数据分析学习指导,数据分析课程教学

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析学习指导的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析学习指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 微信公众号怎么进行数据分析？
2. 如何用excel制作数据分析？

微信公众号怎么进行数据分析？

数据分析和做菜一样，原始数据像一堆食材摆在那里，想要做出自己想要的“菜”，就得自己进行加工才行。这里面有三点比较重要：关联、可视化、分析维度。

1 | 关联

先要制作好的数据分析报表，首先需要了解各个数据反映的是你的哪个运营动作，这样才能进行优化。

这便需要你拆分一些数据，另外再组合一些数据。数据拆分、关联、聚合的水平，直接决定了你精细化运营的程度。

2 | 可视化

可视化呈现是数据分析很重要的一部分内容。一堆数字放在那里，和一张可视化处理后的图表放在那里，效果是完全不一样的，图表能让你感知到以前根本感知不到的信息。

可视化图表，一些在线的工具可以直接分析并且呈现精确数据，我自己用的是拓途数据 一个在线的可视化分析工具。

1，文章数据，包括阅读数量、点赞数量、转发量、收藏量；

2，用户数据，包括用户数量、每日新增量、流失量、留存率；

3，交易额，包括特定活动期交易额、每月交易额、每日交易额、交易额增长速度；

4，业务，包括潜在客户转化率、成单量。

通过每一次传播的数据分析，找到最合适目标受众的方式。

首先需要明确对微信公众号进行数据分析的目的是什么？

阿拆在这里以创作高阅读量的文章作为目的。

公众号长期发文，文章基数大。

通过微信公众号插件一键导出微信公众号后台excel数据。

①通过excel将文章的阅读量降序排序。

②选择排序中阅读量最高的几篇文章，以其作为参考进行创作。

①通过excel将文章的阅读量降序排序。

②分析高阅读量文章的打开率与分享率。

③打开率高的说明文章标题受用户欢迎，主要参考其标题。

④分享率高的说明文章内容、选题受用户欢迎，主要参考其内容、选题。

菜单分析有三个运营指标，就是菜单点击次数、菜单点击人数以及人均点击次数，针对这三项数据我们也是可以通过时间段来查看的，7天、15天、30天或任意某个时间段的菜单点击情况都是可以看到的。

菜单是粉丝可以与公众号互动的一种方式，作为运营者可以通过菜单数据来了解用户的喜好以及对公众号的满意成都，点击次数越多说明越多人使用，说明使用人群月广泛，人均点击次数越大说明用户越活跃，所以如果运营者希望与用户多沟通、多互动，那么在制作菜单的时候就要注意菜单文案的写法了，尽可能的去吸引用户点击菜单，比如在用户点击菜单后可以设置有趣的彩蛋，这样就很容易吸引用户有点击的欲望了。所以菜单数据分析可以帮助我们更好的了解用户的喜好，在做微信公众号数据分析的时候不要遗漏了它哈。

接下来我们看看消息分析，在消息分析中又分成了两部分，一部分是消息分析，另一部分是消息关键词，在消息分析中我们可以选择小时报、日报、周报以及月报等时间维度，查看消息发送人数、消息发送次数以及人均发送次数等相关数据。同时也可以通过时间查看具体某个时间段的数据。

现在一般都是利用工具做数据分析啦，我平时都是利用例如拓途数据这类工具，搜索一些同类公众号，查看里面的阅读数和粉丝数，判断粉丝的高低，然后再用里面的读赞数监控功能，判断里面是否存在刷量的情况，然后再对比下自己的优势和不足。

如何用excel制作数据分析？

严格意义上来讲，5000条数据称不上大数据，用excel是非常简单快捷的工具。给您提供简单的思路供参考。

1、确定分析思路。我们需要分析一个什么样的结果，简单介绍一下5W2H分析法，即何因（why），何事（what），何人（who），何时（when），何地（where），如何做（how），何价（how much），结合新生的数据情况，确认好要分析的目标。当然也有其他的分析方法，如PEST分析法，逻辑树分析法等。

2、数据处理。包括数据清洗和加工。比如日期格式，缺失值等。及时查漏补缺，确保数据的质量。这里要掌握一些基本的函数用法，比如：sum，***erage，dateif，vlookup等。

3、数据分析：主要用到的工具是数据***表，他是一种交互式的报表，利用它，我们可以方便的调整分类汇总的方式，灵活的以多种不同方式展现数据特征。主要用的功能：数据排序，筛选，分类汇总等数据处理功能。

问题1、5000人中来自上海的学生有多少？

问题2、男生，女生的占比有多少？

问题3、重名人数有多少？

4、数据的展现。基本的图表有饼图，条形图，柱形图，折线图，散点图等，不同的图形用来暂时的重点也不一痒，占比建议用饼图，趋势建议用折线图等。

更多详细的步骤，可以参考天善智能学院李奇老师的

用Excel对话数据-零基础Excel商业智能分析

如果你会Python的话可以看我的Pandas入门课程，里面有对Excel数据的分析处理方法，一旦掌握，发现效率大幅提升。如果不会Python也没关系，我的主页还有Python入门课程。

做报表***都会，可是大部份报表只是数据的罗列，而不是管理问题的挖掘；只是针对数据泛泛的总结，而不是一针见血的洞见；更可怕的是延迟的、无效的、错误的报表。

企业经营的报表，既需要总结历史规律，更需要预测未来走势；既需要规避经营暗礁，更需要为未来指明方向。作为企业管理者，数据分析能力已经成为必须的能力！企业必须推进数据化管理，利用数据提升管理的精准性、科学性，“用数据说话”，“无数据，不管理”。

大数据时代，企业缺少数据吗？不，各个信息[_a***_]已经积累了大量的数据。只是没有人拿出来分析，也没有人拿出来应用于管理决策，这些数据在服务器中沉睡着。我们不缺乏海量的数据，也不缺少高效的工具，我们缺少思路和方法，缺少懂数据、会分析的中高层管理者！必须将数据分析的思路、方法，以及将其落实到工作实际的实战应用。

EXCEL数据分析方法主要有以下几点：

1. 描述性分析——对数据关系进行估计和描述

2. 对***析——识别事物的基本方法

3. 分类分析——认知事物的基本方法

4. 相关性分析——寻找事物之间的因果规律

5. 回归分析—考查变量间的伴随关系

6. 预测分析——数据分析的终极目标

到此，以上就是小编对于数据分析学习指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析学习指导的2点解答对大家有用。

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