& & & 数据分析师（CDA）专版
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开心签到天数: 106 天连续签到: 1 天[LV.6]常住居民II
网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候，是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢？数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢？其实是有的，这就是Excel的数据分析功能。貌似最近比较火的两本Excel书籍《谁说菜鸟不会数据分析》和《让Excel飞》都没有涉及这部分的内容。高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。在使用之前，首先得安装Excel的数据分析功能，默认情况下，Excel是没有安装这个扩展功能的，安装如下所示：1）鼠标悬浮在Office按钮上，然后点击【Excel选项】：
15:10:32 上传
2）找到【加载项】，在管理板块选择【Excel加载项】,然后点击【转到】：
15:10:37 上传
3）选择【分析工具库】，点击【确定】：
15:10:40 上传
4）安装完后，就可以【数据】板块看到【数据分析】功能，如下所示：
15:15:54 上传
安装完后，首先来了解一下回归分析的内容。一、回归分析在详细进行回归分析之前，首先要理解什么叫回归？实际上，回归这种现象最早由英国生物统计学家高尔顿在研究父母亲和子女的遗传特性时所发现的 一种有趣的现象：身高这种遗传特性表现出”高个子父母，其后代身高也高于平均身高；但不见得比其父母更高，到一定程度后会往平均身高方向发生’回归’”。 这种效应被称为”趋中回归”。现在的回归分析则多半指源于高尔顿工作的那样一整套建立变量间的数量关系模型的方法和程序。 这里的自变量是父母的身高，因变量是子女的身高。百度百科对于回归分析的定义是: 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛：1）回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
15:17:14 上传
这里举个电商的例子：电子商务的转换率是一定的，网站访问数一般正比对应于销售收入，现在要建立不同访问数情况下对应销售的标准曲线，用来预测搞活动时的销售收入，如下所示：
15:18:13 上传
1. 首先，利用散点图描绘图形：
15:19:22 上传
2. 添加趋势线，并且显示回归分析的公式和R平方值：
15:19:26 上传
15:19:29 上传
从图得知，R平方值=0.9995，趋势线趋同于一条直线，公式是：y=0.0
R 平方值是介于 0 和 1 之间的数字，当趋势线的 R 平方值为 1 或者接近 1 时，趋势线最可靠。因为R2 &0.99，所以这是一个线性特征非常明显的数值，说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实际数据，具有很好的一般性, 能够起到很好的预测作用。
3. 使用Excel的数据分析功能
1）点击【数据分析】，在弹出的选择框中选择【回归】，然后点击【确定】：
15:31:26 上传
2）【X值输入区域】选择访问数的单元格，【Y值输入区域】选择销售额的单元格，同时勾选如下所示的选项，包括残差、标准残差、残差图、线性拟合图和正态概率图。
15:31:30 上传
3）以下内容是残差和标准残差：
15:31:34 上传
15:31:36 上传
4）以下是残差图：
15:31:40 上传
残差图是有关于实际值与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中轴上下两侧分布，那么拟合直线就是合理的，说明预测有时多些，有时少些，总体来说是符合趋势的，但如果都在上侧或者下侧就不行了，这样有倾向性，需要重新处理。
5）以下是线性拟合图
