大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于网络数据流量分析原理的问题,于是小编就整理了3个相关介绍网络数据流量分析原理的解答,让我们一起看看吧。
间接法下现金流量表的编制原理是什么?
采用间接列报将净利润调节为经营活动的现金流量净额时,主要需要调整四大类项目:
(1)实际没有支付现金的费用(比如折旧,要调整);
(2)实际没有收到现金的收益(如交易性金融资产公允价值变动);
(3)不属于经营活动的损益(如处置固定资产的损益,处置获益调减,处置亏损调增);
(4)经营性应收应付项目的增减变动。
其基本原理是: 经营活动产生的现金流量净额=净利润+不影响经营活动现金流量但减少净利润的项目(第一类项目)-不影响经营活动现金流量但增加净利润的项目(第二类项目)+与净利润无关但增加经营活动现金流量的项目(第四类项目)-与净利润无关但减少经营活动现金流量的项目(第四类项目)。 具体各项目调整如下:
记忆技巧:对于资产负债表项目,+资产的减少,+负债的增加。对于利润表项目,+损失,-收益。数据分析包含哪几个步骤,主要内容是什么?
之前在CDA学了数据分析现在在做电商,感觉就是首先是定需求、定目标,然后提数,做数据处理分析、出报表,研究关键指标,提出运营策略,监督运营情况,复盘,得出结果,这样的过程
数据分析主要包含五个步骤:
- 明确目的:明确数据分析的目的,确保数据分析有效进行并为数据的采集、处理提供方向;
- 数据收集:在DAP产品中会通过应用系统定义模块实现对多个应用系统数据的采集工作;
- 清洗加工:在DAP产品中会通过ODS和数仓实现对业务系统数据的层层加工过滤,得到最终需要的业务数据;
- 数据展示:在配置好数据模型之后,可以通过绑定echarts组件的方式实现业务数据的可视化展现;
- 报告撰写:主要用于描述对业务数据分析的过程和分析之后得到的结果。
数通畅联的DAP数据分析平台主要有以下三个优点:
- 在多层的数据加工过滤之中,通过聚合计算和横向合并可以得到多指标信息的数据,更加拓宽了数据的业务性和可分析性;
- 业务数据的可视化展现让用户可以更直观地对各个业务数据进行处理和分析;
- 在ESB等数据调度工具的辅助之下,更加快速地实现了数据跟进,让用户可以实时跟进数据状况,有助于企业做出相应的决策。
数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域,感谢您的阅读与关注。
从业务的角度上来讲,数据分析从理念到落地主要分为四个阶段,分别为有数据、看数据、 分析数据、应用数据。
有数据。企业数据的多寡、类型等与它可实现的价值存在巨大的弹性发挥空间,需要结合业务实际情况综合考量。
看数据。所谓会看数据,是可以看出数据与业务的关联,并为释放价值铺路。
分析数据。企业通过分析数据来定位问题点和机会点,并在该过程中找到解决方案的启 示和方向。
应用数据。该阶段的数据分析与业务紧密结合,如个性化推荐、精准营销、产品迭代等。
谢谢邀请!
一、数据分析流程:
1.明确分析目的与思路:
一切以解决业务问题为中心,依据分析目标明确思路,打开分析视角,使数据分析框架体系化。
2.数据收集与预处理:
数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据,从数据来源收集数据后需要做清洗工作,包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好,当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做,这样才能满足后续数据分析的要求。
3.数据分析与挖掘:
使用各种数据分析方法与分析工具(如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python)进行分析挖掘。
4.数据可视化并生成报告:
使用专业化图表,也可以结合表格,最后以报告方式输出数据分析成果。
二、岗位内容:
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做数据分析首先得要有一个完整的思路。《谁说菜鸟不会数据分析》书中举了一个很生动的例子。做数据分析就好比做一件衣服,首先的先有设计图,然后在根据设计图分步骤的去制作成成品。今天我们说的数据分析的完整思路就相当于衣服的设计图,有了完整的思路,才不至于漫无目的的,没有一个清晰的目标去做分析。
那么我们如何才能建立一个完整的数据分析的思路呢呢?《谁说菜鸟不会数据分析》给大家提供了几种数据分析方***来助力大家形成完整的数据分析思路。主要有PEST分析法,5W2H分析法,逻辑树分析法,4P营销理论(现在用的比较多是4C),用户行为理论。下面呢,我就以5W2h分析方法,给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。
首先,先介绍一下什么是5W2H。
(1)WHAT——是什么?目的是什么?做什么工作?
(2)WHY——为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?
(3)WHO——谁?由谁来做?
