跑步數據分析方法

① 最近想跑步，有什麼手機跑步軟體可以測數據的推薦一下！

1、益動GPS

益動GPS是一款運動追蹤類軟體。是一款通過手機內置GPS模塊，存儲運動軌跡，記錄運動距離、運動時間、平均時速、最高時速、消耗熱量等數據，並進行統計及分析的應用。益動GPS不僅僅可以追蹤你的運動，你還能通過這個來定位你的GPS方位，對喜歡探險的用戶來說是一款非常實用的應用。

2、小米運動

小米運動app是小米手環的官方應用，可查看小米手環、體重秤為你記錄的每天運動、睡眠、卡路里消耗、體重信息。通過小米運動app可以幫助用戶記錄全天活動，包括你的步數、睡眠狀況、卡路里消耗等等，還可以實時記錄用戶的跑步軌跡。

3、悅跑圈

悅跑圈是一款簡單實用人性化設計的健康類app，也是最好玩的跑步者社區，在悅跑圈可以讓你一覽跑者百態，精準的跑步功能還可以幫你記錄跑步、徒步的各項數據。每次跑步完後用戶都可以將跑步結果輕松一鍵分享到微信、微博等社交網路平台，讓親友們見證跑步時刻。

4、春雨計步器

春雨計步器是一款自動記錄每日運動量的款計步器軟體。使用春雨計步器用戶可以隨時了解自己每天的走路狀況，卡路里的消耗狀況，而且，還可以在這里發起用戶的微信挑戰，讓自己變身為健身達人。

5、樂動力計步器

樂動力安卓版app是一款好玩有用的健走計步器運動軟體，樂動力安卓版app除了檢測你的步數之外，還加入了社交功能，一個人跑不如大家一起來跑，讓跑步變得更加的快樂。樂動力安卓版app曾多次被蘋果推薦，用戶的評價也是非常不錯，如果你是跑步一族的話，不妨試試。

6、咕咚運動

咕咚運動app是全國首款GPS運動激勵軟體，也是全球著名的運動社交平台。咕咚運動可以為運動愛好者提供專業運動跟蹤記錄、運動知識、跑步健身訓練、馬拉松及騎行賽事、運動裝備優選等全套解決方案。咕咚獨創的智能神經演算法可以提供准確的運動軌跡追蹤、專業的運動數據分析。是目前最多人使用的計步器運動軟體。

7、動動計步器

動動計步器是一款24*7小時自動後台運行，數據實時記錄，最簡約、精確的運動軟體，據說是世界排名第一的擁有千萬用戶的手機計步器Pacer的中文版。動動計步器是一款可以幫助你減肥，幫助你運動，幫助你管理自己的健康數據的運動軟體，也是當下最受歡迎的記步APP。

② 數據分析的步驟是什麼

1.問題定義
比較典型的場景是我們需要針對企業的數據進行分析，比如公司通常會有銷售數據、用戶數據、運營數據、產品生產數據……你需要從這些數據里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導呢？又比如你需要做的是一份市場調研或者行業分析，那麼你需要知道你需要獲得關於這個行業的哪些信息。
首先你需要確定去分析的問題是什麼？你想得出哪些結論？
比如某地區空氣質量變化的趨勢是什麼？
王者榮耀玩家的用戶畫像是什麼樣的？經常消費的是那類人？
影響公司銷售額增長的關鍵因素是什麼？
生產環節中影響產能和質量的核心指標是什麼？
如何對分析用戶畫像並進行精準營銷？
如何基於歷史數據預測未來某個階段用戶行為？
這些問題可能來源於你已有的經驗和知識。比如你已經知道每周的不同時間用戶購買量不一樣，那麼你可以通過分析得出銷量和時間的精確關系，從而精準備貨。又比如你知道北京最近幾年的空氣質量是在變壞的，可能的因素是工廠排放、沙塵暴、居民排放、天氣因素等，那麼在定義問題的時候你就需要想清楚，需要針對哪些因素進行重點分析。
有些問題則並不清晰，比如在生產環節中，影響質量的核心指標是什麼，是原材料？設備水平？工人水平？天氣情況？某個環節工藝的復雜度？某項操作的重復次數？……這些可能並不明顯，或者你是涉足新的領域，並沒有非常專業的知識，那麼你可能需要定義的問題就需要更加寬泛，涵蓋更多的可能性。
問題的定義可能需要你去了解業務的核心知識，並從中獲得一些可以幫助你進行分析的經驗。從某種程度上說，這也是我們經常提到的數據思維。數據分析很多時候可以幫助你發現我們不容易發現的相關性，但對問題的精確定義，可以從很大程度上提升數據分析的效率。
如何更好地定義問題？
這就需要你在長期的訓練中找到對數據的感覺，開始的時候你拿到特別大的數據，有非常多的欄位，可能會很懵逼，到底應該從什麼地方下手呢？
但如果有一些經驗就會好很多。比如，你要研究影響跑步運動員速度的身體因素，那麼我們可能會去研究運動員的身高、腿長、體重、甚至心率、血壓、臂長，而不太會去研究運動員的腋毛長度，這是基於我們已有的知識。又比如我們要分析影響一個地方房價的因素，那麼我們可能會有一些通用的常識，比如城市人口、地理位置、GDP、地價、物價水平，更深入的可能會有產業格局、文化狀態、氣候情況等等，但一般我們不會去研究城市的女孩長相，美女佔比。
所以當你分析的問題多了之後，你就會有一些自己對數據的敏感度，從而養成用數據分析、用數據說話的習慣。這個時候你甚至可以基於一些數據，根據自己的經驗做出初步的判斷和預測（當然是不能取代完整樣本的精準預測），這個時候，你就基本擁有數據思維了。

