十字定位分析法學習區旨在提供學生和研究人員一個整合性的學習平台,透過深入淺出的教學內容和結構化分析方法,幫助學習者快速掌握問題的核心,培養系統性思維和解決問題的能力。
如何在學習中應用十字定位分析法?
- 確定學習主題:選擇一個學習領域作為十字定位分析法的起點。
- 設計十字框架:根據學習主題,設計一個包含兩條相互垂直主軸的十字框架,一條代表“定位”,另一條代表“分析”。
- 填寫靜態信息:在定位軸上填寫那些不變動的基礎知識,如定義、分類等。
- 加入動態信息:在分析軸上根據靜態信息的框架,加入相關的動態信息,如應用、案例等。
- 綜合作業:通過對比和聯繫兩軸的信息,進行綜合分析和應用練習。
十字定位分析法的優點
十字定位分析法有助於從
數據分析在當代職業環境中日益重要,但它並不要求學習者具備深厚的編程基礎。本文將探討如何系統地提升數據獲取、分析與視覺化能力,以適應數據分析的職業要求。
數據分析類型 | 特點 |
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描述性 | 揭示數據的基本特徵 |
探索性 | 發現數據的新特徵 |
驗證性 | 驗證預設假設的真假 |
通過FineBI,您可以在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區享受到本地化的服務,並且由原廠團隊提供技術支持。點擊下方按鈕,即可免費下載FineBI軟體進行體驗,在製作Dashboard的過程中,遇到任何技術問題,都可以隨時聯絡技術支援工程師。FineBI不僅支援大數據量處理,而且操作簡便,您可以輕鬆地透過插入各種組件來搭建分析儀錶板。圖表顯示,在諸多產品類別中,烘焙類的客流量最小,需要對產品品質和銷售策略進行檢視。糧油類產品在銷售額和毛利額方面佔比最大,而休閒和酒飲類產品儘管銷售額佔比高,但毛利額佔比相對較低,需要特別關注成本問題。從月度數據來看,2月份店均銷售額和毛利額最高,但毛利率僅為53%,需要進一步分析成本情況。FineBI內置了多種函數,使資料加工處理更加靈活,從而更好地滿足業務分析需求。現在就點擊下方按鈕,親身體驗FineBI豐富的函數功能,和軟妹一起探索BI工具的無限可能性吧!
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數據分析的工具與方法
數據分析師需要熟知各種分析方法,並能靈活運用主流的數據分析軟件,如Excel、FineReport、Tableau及FineBI等。描述性分析通常在Excel中完成,而更複雜的分析則需要使用專業工具。
數據分析師的職業要求
數據分析師的職責包括利用數據解釋企業的運營情況,以及分析各項業務的組成結構。以FineBI為例,數據分析師可以通過自助資料集清洗數據,並輕鬆地製作出營運報告,實現數據的視覺化分析和自由查詢。
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原因分析與預測分析
- 原因分析通常透過專題分析來完成,旨在確定企業營運變化的原因。例如,FineBI可以幫助分析某店各產品類別的銷售情況及其原因。
- 預測分析則透過對歷史數據的分析,預測未來趨勢,為企業制定目標和策略提供依據。例如,使用FineBI預估貸款風險的未來趨勢。
數據分析工具簡介
對於資料分析的新手來説,理解資料存儲的方式以及如何利用資料庫語言進行資料分析是相當重要的。以下是一種簡化的工具介紹和學習路徑:
Access: Access是個人資料庫的基本選擇,適用於小型數據集的存儲和管理。
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SQL Server 2005及以上版本: 對於中型企業,SQL Server是一個不錯的選擇,它提供了資料庫管理、資料報表和基本的資料分析功能。
DB2, Oracle: 這些是大型的企業級資料庫,適用於處理大量數據和高度複雜的業務應用。