15:31:41 上传
在线性拟合图中可以看到，除了实际的数据点，还有经过拟和处理的预测数据点，这些参数在以上的表格中也有显示。
6）以下是正态概率图
15:31:45 上传
正态概率图一般用于检查一组数据是否服从正态分布，是实际数值和正态分布数据之间的函数关系散点图，如果这组数值服从正态分布，正态概率图将是一条直线。回归分析不一定得符合正态分布，这里只是仅仅把它描绘出来而已。
以上数据表格和图表都说明公式y=0.0是一个值得信赖的预测曲线，假设搞活动时流量有50万访问数的话，那么预测销售将是51373，如下图所示：
15:31:51 上传
VIA：szwebanalytics
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开心签到天数: 9 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
长期以来，我国传统的征信体系无法覆盖为数众多的小微企业，造成金融机构对财报信息不充分、信用积累和抵押资源不充足的小微企业的信用风险难以进行有效评价，惜贷、慎贷、惧贷现象比较普遍，从而使许多具有发展潜力的小微企业深陷融资困境。作为国内第一家大数据信用服务机构——金电联行（北京）信息技术有限公司，凭借多年IT背景和创新理念，将大数据理论与云技术应用于征信领域，历时6年研发出一套全新的征信模式，至今已为1000多家小微企业提供了40多亿元的无抵押、无担保的纯信用贷款征信服务， 为化解小微企业融资难及增进社会信用体系建设探索出一条新途径。& & & & 　　大数据分析为企业增信
& & & & 　　2013年7月，马凯副总理在全国小微企业金融服务经验交流会议指出，小微企业融资难，表面上看是缺钱，实质上是缺信息、缺信用。日，国务院办公厅发布《关于金融支持小微企业发展的实施意见》，明确要求整合注册登记、生产经营、纳税缴费、用水用电等信息资源，破解小微企业缺信息、缺信用难题，强化对小微企业的增信服务和信息服务，大数据征信的理念第一次纳入国家解决小微企业融资难的政策中。日，李克强总理在国务院常务会议上，明确地提出了运用大数据等手段提升监管水平、让信用成为社会主义市场经济体系的“基础桩”的要求；9月18日，李克强总理再次重点强调加大服务小微企业的信息系统建设，运用大数据、云计算等技术提供更有效服务，帮助小微企业赢得“大未来”。
& & & & 　　解决缺信息问题，就是要通过平台建设和机制安排，将小微企业的生产、经营、技术、人才、交易等信息记录下来，使之规范化、数字化、公开化，变无规律为有规律，变不可考为有证查， 变不可知为能可知。一句话，就是成为银企双方的共享共知信息。
& & & & 　　在大数据信用理论中，企业的信用是一种客观存在，信用不应该仅存在于抵质押和担保资源之中，更多地应该体现在企业的经营行为中，具体而言是存在于每一份订单、货单、仓单、税单、账单、工资表、社保表、水电缴费记录等的各项明细数据中。在过去，由于技术局限和成本考量，无论金融机构还是第三方信用评估机构，都难以对企业的这些看似庞杂的海量数据进行梳理和分析，从而导致小微企业往往因为“信息不对称”而借贷无门。但如今，借助大数据分析，拥有IT优势的机构便可以对企业多年累积的上述各类数据进行“海选”，并由此对企业的经营行为进行“体检”，其综合健康指标便成为评价其信用状况和融资能力以及预测信贷风险的客观依据。
& & & & 　　金电联行的大数据征信模式
& & & & 　　金电联行开发创新的大数据征信模式，突破了以财报、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统征信思维，彻底解决了小微企业融资难的缺信息、缺信用的问题，也迎来了小微企业纯信用融资的新时代。所形成的“小微企业—信息和增信服务机构—商业银行”利益共享、风险共担的新机制，成为破解小微企业融资难的关键举措之一。