2.數據獲取
有了具體的問題，你就需要獲取相關的數據了。比如你要探究北京空氣質量變化的趨勢，你可能就需要收集北京最近幾年的空氣質量數據、天氣數據，甚至工廠數據、氣體排放數據、重要日程數據等等。如果你要分析影響公司銷售的關鍵因素，你就需要調用公司的歷史銷售數據、用戶畫像數據、廣告投放數據等。
數據的獲取方式有多種。
一是公司的銷售、用戶數據，可以直接從企業資料庫調取，所以你需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。比如你可以根據你的需要提取2017年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。
第二種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。當然這種方式也有一些缺陷，通常數據會發布的比較滯後，但通常因為客觀性、權威性，仍然具有很大的價值。
第三種是編寫網頁爬蟲，去收集互聯網上的數據。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析，這算是非常靠譜的市場調研、競品分析的方式了。
當然，比較BUG的一點是，你通常並不能夠獲得所有你需要的數據，這對你的分析結果是有一定影響的，但不不影響的是，你通過有限的可獲取的數據，提取更多有用的信息。

3.數據預處理
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據分析，或分析結果差強人意。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。
那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。
當然在這里我們還可能會有數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，能夠幫助我們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。

4.數據分析與建模
在這個部分需要了解基本的數據分析方法、數據挖掘演算法，了解不同方法適用的場景和適合的問題。分析時應切忌濫用和誤用統計分析方法。濫用和誤用統計分析方法主要是由於對方法能解決哪類問題、方法適用的前提、方法對數據的要求不清等原因造成的。
另外，選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
比如你發現在一定條件下，銷量和價格是正比關系，那麼你可以據此建立一個線性回歸模型，你發現價格和廣告是非線性關系，你可以先建立一個邏輯回歸模型來進行分析。
一般情況下，回歸分析的方法可以滿足很大一部分的分析需求，當然你也可以了解一些數據挖掘的演算法、特徵提取的方法來優化自己的模型，獲得更好地結果。

5.數據可視化及數據報告的撰寫
分析結果最直接的結果是統計量的描述和統計量的展示。
比如我們通過數據的分布發現數據分析工資最高的5個城市，目前各種語言的流行度排行榜，近幾年北京空氣質量的變化趨勢，避孕套消費的地區分布……這些都是我們通過簡單數據分析與可視化就可以展現出的結果。
另外一些則需要深入探究內部的關系，比如影響產品質量最關鍵的幾個指標，你需要對不同指標與產品質量進行相關性分析之後才能得出正確結論。又比如你需要預測未來某個時間段的產品銷量，則需要你對歷史數據進行建模和分析，才能對未來的情況有更精準的預測。
數據分析報告不僅是分析結果的直接呈現，還是對相關情況的一個全面的認識。我們經常看到一些行業分析報告從不同角度、深入淺析地剖析各種關系。所以你需要一個講故事的邏輯，如何從一個宏觀的問題，深入、細化到問題內部的方方面面，得出令人信服的結果，這需要從實踐中不斷訓練。

