如何做好数据分析的业务需求分析论文题目

毕业论文统计图分析方法

线性统计图分析方法如下:

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。折线统计图用折线的起伏表示数据的增减变化情况。不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况。

一、初阶：维度和指标

初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。

(一)趋势图

(zz.2233323.com) 趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。

线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势;如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化

(二)频数图

根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清。

(三)比重图

比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求;纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。

(四)表格

表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。

(五)其他图表

下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。

除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。

偏业务的数据分析与偏技术的数据分析有什么不同

本人的头条文章，供参考：如何挖掘数据价值？关于机器学习解决问题的2条路径的一点思考

机器学习处理的对象是数据，机器学习可以找到已有数据的规律与特征，机器学习的最终价值是“数据规律与特征”的“价值变现”。(规律/特征未必稳定)

而“最终价值”取决于“需求”，那么机器学习能否找到“需求”？机器学习能否找到“满足需求”而需要的“特征支持”？机器学习能否从数据中找到相应的“特征”？

1.1 机器目前解决不了“深层次的需求”的问题，因为需求来源于矛盾的演进过程中，对矛盾的认识是多次、由浅而深的、动态的过程。机器学习基于统计理论，没有形成多维度分析、思考、推理、验证、小结、判断等能力。所以机器学习不能精确地、深层次地分析需求，但在现有规律、公理基础上能够预测“表层需求”的大概率事件。

1.2 基于过去的数据记录，机器可以分析“数据”与“目标”的关联关系，但此种关联仅仅是“表层的现象”，而非“因果关系”。从关联性分析出必然性，依然需要人的介入分析。

1.3 如果在1.2环节中，已经找到了“数据”与“目标”的因果关系，那么已不需要再寻找“特征”。如果“特征支持”的表述是模糊的，那么从数据中寻找“特征”的行为，是一个标准的数据分析行为。另外的情形：通过分析方法得出数据的各种特征，但特征可能用途不明（浅层特征有语义特性，有可解释性，演化出新应用的可能性较高；但深层特征，可解释性不强，演化出新应用的可能性较低）。

由上可见：1.1->1.2->1.3是一个典型的工程问题的解决路径，而1.3->1.2->1.1是典型的研究成果转化的路径。

无论何种路径，问题的解决都需要领域知识与机器学习知识的结合，通常也难以做到一步到位地解决问题，随着认识的深入与全面，机器的认知能力和水平也随之而提升，一个好的解决问题的模型一定是在实践中成长（演进）出来的结果。

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