& & & & 　　与传统的征信业务相比，大数据征信面对的是企业数以T计的经营明细数据以及上千个维度的评价指标。为了对企业浩繁复杂的数据进行实时、自动的挖掘和计算，金电联行大量借鉴了互联网、大数据、云平台等新技术，创建了一套以云端数据挖掘机器人(行情,问诊)、云信用计算、云结构服务三大核心技术为支撑的大数据征信模式，实现了企业行为数据采集，行为信用计算的一体化和全自动化。
& & & & 　　首先，利用云端数据挖掘机器人技术，能够从企业端进入产业链电子交易系统，实时采集相关数据，加密传递至管理系统；通过对数据的归类、剔除、清洗、分析、检验、纠偏等自动化处理，将经营交易数据转化为可量化分析的信用数据。
& & & & 　　其次，云信用计算技术通过“一网五线”的客观信用评价体系，把已处理完毕的数据形成指标，再通过相应的数学模型计算出评价结果和信用额度。信用额度包括企业整体额度与基于交易项下的单笔额度，作为贷款额度审批的依据。
& & & & 　　再次，云结构服务技术所搭建的信用信息云服务平台，采用结构化的服务设计，既可以提供第三方的信息价值链服务，又创新性地采用资产、数据、风险和资金结构化的手段，建立数据化的金融交易平台，实现平台交易服务。
& & & & 　　金电联行的信用评价模式具有明显的创新性。一是不单纯依赖财务数据。该模式主要运用企业留存在电子交易系统、政务平台或自报的明细记录，通过
& & & & 　　交互验证、识别真伪，可以有效化解小微企业会计信息失真，没有信用积累难以进行信用评价的难题。二是尽量降低人为的主观分析。该模式从数据采集、清洗、分析、评价全部通过计算机完成，大大降低了信用评价的人为操作与道德风险，最大程度地保证了评价过程中的客观性。三是突破评估者的能力限制。计算机高效的数据处理与分析性能， 每天可同时对上万甚至数十万家企业进行评价，并开展7×24小时的贷后风险监控，非常适合我国小微企业众多，融资“短、小、频、急”的特点，可极大地提高企业融资和银行贷后监管效率。
& & & & 　　三大技术防控风险
& & & & 　　风险管控成本高一直是小微企业融资难的重要因素。金电联行全新的征信工具，建立了一个低成本、大批量、高效能、全风控的纯信用贷款管理模式，可帮助银行实现对小微企业信贷的量化风险控制。
& & & & 　　通过客观科学的信用评价体系，金电联行可以为银行提供贷前筛选和信用服务。所谓贷前筛选，是指运用大数据征信技术在短时间对成千上万家小微企业进行海量信用优选，能提高银行信贷规模30%，为银行提供丰富可靠的信贷资源。所谓信用服务，是指通过信用评分、授信额度、利率水平、还款期限等测评，计算出授信的单项额度和总额度，向小微企业提供纯信用贷款。
& & & & 　　同时，云数据挖掘、云信用计算等技术，还能够对信贷企业进行量化的风险跟踪，预测未来3～6个月企业的发展趋势，对捕捉到的风险可以发出预警，使银行不用投入过多的人力，就能够及时掌握企业信用状况及风险波动，从而最大限度地规避风险。这种大规模的实时贷后风险监控服务，可使贷后监管成本降低2/3左右，有助于解决银行对小微企业贷后跟踪难、评价难、成本大、风险高的问题。
& & & & 　　优化融资环境
& & & & 　　几年来，金电联行依托低成本、大批量、高效能、全风控的大数据征信方式，为小微企业信用融资创造了良好的内外部环境。
& & & & 　　一是企业优选，提高财政支持小微企业的效率。近年来，国家出台了多项财政支持政策扶持小微企业发展，但由于无法对企业作出客观评判，扶持、支持政策无据可依，只能依靠“撒胡椒面儿”的方式，造成了大量的资源浪费， 支持效率很低。大数据征信技术通过企业优选和排名，能够根据企业生命周期量化配置政府财政支持、税收扶持等政策资源，并对政策实施后的效果量化跟踪，提高财政支持效率。
& & & & 　　二是区域认知，提高政府对小微企业的管理能力。大数据征信通过对区域小微企业的整体评价，能够对区域经济发展的真实状况提供认知研究分析，使政府对区域经济和企业宏观发展情况有一个全新的定量认识，确定区域经济调整的方向与力度，科学规划区域经济社会发展，提升对未知领域的认知与预判能力，加强政府经济环境治理能力。