數據分析的一般流程總的來說就是這幾個步驟：問題定義、數據獲取、數據預處理、數據分析與建模、數據可視化與數據報告的撰寫。

③ 一個人跑步,強度為6mets,跑30min,所消耗的能量值為多少

摘要 您好，親

④ 如何快速分析軌跡數據呢

軌跡數據的實現其實還是蠻簡單的，正好之前看過一篇文章講的就是怎麼製作軌跡地圖的教程，簡單又實用，廢話不多說，上教程：

首先將需要分析的數據接入到BDP個人版中，可以上傳本地數據或直接連接後台資料庫的數據

軌跡主體：選擇作為軌跡圖的變化主體，比如這里選擇網約車ID，表示這張圖軌跡圖展示的是沈陽市內各網約車的路線變化。

時間序列：選擇某個時間段內的變化情況，若工作表中沒有日期/時間欄位，BDP可不支持製作軌跡圖哦。這么為什麼呢，很簡單，軌跡的力學概念就是動點在空間的位置隨時間連續變化而形成的線路，沒有時間段的變化，那何來軌跡一說呢？

時間粒度：動畫播放可按年/季/月/周/天/時/分/秒，任選其一，這是地圖圖表按某個時間段的動態展示效果，適用於初動態軌跡圖以外的所有地圖圖表，因為動態軌跡圖的數據是實時變動的，所以選擇哪個時間粒度都不影響。

播放速度：分快、中、慢，這個最好理解，就跟視頻快放、慢放的道理相似。

然後，沒然後了，哪有那麼麻煩啊！高大上的軌跡地圖就這樣完成了~

從軌跡圖中我們可以看出，地理位置上，軌跡路線還是集中在和平區、皇姑區等市區位置，市區人多打車的需求多也是正常的，那公司肯定是需要稍微多安排點車，再分析一下節假日的軌跡，用戶需求可能更集中，那相應的要適當更多安排車輛，提高公司收入。具體路線上，從圖中可以找出一些明顯發亮的線路，可能這條線路上連接較多的居住地和辦公地，這是市民上下班必經的路，那可不可以發起拼車活動呢，讓乘客享受優惠的同時也適當地增加了每趟線路的收入呢？

當然以上只是一個比較簡單的例子分析，主要想跟大家分享軌跡圖的製作方法和邏輯，具體的應用場景還需要結合自己的實際情況。其實類似的場景案例特別多，例如對O2O公司而言，外賣公司通過發現外賣騎手的軌跡路線特點來優化分配騎手的配送路線；共享單車公司通過了解單車的騎行路線來決定各個放置點的車輛數量，優化資源分配。對個人生活也適用，跑步愛好者可以通過製作軌跡地圖來總結自己一年的運動「賬單」，看看自己都跑了哪些地方；經常出差的小夥伴可以將今年去過的地方用軌跡圖展示出來，回顧今年曾經的生活軌跡。更多場景的使用歡迎大家多多挖掘呀~

⑤ keep怎麼分析健身數據的

通過若干數據(如跑步的步頻、配速等)訓練出的一個演算法，計算出來的。

⑥ 數據處理有哪些步驟

一、拿

專業術語稱為“爬行”。例如，搜索引擎可以這樣做：它將Internet上的所有信息下載到其數據中心，然後您就可以搜索出來。

二、推送

有很多終端可以幫助我收集數據。例如，小米手環可以將您的日常跑步數據，心跳數據和睡眠數據上傳到數據中心這兩個步驟是數據傳輸。通常，它將在隊列中完成，因為數據量太大，並且必須對數據進行處理才能有用。但是系統無法處理它，所以我不得不排隊並慢慢地處理它。

三、存儲

現在，數據就是金錢，掌握數據就等於掌握金錢。否則，網站如何知道您要購買什麼? 這是因為它具有您的歷史交易數據。此信息無法提供給其他人，它非常寶貴，因此需要存儲。

四、數據處理和分析

上面存儲的數據是原始數據，大多數原始數據比較雜亂，並且其中包含大量垃圾數據，因此需要對其進行清理和過濾以獲取一些高質量的數據。對於高質量數據，您可以對其進行分析以對數據進行分類，或者發現數據之間的關系並獲取知識。

