如何做城市大数据分析报告

简述信息一览：

• 1、数据咋分析?解读6大推广必备数据报告
• 2、大数据如何分析
• 3、如何做数据分析大分类里面的小分类占比

数据咋分析?解读6大推广必备数据报告

SAS（统计分析软件）是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。 Alteryx Alteryx是一种自助服务分析工具。

数据展现：用视觉讲述数据故事 数据分析师在展现时，要遵循统一规范，选用FineBI等工具，注重数据可视化，既要满足领导层的宏观视角，也要照顾执行层的细节需求。数据报告的价值在于内容本身，而非形式。 数据应用：数据落地的催化剂 数据应用要求分析师具备卓越的沟通、推动和项目管理能力。

应用分析技术：利用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等大数据分析技术，深入挖掘数据中的复杂模式和知识。 模型建立和评估：构建解决方案模型，使用历史数据对模型进行评估和验证，并根据模型表现进行调整优化。 报告和解释结果：以易于理解的可视化方式向利益相关者展示分析结果，解释结论和建议。

大数据如何分析

1、大数据分析的常用方法有：对***析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对***析 对***析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

2、大数据分析的方法 Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

3、大数据分析方法主要包括描述性分析、预测性分析、规范性分析和诊断性分析。描述性分析主要是对已经收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，例如平均值、中位数、模式和频率等。这种分析帮助我们理解过去和现在发生了什么，是大数据分析的基础步骤。

4、可视化分析 可视化分析是数据分析工具的基本要求，无论是对数据分析专家还是普通用户。它通过图形和图像的形式直观展示数据，使数据自我表达，使用户能够以直观和易懂的方式了解分析结果。 数据挖掘算法 数据挖掘，也称为知识发现，结合了人工智能、统计学、数据库和可视化技术。

5、大数据分析的常用方法有如下：大数据分析的常用方法有：对***析法、关联分析法。对***析法 对***析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对，能告诉你过去发生了什么（现状分析）、告诉你某一现状为什么发生（原因分析）、告诉你将来会发生什么（预测分析）。

6、描述性分析：这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳。描述性分析通过统计量如均值、百分比等，对单一因素进行分析。 诊断性分析：在描述性分析之后，诊断性分析允许数据分析师深入挖掘数据的内涵，通过评估历史和当前数据来揭示数据背后的深层含义。

如何做数据分析大分类里面的小分类占比

1、这个主要看把这组数据分为多少类了，一般超过平均水平就可能 算占比较高了，比如你把数据分为十类，那么某类要是超过10%，就可以算占比较高，不过也要看按具体要求。

2、处理异常值和缺失值 在数据处理过程中，可能会遇到一些异常值和缺失值。这些值可能会对占比率的计算产生负面影响。因此，需要对这些值进行处理，例如剔除异常值、填充缺失值等。占比率在数据分析中的应用 描述总体中各部分的所占比例 在数据分析中，我们经常需要了解总体中各部分的所占比例。

3、制定ABC分类表：将收集到的数据按照从大到小的顺序排列，并计算每个物品的销售额占比或出货量占比。然后，将这些物品分为ABC三类，其中A类物品占比最高，B类次之，C类最低。具体的分类标准可以根据实际情况进行调整。

4、ABC分类分析，也称为帕累托分析法，是一种重要的库存和问题管理策略，它基于80/20法则，强调区分关键和次要因素。首要步骤是通过对每种材料金额的计算和排序，进而确定其在总金额中的占比。

5、数据***表：Excel 的数据***表功能有助于快速汇总和分析数据，计算占比。通过创建数据***表，我们可以对原始数据进行分类、汇总，并轻松计算出各类别之间的占比。 条件格式：利用 Excel 的条件格式功能，可以直观地显示特定数值在总数中所占的比例。

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