(4)WHEN——何时?什么时间做?什么时机最适宜?
(5)WHERE——何处?在哪里做?
(6)HOW ——怎么做?如何提高效率?如何实施?方法是什么?
(7)HOW MUCH——多少?做到什么程度?数量如何?质量水平如何?费用产出如何?
例如要不要增加一个推广渠道,我们来形成一个完整的分析思路。
WHAT:一个引流的渠道,对这个渠道要有一定认识。
WHY :目前其他的渠道的流量不能满足,做了渠道之后可能会增加多少流量。
WHO:是直接让其他渠道的人来负责,还是重新招一个操作过这个渠道的人。
WHEN:如果要做这个渠道,有没有时间来做,什么时候开始实施。
WHERE:如果是大公司,要考虑是总公司来做,还是分公司来做。
HOW:怎么做,是否有详细的解决方案,是否先参考同行竞争对手。
HOW MUCH:新增加的这个渠道,需要投入多少成本,人力成本,广告成本等等。
对每个环节进行分析,评估,然后综合每个环节,看看这个渠道是否值得开发。
如何学习数据分析?
一、数据分析前世今生
近年来,越来越多的企业开始出现数据分析师这个岗位,无非可以分为技术类和非技术类,技术类要运用算法搭建模型,非技术类对模型结果进行可视化展现、数据报告撰写等。
二、数据分析的未来
不要把自己单纯地定义为一名数据分析师,企业不乏做表的(初级数据分析师)、搞模型的(高级数据分析师),财务做报表更厉害,程序员比你更容易上手。数据分析一定是一项必备技能,就和PPT、Excel一样,它是来辅助工作的,而不是工作的全部。
三、学习路线
技术:
Excel
SQL
Python/Spss
可视化
理论:
数据分析思维和方法
统计学
对业务的理解
四、推荐书籍/网站
以下推荐的书籍和网站绝无任何广告嫌疑,只是自己觉得还不错分享给大家。
1、Excel学习:
没有什么推荐的书籍和网站,网上有很多大神的教程,如果时间充裕,就系统的学习一下,如果时间紧张,就用临阵用度娘也是可以解决问题的,当然,学什么都最好能够系统地学习。要记住一点,我们是用Excel进行数据分析的,所以应当从数据获取、数据处理、数据分析和输出几个方面来学习Excel。
之前的文章也有写过这方面的:
用Excel做直方图(1):随机数发生器
用Excel做直方图(2):频率分布直方图
用Excel做控制图
2、SQL学习
建议去W3Sschool自己学习,非常详细,附网址,https://www.w3cschool.cn/sql/。如果想要练习的话,可以从SQLZoo去练习,在线版的SQL练习教程,https://sqlzoo.net/wiki/SQL_Tutorial。书的话《SQL必知必会》还不错,很精简,基本可以满足日常表的查询和维护了,想要不仅满足于查询的话,还可以参考《深入浅出MySQL》,数据库开发、优化与管理,600多页。
3、Python学习
对于非程序员出身的新手小白来说入门很简单,精通还是不容易的。如果你仅仅是停留在用Python进行数据处理和分析的阶段上,建议《利用Python进行数据分析》这本书非常不错,不要去学python开发、python编程之类的书,Python可以用来做很多事情,但对于数据分析师而言,我们可能不需要用Python来开发什么游戏、网站等,我们只需要进行数据控制、处理、整理和分析即可,系统地学一下python中的数据科学库是非常有必要的,如:Numpy、pandas等。
4、可视化
有很多可视化的工具,用Excel可以实现可视化,powerBI、Tableau、Python也可以可视化。工具的选择是一方面,另一方面是对于图表的理解,什么场合适用什么样的图表。
用Excel做排列图
5、数据分析的思维和方法
参考书籍《深入浅出数据分析》,把道理方法讲的很透彻的一本书,对于深入理解底层逻辑很友好。《谁说菜鸟不会数据分析》系列,主要是对于方法和工具使用的学习。可参考之前的文章 数据分析方*** 来大概了解。
6、统计学
《深入浅出统计学》非常棒的一本书,对于统计学的基本概念的解释非常直白到位,让小白能够清楚地理解这个公式为什么是这样子的,而不是直接摆公式。底层逻辑明白后,可以参考李航的《统计学习方法》,这是大学课本,有时间的话还是应该好好研究一下系统逻辑的。
7、对业务的理解
推荐《数据挖掘与数据化运营实战》,这本书对业务与数据分析怎么结合有很详细的说明和实例。
到此,以上就是小编对于网络数据流量分析原理的问题就介绍到这了,希望介绍关于网络数据流量分析原理的3点解答对大家有用。