五、用於數據檢索和挖掘

檢索是搜索，所謂外交不決定要問谷歌，內政不決定要問網路。內部和外部搜索引擎都將經過分析的數據放入搜索引擎中，因此當人們想要查找信息時，他們可以對其進行搜索。

⑦ 數據分析需要掌握些什麼知識

我們先從整體上了解數據分析師要掌握的技能有哪些，然後再從具體職位類別來看，不同的職位具體要掌握的技能有哪些。

這樣你就能根據自己的實際情況，有針對性的准備和學習。

一、數據分析的勝任力模型是什麼？

從整體上來看，數據分析師需要掌握的能力有很多，從總體上可以分為以下幾類，這些能力構成了數據分析師的能力模型。

1）理論基礎，包括統計學

2）數據分析工具，常用的分析工具有 Excel，SQL，Python 等

3）可視化工具，常用的有 Excel，商業智能(Business Intelligence,BI)

4）業務知識，包括常用的指標、某行業的業務流程

5）數據分析思維，包括常用的分析方法

6）通用能力，包括 PPT、溝通能力

下面我們來詳細看下每一種能力的要求。

1. 理論基礎：統計學

2. 數據分析背後的理論基礎是統計學。所以，掌握了統計學以後我們才能去看懂數據表達的意義是什麼。舉個例子，給你一家公司員工的工資，是平均值能代表這家公司的工資水平，還是中位數能代表？

3. 如果沒學過統計學，那麼可能只認識這里的平均值，而不知道中位數這個知識。但是，如果你學過了統計學就會知道，中位數比平均值更能反映出數據的集中表現。

4. 統計學的內容比較多，詳細又可以分為兩類內容：描述統計分析、推論統計分析。

5. 什麼是描述統計分析？

6. 對大量信息進行歸納是處理數據時最基本的任務。中國約有 14 億人，一張記錄每位中國人的姓名和收入的電子表格包含了我們衡量這個國家經濟健康狀況所需的所有信息，通常我們也將多個數據集合在一起的東東叫「簡稱數據集」。但這張信息過量的表格其實相當於什麼都沒有告訴我們。這就是讓人覺得諷刺的地方：經常是數據越多，事實越模糊。

7. 因此，我們需要簡化，將一系列復雜的數據減少為幾個能夠起到描述作用的數字，正如奧運會體操比賽中，我們將一套多難度組合的復雜動作濃縮為一個得分：9.8 分。

8. 描述統計分析就是將一系列復雜的數據減少為幾個能夠起到描述作用的數字，用這些有代表性的數字來代表所有的數據。這樣在面對一大堆數據時，你可在不知道所有數據的情況下就能知道數據的整體情況。

9. 這就好比，我們通常一說起美女，能想到的是這樣幾個指標：長腿，大眼睛，臉蛋好看。雖然全國有那麼多美女，你也沒有見過全部的美女，但是你卻能通過這樣幾個代表美女的指標就可以大概知道什麼是美女。

同樣的，描述統計學的關鍵點在於，找到幾個關鍵的數字來描述數據的整體情況。那麼，問題就來了，能擔當起這樣重要責任的數字有哪些呢？描述數據的整體情況，我們可以用 4 個指標來做，分別是：平均值、四分位數、標准差和標准分。例如，前面我們在拿到工資數據，就可以用「中位數」這樣的數字來描述工資的整體情況。

所以，描述統計分析就是掌握 4 個指標：平均值，四分位數，標准差和標准分。

什麼是推論統計分析？

推論統計分析就是通過樣本來推斷出總體。需要掌握的知識包括概率分布、中心極限定、如何用樣本估計總體、置信區間、假設檢驗。例如，互聯網常用的 AB 測試背後的原理就是假設檢驗，如果不掌握推論統計分析，那麼連 AB 測試的結果也看不懂，更不用說完成一個 AB 測試實驗。

2.數據分析工具

很多人看到現在 Python 很火，就不管自己的能力水平如何，就一頭扎進學習 Python 的大潮，最後發現其實自己學不會，或者學完用不上。

這其實是不對的，真正工作里最常用的數據分析工具其實是 Excel，SQL。所以，如果你的零基礎，不建議一上來就學 Python，而是先學會 Excel 分析數據，然後學會 SQL。

這樣你學會了常用的分析工具，然後再學 Python 才是加分項。同時，這樣學習的順序還有一個好處，如果你是零基礎沒學過編程，一上來學 Python，大概率是學不會的。但是如果你學過用 Excel、SQL 處理數據，那麼就具備了一定的基礎，再學 Python，很多概念就會理解起來比較容易。

