A. 如何分析數據
根據你的描述，應該是分析變數之間的相關性，即年級等是否會對分數完成影響，spss中可以進行相關性分析，如果相關系數和顯著性在一定范圍，則說明有顯著相關性。
B. 如何成為數據分析
首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：
數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，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）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
C. 怎麼做數據分析圖
以常用的大數據分析圖工具Excel為例，首先要新建一個空白表格。然後要在新建好的空白表格中鍵入相應的數據，再通過滑鼠右鍵設定單元格格式，把需要分析的數據填好在報表中。然後應用shift+滑鼠左鍵選定你想要分析的區域，根據分析需求選擇相應的函數和圖表類型，即可做出想要的大數據分析圖。
能繪制數據分析圖的專用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能夠完成的。其實與其花許多時間在找專用工具，做圖表，調顏色上，不如多思索該如何分析，如何將自己表達的內容說清楚。所以最好用方便的數據分析圖工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的圖表，大大節省了時間。
比如，目前主流的軟體——finereport，它小到填報、查詢、部署、集成，大到可視化大屏、dashboard駕駛艙，應有盡有，功能很強大。最重要的是，因為這個工具，整個公司的數據架構都可以變得規范，下一步就是構建企業的大數據平台了。而且它是java編寫的，支持二次開發，類Excel的設計器，無論是IT還是業務，上手都很簡單：編輯sql優化、數據集復用簡直都是小case，大大降低了報表開發的門檻。在企業中被關注最多的數據安全方面，FineReport支持多人同時開發同一套報表，並通過模板加鎖功能防止編輯沖突;通過數據分析許可權控制，保障數據安全。
D. 如何運用數據分析
1. 可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
E. 如何自學數據分析
很多人都覺得，自己是文科類出身，或者對數理專業不熟悉，會很難上手數據分析。其實不是這樣子的，學習數據分析，不同於程序員，它不會專門要求我們一定要掌握編程，只是理解熟悉就可以。個人的邏輯思維能力、個人興趣所在，以及自身的決心毅力，這些才是構成一個人學成與否的關鍵和最重要因素。
小編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
F. 如何進行數據分析
收集數據
數據分析師的工作第一步就是收集數據，如果是內部數據，可以用SQL進行取數，如果是要獲取外部數據，數據的可靠真實性和全面性其實很難保證。
2. 數據清洗
數據清洗是整個數據分析過程中不可缺少的一個環節，其結果質量直接關繫到模型效果和最終結論。在實際操作中，數據清洗通常會占據分析過程的50%—80%的時間。需要進行處理的數據大概分成以下幾種：缺失值、重復值、異常值和數據類型有誤的數據。
3. 數據可視化
是為了准確且高效、精簡而全面地傳遞出數據帶來的信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。在利用了合適的圖表後，直截了當且清晰而直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。
4. 數據方向建設和規劃
不同行業和領域的側重點是不同的，可以是商業策略，也可以是市場營銷，是不固定的，要依據公司的戰略發展走。
5. 數據報告展示
數據分析師作為業務與IT的橋梁，與業務的需求溝通是其實是數據分析師每日工作的重中之重。在明確了分析方向之後，能夠讓數據分析師的分析更有針對性。如果沒和業務溝通好，數據分析師就開始擼起袖子幹活了，往往會是白做了。最後結果的匯總體現也非常重要，不管是PPT、郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段，將分析結果展示給業務團隊。
G. 數據分析怎麼寫
這個分析你可以從兩方面來看，一看值（最大值、最小值），二看趨勢（呈上升或下降趨勢）
所以從以上的方法就可以得出結論
從圖一中你可以發現男生用iphone的較多，女生用vivo的較多。
從圖二中你可以發現，女生對手機的價格較為敏感，主要集中在1500元以下的區間。