三是风险监测，提高地方金融风险防范能力。对小额贷款公司、融资性担保公司以及联保互保圈的监管，一直是地方政府金融管理中的薄弱环节。与现有金融机构主要是抵质押、第三方担保等形式被动的风险控制手段相比，大数据征信既可以对金融机构和金融机构的业务客户，同时开展实时、批量的风险跟踪和管理，又可以对群体金融机构及其业务企业的风险进行提前发现、及时预警， 让政府可以实时掌握区域内的整体金融风险情况，并进行相对应的风险防范。
& & & & 　　四是企业体检，提高小微企业信用素质与能力。大数据信用技术能够为大批量的企业提供“健康体检”服务，帮助企业及时发现经营过程中存在的问题， 有针对性地调整经营方向，不断提高自身的信用素质和信用管理能力，为获得银行的信用融资创造条件。
& & & & 　　自2013年8月国务院《关于金融支持小微企业发展的实施意见》发布以来， 金电联行的大数据征信服务实现了跨越式增长。目前服务的小微企业总数已经超过万家，合作的金融机构包括中国民生银行(行情,问诊)、国家开发银行、广发银行、中国邮政储蓄银行、平安银行(行情,问诊)、浦发银行(行情,问诊)等近十家，业务覆盖上海、北京、天津、浙江、山东、河北、江苏、安徽、重庆等十几个地区，在化解小微企业融资难过程中体现出强劲的生命力。【作者系金电联行董事长兼CEO范晓忻】
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littledog.. 发表于
ID很炫酷快叫我大王！！！
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请叫我大王 发表于
快叫我大王！！！
论坛好贴推荐PPV课大数据背景：LinkedIn公布2014年最吃香的工作技能，数据挖掘分析位列第一，随着互联网的发展，大数据分析越来越多的受到企业的重视。尤其在互联网公司，数据分析团队几乎跟会计部门一样成为一个标配的部门，一个优秀三年左右互联网数据分析师，现在市场平均价在15K每月左右。现在已经有很多企业开始意识到，要想真正在Hadoop平台上做数据分析、数据挖掘的应用，有两种选择，要么就是汇聚一个懂数据、懂分析、懂编程又要有技巧的技术团队来操作，要么就是选择某家商业公司推出的成熟的大数据平台。大多数企业计划采取一个再培训、招聘和外包的组合方案，以填补人才缺口，但是互联网公司有时更愿意来培养优秀的应届毕业生，这块案例很多。PPV课是国内最活跃的大数据学习社区，我们与国内顶尖的学校和机构合作，拥有国内目前最全的数据分析网络课程和近20人的专业教师队伍，目前注册会员过万人。我们服务过的客户包括广东省省情调查中心、广州流行美、融创、太原科技大学等企业和学校。 活动：12月22日下午2点，PPV课与太原科技大学应用数学系合作在校图书馆学术报告厅举办了“数据分析师成长之路”的讲座，深圳市飞博远创科技有限公司CEO、PPV课大数据社区创始人江海涛，给同学讲解了应用数学专业在从事数据发析师工作职位的优势及大数据行业发展趋势是什么? 数据分析师的工作职责和要求？如果想从事数据分析师，您应该怎么做职业规划？一个合格的数据分析师需要那些技能？如果想成为一名合格数据分析师，如何学习？数据分析师的自我修养又是什么？等等。现场交流活跃，同学们就数据分析师的职业发展方向、认证培训方面提出了很多问题，也得到了嘉宾的及时回复。如果大家希望在学校里给同学里免费介绍数据分析师职业发展，欢迎联系小编，,我们会组织人员给大家解讲数据分析师职业发展，同时我也呼吁企业，如果你手头有数据分析实习及给刚毕业同学就职的岗位，也可以联系我哦，我们会大力宣传。 联系方式：电话：400-070-7620QQ：PPV课其他精彩文章：0、回复“活动”查看PPV课社区百日掘金活动-积分兑换Iphone 5s、MINI金条1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！知识无极限6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载7、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募　
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