這就好比，一個嬰兒不是一上來就學習跑步（Python），而是先把走路學會，具備了走路（Excel、SQL）的基礎，再跑步就容易多了。

需要注意的是，除非是工作必須要求的，其他少部分公司用的工具其實不需要學習。比如有些公司要求其他編程語言，例如 R、SPSS、SAS 這些工具。

現在 Pyhon 已經是人工智慧排名第一的編程語言了，大部分公司要求 Python，很少部分的公司要求其他的編程語言，所以學習市場要求最多的那個技能才能找到更多機會。如果你學習了少部分公司才要求的工具，那麼意味著你找工作或者跳槽只能選擇這些公司，而會錯失其他大部分公司的求職機會，對你整個職業生涯不利。

TIOBE 編程語言排行榜是全球編程語言流行趨勢的一個指標，每月更新，官網地址（https://www.tiobe.com/tiobe-index）。下圖是 2021 年 2 月份排名前 10 的編程語言的變化圖，其中橙色曲線是 Python，我們會發現 Python 的流行趨勢越來越高。

3.可視化工具

常用的可視化工具包括 Excel、商業智能（BI）。

一般的可視化圖表用 Excel 里的圖表功能就可以實現，而且使用起來也方便。如果是要經常做報表，並且要求實現報表自動化，那麼就需要用到商業智能（BI）工具。

那什麼是商業智能(BI)呢？

微軟官方給的定義是「使用用於自助服務和企業商業智能 (BI) 的統一、可擴展平台（該平台易於使用，可幫助獲取更深入的數據見解），連接到任何數據並對數據進行可視化。 」

毫無懸念，看這種官方定義就是看不懂。簡單來說就是把數據導入商業智能(BI)工具中，就可以快速對數據可視化。例如下圖就是把數據導入用商業智能(BI)工具中，通過可視化數據來分析。

IDC《2019 年下半年中國商業智能軟體市場數據跟蹤報告》顯示，在中國商業智能軟體子市場中，報表分析仍是目前市場最主要的需求，2019 年全年年市場份額佔比為 79.0%。高級分析和預測分析市場份額佔比 21.0%（下圖）。

常用的商業智能（BI）工具有哪些呢？

目前使用最多的商業智能（BI）工具是 Power BI、Tableau、帆軟，選擇其中任意一種學習就可以了。

4.業務知識

因為數據分析是用來解決具體行業問題的，需要從業務的角度出發，了解各個指標，以及每個指標之間的關系，還需要聯系業務去理解數據。所以，工作中數據分析脫離不了業務，在分析中要找到導致問題發生的根本原因，而不只是單純的統計數據。

因此需要具備某個行業的業務知識才能去理解這個行業里的術語、業務問題等。

業務知識包括某個行業的常用指標、業務流程。需要注意的是，不同行業的指標、業務流程是不一樣的，所以需要學習的時候針對你的目標行業去學習准備。例如，下圖分別是金融信貸行業、在線教育行業的業務流程。

金融信貸行業業務流程（來自書《數據分析思維》）

在線教育業務流程（來自書《數據分析思維》）

如果是剛入門，這塊內容做到了解即可，等進入工作以後，再慢慢深入業務，積累業務經驗。具體某個行業的常用指標、業務流程可以看書《數據分析思維》，這本書里涉及了 10 多個行業的指標、業務流程。

5.數據分析思維

在數據分析相關的職位里經常會寫這么一條招聘要求「具備數據分析思維」。在工作或者面試中，會經常聽到分析思維、分析思路、分析方法。這三個詞語有什麼關系呢？其實簡單來說，它們都是指分析方法。