男生購買手機主要集中在1500-2500這個區間
H. 如何做數據分析
數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。
I. 如何做數據分析
數據分析是網站排名後一項非常重要的工作，數據分析是以現有網站的內容為基礎，分析那些內容是用戶點擊比較多以及哪些內容用戶更加受歡迎。從而更多展示用戶喜歡的內容，降低網站的跳出率增加網站黏性。數據分析能從很大程度上促進網站關鍵詞排名。以下小熙SEO來幫你解決這個問題：
1：發現問題。數據分析的前提是發現問題，如果只是盲目的尋找不同是難以發現數據體現的問題的。比如為什麼這個頁面訪問量很大，而另外一個本應該訪問量大的頁面卻沒有訪問。
比如：用戶為什麼不點擊這個欄目，是用戶根本對這個內容不感興趣還是欄目的名稱模糊不清還是欄目放置問題呢？關於網站的各種問題都可以提出然後帶著問題去分析數據。
2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均訪問時長
pv、uv、ip是互相關聯的。pv是用戶流量的頁面數，uv是訪問的用戶數（即有多少台機器訪問網站），uv是真實的用戶量，ip是訪問的ip段數量。
（1）通常情況下uv要大於ip，如果出現uv遠遠小於ip有可能網站被刷或者是內容被採集。pv是uv的倍數關系，如果pv跟uv的倍數接近於1，說明大部分用戶只瀏覽一個頁面就走了，這種情況下的網站跳出率也非常高。
而pv：uv多少合適呢？要看同行業的平均數據，比如羊羊吧是一個論壇，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企業站，可能3:1或者4:1
（2）跳出率越高說明網站內容質量越差，跳出率的合理值跟行業有關，社區或交流類、圖片、視頻、小說、笑話類的網站跳出率相對更低（羊羊吧跳出率在40%以下）。跳出率的突然升高和降低跟網站最近更新內容或者競價頁面的調整有關系。（比如：研究中心論壇一片娛樂帖子引來大量流量，同時跳出率非常高），降低跳出率的方法是提升內容質量和布局內鏈系統。
（3）平均訪問時長也體現網站的內容質量。時長越長說明網站內容質量越高、內鏈系統越好。訪問時長跟跳出率一樣跟行業和網站類型有關系。美食、旅遊、技術、圖片、小說、視頻、動畫這些行業訪問時長會更長，而企業類的產品站、服務類站點訪問時長會更短。
3：分析來源、地域和搜索引擎
明白網站用戶來源、地域以及來自於哪個搜索引擎可以方便做針對性的優化，並且可以節省大量時間獲取更加精準的用戶。
（1）從來源分析可以評測外鏈和推廣效果，可以選擇效果更好的推廣和外鏈方式，節省時間。
（2）地域分析可以幫我我們做地域關鍵詞，如果用戶大多是北方地區在選擇空間時可以選擇聯通，相反可以選擇電信。並且地域詞可以幫助網站獲取良好排名，得到精準用戶，地域詞比全國詞更好容易做排名。
（3）搜索引擎分析用於明白用戶的搜索習慣，比如羊羊吧很大一群用戶來自於360搜索，因為養羊的用戶對計算機知道非常少，而360衛士強裝的360搜索正好把這一群用戶籠絡了，所以羊羊吧應該更加註重360優化。
4：.受訪頁面、著陸頁和搜索詞
分析受訪頁面可以看出推廣、外鏈以及內鏈效果，分析搜索詞可以得出現在內容排名效果。受訪頁面和搜索詞結合分析就是推廣、外鏈和內鏈布局的真實效果。著陸頁是剛開始訪問網站進入的頁面，來自於外鏈、推廣和排名入口。
（1）受訪頁面主要來自於外鏈、推廣鏈接、排名頁面和內鏈布局。受訪頁面越高的網頁說明展示次數越多，被用戶看到的概率越大。
（2）著陸頁分數據純碎的體現外鏈、推廣鏈接和排名的效果，如果沒有關鍵詞排名，可以直接評測推廣、外鏈的效果。
（3）搜索詞。對於中大型站點很多長尾詞有了排名SEO依然不知道，這時候可以通過搜索詞得知那些關鍵詞給我們帶來了流量，以及訪問的頁面是哪些，訪問頁的跳出率是多少，是不是應該推廣這個頁面幫助它提升排名。
5：分析頁面點擊圖和頁面上下游
頁面點擊圖直觀形象的展示用戶的點擊習慣，用戶點擊越多的地方顏色越趨向於深紅色，淺一點的地方是綠色。頁面上下游反應的是用戶從一個頁面到另一個頁面的瀏覽軌跡，頁面上下游可以用谷歌分析工具分析。
（1）頁面點擊圖，可以根據頁面點擊圖調整網站首頁布局。顏色越深的內容放置的位置越靠近左上角，顏色越淺的內容位置越靠近右下角。點擊很少或者沒有點擊的內容可以從首頁移除，或者放置在欄目頁。
（2）頁面上下游是體現用戶瀏覽網頁的軌跡，從上下游的數據可以統計布局的內鏈用戶點擊最多的文章是哪一篇，以及哪些頁面的跳出率高。頁面上下游數據最能說明內鏈布局效果。小熙SEO竭誠為你解答，你還有疑慮的話，可以隨時來聯系我。
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