也需要熟練使用，對(duì)數(shù)學(xué)的要求是最高的。所以數(shù)據(jù)分析并非一定要數(shù)學(xué)能力非常好才能學(xué)習(xí)，只要看你想往哪個(gè)方向發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也有偏“文”的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發(fā)展。2、分析工具對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，vba是加分。另外，還要學(xué)會(huì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析工具，spss作為入門是比較好的。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，vba基本必備，spss/sas/r至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如matlab）視情況而定。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會(huì)用用excel就行了，主要工作要靠寫代碼來(lái)解決呢。3、編程語(yǔ)言對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，會(huì)寫sql查詢，有需要的話寫寫hadoop和hive查詢，基本就ok了。對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，除了sql以外，學(xué)習(xí)python是很有必要的，用來(lái)獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語(yǔ)言也是可以的。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師，hadoop得熟悉，python/java/c++至少得熟悉一門，shell得會(huì)用……總之編程語(yǔ)言絕對(duì)是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。4、業(yè)務(wù)理解業(yè)務(wù)理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎(chǔ)也不為過，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對(duì)業(yè)務(wù)本身的理解。對(duì)于初級(jí)數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及