數據分析思維需要你掌握 10 種常用的分析方法。

數據分析 10 種常用的分析方法

如果你的分析目的是想將復雜問題變得簡單，就可以使用邏輯樹分析方法，例如經典的費米問題就可以用這個分析方法。

如果你的分析目的是做行業分析，那麼就可以用 PEST 分析方法，例如你想要研究中國少兒編程行業。

如果你想從多個角度去思考問題，那麼就可以用多維度拆解分析方法，例如找相親對象，需要從多個角度去分析是否合適。

如果你想進行對比分析，就要用到對比分析方法，例如你朋友問自己胖嗎，就是在對比。

如果你想找到問題發生的原因，那麼就要用到假設檢驗分析方法，其實破案劇里警察就是用這個方法來破案的。

如果你想知道 A 和 B 有什麼關系，就要用到相關分析方法，例如豆瓣在我們喜歡的電影下面推薦和這部分電影相關的電影。

如果你想對用戶留存和流失分析，就要用到群組分析方法，例如微博用戶留存分析。

如果你想對用戶按價值分類，那麼就要用到 RFM 分析方法，例如信用卡的會員服務，就是對用戶按價值分類，對不同用戶使用不同的營銷策略，從而做到精細化運營。

如果你想分析用戶的行為或者做產品運營，就要用到 AARRR 模型分析方法，例如對拼多多的用戶進行分析。

如果你想分析用戶的轉化，就要用到漏斗分析方法，例如店鋪本周銷量下降，想知道是中間哪個業務環節出了問題。

6.通用能力

通用能力包括 PPT 製作分析報告、溝通能力。

在工作中，要經常做分析結果做成數據分析報告，然後展示給業務部門、上級領導、客戶等，而這種展示數據分析報告的場景常用的工具就是 PPT，所以就要求你會用 PPT 製作數據分析報告，有較好的的文字、書面總結能力。

職業社交網站領英發布的《2018 新興工作崗位報告》報告里說，最大的技能缺口是軟技能，比如口頭交流、領導力和時間管理等。這份報告中建議，職場人士需要在快速變化的工作環境中，學習並保持軟技能，因為擁有這些技能的人才具備更大的職場優勢。

其實，任何職位都需要溝通能力，但是，數據分析師對溝通能力的要求更高。因為，數據分析師解決的是實際的問題，需要跨部門溝通業務，做好的數據分析報告也要展示給各個部門、領導、客戶，只有好的溝通能力，才能讓你的分析結果得到用戶的認可。 那麼這些通用能力如何提升呢？最直接的方式，就是通過寫文章來提升。

通過寫作可以同時提升你下面 3 個能力：

1）邏輯能力

寫作的本質其實是把一件事情講清楚，而邏輯能力強的人寫出來的內容，讀起來更順暢。

2）文字表達能力

數據分析師要經常做數據分析報告，和通過郵件匯報分析結果。這體現的其實就是文字表達能力，提高這個能力的辦法就是不斷去寫作。

3）溝通能力

寫作其實就是把想說的話通過文字和你的用戶去溝通。另外，經常在社群里提問和解答他人的問題，也可以提高你的溝通能力。你會看到不同人提問的水平是不一樣的，有的人可以完整的把一個問題描述清楚，有的人說完，其他人也不明白他的問題是什麼。這其實就是體現了溝通能力。

二、不同職位的數據分析能力要求有什麼不一樣？

經過前面的分析，我們從整體上知道了數據分析師需要掌握的能力。但並不是說，這些能力全都掌握了你才能找到一份數據分析師的工作。因為不同的職位的要求不一樣的。在《職業發展前景：數據分析師的晉升通道》章節我們知道了數據分析相關職位的分類。

我把勝任力模型中的這些能力對應到不同的職位，就可以清楚的看到對應職位的能力要求（下圖）。

有一個誤區，很多人以為只要掌握了分析工具，就掌握了數據分析，其實不是的。從圖中，我們可以看出。各個數據分析職位都需要的能力是：業務知識、分析思維、PPT、溝通能力。這些能力才可以讓你從一個只會舞弄工具的普通職場人變成真正解決業務問題的職場高手。

很多人以為數據分析師需要掌握很高大的工具，其實不是的。例如騰訊里有一個崗位叫「商業數據分析師」，這聽起來很高大上。其實這個職位對應的就是上圖初級數據分析師的能力要求，也就是理論基礎（描述統計分析），分析工具（Excel），可視化工具（Excel）。

上圖中黃色標出的是相對於前一職位多出來的能力。中級數據分析師在初級數據分析師要求的能力上增加了分析工具（SQL），可視化工具（商業智能 BI）。高級數據分析師在中級數據分析師要求的能力上增加了理論基礎（推論統計分析），分析工具（Python）。

Excel、SQL、Python 要掌握到什麼程度？

我們知道了數據分析師最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那麼問題就來了，這些分析工具具體掌握哪些內容呢？

⑧ 如何進行大數據分析及處理

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。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
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。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

⑨ 運動員跑步時的數據分析

看吧