数据分析与管理是什么
数据分析： 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如
J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据管理： 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据 数据分析 的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： ①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； ②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； ③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
数据分析是什么？怎么做数据分析？
数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。 一种流程是先有数据，看看在这些数据上可以做什么分析。 另一种流程是明确了需要分析的目的，然后去组织数据，最后进行分析。 第二种方法是传统的用户研究的方法，以目的为导向，第一种方法比较考验分析员的知识储备以及对数据敏感性和问题敏感性的把握。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
1、大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
2、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，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
3、数据挖掘：涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
什么是数据分析员？
一、数据处理专员主要工作内容如下：
1、对公司项目的原始数据库进行清理，并根据反馈意见进行修改；
2、负责各类数据的分类和整理；
3、文字输入、文件扫描，数据录入和核对。
4、参与数据处理系统测试；
5、协助部门经理，对数据处理员的工作进行指导；
6、完成领导交办的其他工作内容。
二、数据处理专员岗位要求如下：
1、大专及以上学历，3年以上数据处理工作经验，从事市场研究行业者优先；
2、 熟练使用SPSS、Excel等数据处理工具，具备良好的数据统计、分析及处理能力；
3、 具备严密的逻辑思维能力，对项目充分理解，数据敏感，善于从数据分析中发现问题；
4、 良好的沟通、表达和协调能力;；
5、做事细心、严谨、勤奋、踏实，具备强烈的责任心和团队意识；
6、积极良好的心态，能承受工作压力，乐于与团队成员分享知识与经验。
什么是大数据分析
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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)。 大数据分析的六个基本方面：
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
4. Semantic Engines(语义引擎)
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
6.数据存储，数据仓库 大数据分析的作用：
1.积极主动&预测需求: 客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。
2. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。
3.提供相关产品: 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。
4. 个性化&服务: 大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。
5. 优化&改善客户体验：运营管理不善可能会导致无数重大的问题，这包括面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现卓越的运营。
什么是数据分析观念 ? 为什么把数据分析观念作为了这部分内容的核心概念？
数据分析观念主要表现在以下几个方面：通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。 具体来说，数据分析观念包括以下几个方面：
(1）数据的意识。能想到用数据来处理问题。实际上用数据来进行推断是一种重要的思维方式
(2)体会数据中是蕴含着信息的。所以我们要经历收集数据、描述数据、分析数据的过程，即数据处理的过程，把信息提取出来。
(3)根据背景来选择合适的方法。 在义务教育阶段，学生学习统计的核心目标是发展自己的“统计观念”。一提到“观念”，就绝非等同于计算、画图等简单技能，而是一种需要在亲身经历的过程中培养出来的感觉，于是也有些人将“统计观念”称为“数据感”或“信息观念”。无论用什么词汇，它反映的都是由一组数据所引发的想法、所推测到的可能结果、自觉地想到运用统计的方法解决有关的问题等等。具体来说，统计观念可以在以下几个方面得到体现：认识到统计对决策的作用，能从统计的角度思考与数据有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。
1 ．认识统计对决策的作用， 能从统计的角度思考与数据有关的问题。 培养学生“统计观念”的首要方面是，要培养他们有意识地从统计的角度思考有关问题，也就是当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据。
2 ．能通过收集、描述、分析数据的过程，作出合理的决策。 学生不但要具备从统计的角度思考问题的意识，而且还要亲身经历收集、描述和分析数据的过程，并能根据数据作出合理的判断。通俗地讲，就是不但要有意识，还得有一些办法。 这里包含两方面的含义：①学生要亲自收集、描述和分析数据，这一点是非常重要的。因为要建立“统计观念”，必须真正投入到运用统计解决实际问题的活动中，以逐步积累经验，并最终将经验转化为观念。②要能根据数据作出大胆而合理的判断，这是数学提供的一个普遍适用而又强有力的思考方式。实际上，运用数据作出判断，虽然不像逻辑推理那样有 100 %的把握，但它可以使我们在常识范围内不能作选择的地方作出某种决策，而且提供足够的信心。这种思考方式在社会生活中经常使用，需要学生从小就去体会、去运用。
3 ．能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。 或许你会提出这样一个问题：如果我不从事与统计相关的行业，还需要去收集和分析数据吗？ 报刊、杂志、电视、广播、书籍、互联网等许多方面都会给我们提供数据，并做了一定的分析，我们只要留意一下就行了。这确实是一个真实的情况，随便打开一份报纸，人们就可以看到各式各样的统计数据，以及由此做出的一系列解释。但需要注意的是，这些数据和解释都是可信的吗？ 统计常常被用来错误地表示某些信息，这就需要你作出理智的选择和分析。 一个“读图时代”。为了能在这个“读图时代”里更好地生存，首先就必须能从大量的“图”中获取有用的信息。举一个例子来说，上图是某家报纸公布的反映世界人口情况的统计图，你能从中获得哪些信息 ？ 从图中你能了解世界人口的哪些情况 ？ 你能根据这些信息分析世界人口的变化趋势吗？ 因此，把数据分析观念作为了这部分内容的核心概念。
数据分析与数据挖掘到底有什么用
数据分析更浅显，利用现有数据进行计算即可；数据挖掘，是基于海量相关数据，进行多维度数据分析，需要更专业的行业知识和技术水平才能进行 分享华域云脑案例：大数据应用，大数据帮啤酒厂商更好的销售啤酒 WeissBeerger 是一家以色列的初创公司，核心产品是一款名为 Beverage Analytic 的软件应用，专门针对生啤销售市场设计，通过实施监控酒吧内的生啤销售情况来帮助啤酒制造商们更加灵活地感知市场、增加营收。 Beverage Analytic 对生啤销售的监控首先需要借助一个传感器和一个 移动 WiFi 大小的信息接收“盒子”。传感器和啤酒桶互相连接，因此各个店内生啤销售的数据可以被实时监控，并经由“盒子”传回后台。除了基础的销量外，生啤的温度也被作为重要信息收集，因为在某种程度上，温度确实会对生啤的口感产生一定的影响，进而影响饮料的口感。在数据收集后，Beverage Analytic 会向客户提供实时的数据可视化分析结果。 对于啤酒生产商而言，Beverage Analytic 的优势在于： 销量监控和分析，WeissBeerger 会在销售量、不同时间节点、地区等数据基础之上建立各个区域、甚至具体到单个酒吧的生啤消费模型。 动态营销建议，由于各个地区消费者在生啤上的消费习惯不同，一刀切的促销活动并不能起到 1+1=
2 的作用，如果基于 Beverage Analytic 分析结果在不同地区进行针对性的营销方案，除了能节约成本外（在销量较好、市场成熟的区域促销力度并不需要很大），市场推广效果也能起到 1+
1 >
2 的结果。 全流程品控。前面提到，如果储藏不当，温度发生剧烈变化的情况下，生啤的品质也会发生变化，借助“盒子”的传感器，厂商可以将生啤产品的品控进一步延伸到销售端，实现全流程管理，保证了啤酒风味的稳定性。
数据分析与统计主要是做什么的？
主要是用来处理数据的，比如在实验中有很多的数据或者你需要对大量数据进行计算，分类等等都需用到。
有谁知道数据分析岗位的具体职责是什么？
主要职责包括：
1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；
2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 当然，根据所在行业，所在公司的实际情况会有所不同。