資料視覺化工具在分析過程中的應用
資料視覺化工具在分析過程中至關重要,它能夠幫助業務人員和分析師更好地理解數據,並透過直觀的圖表展示複雜的數據關係。從FineBI到SAS,不同的工具提供了不同層次的視覺化功能,以滿足不同使用者的需求。
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延伸閲讀…
數據倉庫(Data Warehouse): 數據倉庫整合了結構化和非結構化數據,用於深入分析和決策支持。
SPSS軟體的當前版本18及其應用範圍
我從SPSS版本3.0開始使用,見證了它在Dos環境下的程式設計分析,到現在已成為貴重分析工具的變遷。SPSS最初專注於醫學、化學等領域,但現在已經廣泛應用於商業分析,並且發展出了預測分析的能力。
SAS軟體與SPSS的比較
SAS相比SPSS功能更為強大,適合需要進行進階分析和模型構建的使用者。SAS是一個全面的平台化分析工具,提供了數據挖掘、機器學習和報告生成等功能。不過,由於SAS學習曲線較陡峭,掌握SAS可能需要較高的投資。
資料視覺化工具在分析過程中的應用
資料視覺化工具在分析過程中至關重要,它能夠幫助業務人員和分析師更好地理解數據,並透過直觀的圖表展示複雜的數據關係。從FineBI到SAS,不同的工具提供了不同層次的視覺化功能,以滿足不同使用者的需求。
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FineBI:一款易用且功能強大的資料視覺化工具
FineBI是一款易用且功能強大的資料視覺化工具,它提供了自助資料集功能,簡化了資料準備和分析的過程。使用FineBI,業務人員可以輕鬆地通過拖拽方式來操作資料,從而快速獲得洞察。FineBI支援多種圖表樣式,使得數據的視覺化呈
數據視覺化與資料分析的方法與應用
數據視覺化的實踐案例
透過 FineBI 的視覺化工具,可以輕鬆地將複雜的數據轉化為直觀的可視化效果,如圖表和圖形。這些工具不僅提供即時數據更新,還擁有地圖、樹狀圖等多種視覺化形式,有助於深入挖掘數據背後的價值。FineBI 在台灣、香港、澳門、新加坡、馬來西亞等地區均提供在地化服務,由帆軟原廠當地團隊做技術支援,二次開發和專案實施。
資料分析的分組方法
- 定義分組:資料分析不僅要分析總體特徵,還要進行分組分析,以便揭示資料內在聯繫和規律性。
- 確定組數和組距:根據資料的特點和分析目的來確定組數,並計算組距。
- 資料分組整理:根據確定的組距,將資料分組劃歸。如圖所示,將空調按不同市場、品類、地區進行分組對比分析。
標籤類型 示例標籤 領域型標籤 輕斷食、公文寫作、運動、健康 思考模型型標籤 概念、理念、方法、技巧 知識管理的應用
- 標籤的分類整理:將資料庫中的標籤按照“領域”型和“思考模型”型進行分類。
- 5W1H 分析模型:將“思考模型
新標籤系統設計
在筆記整理中,標籤扮演著重要的角色。一個好的標籤系統能夠幫助我們快速定位筆記,提升學習和工作的效率。本文將介紹如何設計一個結構簡單、功能強大的標籤系統,以提升筆記管理的效率。
領域與分析模型標籤
每一個筆記都可以被打上多個標籤,這些標籤可以分為兩類:領域標籤和分析模型標籤。領域標籤是基於主題的,如投資、輕斷食、運動、斷舍離、寫作等;而分析模型標籤則是基於思維方式的,如5W1H、決策、知識管理等。
例如,如果你記錄了卡片筆記寫作法的簡單流程,你可以同時打上#卡片/寫作和#How/招數套路的標籤。這樣,當你在#卡片/寫作標籤下看到大量的筆記時,你可以通過#How/招數套路的子標籤快速定位到你需要的信息。
橫向與縱向十字交叉定位標籤
為了更精細地定位筆記,你可以採用“橫向與縱向十字交叉定位標籤”的策略。橫向標籤是領域類的,而縱向標籤則通常是分析模型類的。例如,你可以使用#投資/MarginCall(邊際外包)這樣的標籤,來標記某個投資策略與邊際外包分析模型的交叉應用。