一 : 羊力大仙对比明王篝火谁更强 数据分析
因为没有太多资源，所以拿三星羊力打穷奇和明王比较：
看图吧。71级3星羊力和86级32内丹天赋全开明王比较。貌似羊力可以代替明王了。这羊力什么天赋都没有。天赋全开快1秒至少可以吧。
羊力大仙和明王装备属性：
关于羊力大仙篝火的一些问题：
羊力自动的？
对。全程自动
有没有带幻影经文 ？还是全输出经文？
妙绝换幻影
打穷奇的话，羊力不能开飞升吧？
肯定不开飞升了。就算打尸王飞升加的攻击也不多。。感觉还是不开。两个都可以打
目前不过这只是测试玩玩。以后这羊会不会改是个问题。毕竟技能描述不清。如果不改。感觉还是比明王好。不过打帮派好难。。一直去抗boss
羊力大仙和明王装备属性：
以上就是魔方小编给大家带来的乱斗西游羊力大仙对比明王篝火谁更强。更多精彩请关注魔方网乱斗西游专区。
二 : 对数据分析的学习入门——《谁说菜鸟不会数据分析》一书的思路整理
突然领悟，学习笔记在精不在多。重要的是完整的思路，不是长篇累牍。
封面
0、概述
先上脑图。这本书的信息架构是：第一个章节先概述这六点，往后是每章逐一介绍一个步骤。
数据分析六步骤
数据分析定义：
1、用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据功能，发挥数据作用。
2、为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析目的：
1、把在一大堆杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。
2、实际工作中，数据分析帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
在统计学领域，有学者将数据分析划分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中探索性数据分析侧重在数据中发现新的特征。而验证性数据分析侧重验证已有假设的真伪证明。
统计学分类
数据分析的作用：
数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用
数据分析作用
数据分析三大误区：
1、分析目的不明确，为分析而分析。
2、缺乏业务知识，分析结果偏离实际。
3、一味追求高级分析方法，热衷研究模型。
一份靠谱的数据分析有哪些要求：
1、懂业务
2、懂管理
3、懂分析
4、懂工具
5、懂设计
做数据分许的人要有哪些基本素质：
1、态度严谨负责
2、好奇心强烈
3、逻辑思维清晰
4、擅长模仿学习
5、勇于创新
需要注意的是这些素质与能力不是说有就有的，需要慢慢培养积累，不能一蹴而就。
几个常用指标和术语：
1、平均数
2、绝对数与相对数
3、百分比与百分点
4、频数与频率
5、比例与比率
6、倍数与番数
7、同比与环比
作者还给出了数据分析三字经。。
1、学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新。
2、方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手。
3、分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议。
铺垫了这些基本概念，终于可以开始数据分析之旅了！
1、确定分析思路
这节内容
数据分析方法论
定义：确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导，这些跟数据分析相关的营销、管理理论统称为数据分析方法论。
数据分析方法论与数据分析法的区别：
方法论就像指南针一样，如果方法论不合理或不正确，那么分析结果基本上就是错的。
所以，数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。
而数据分析法只具体的分析方法。例如：对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。
数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。
一个比喻：数据分析方法论就好像是一件东西的设计图纸，而数据分析法就像制造这个东西的具体技术。比如一件衣服，数据分析方法论就是服装设计图，数据分析法就是平面、立体裁剪，合缝、包缝、骑缝等。
数据分析方法论的重要性：
1、理顺分析思路，
2、把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系，
3、为后续数据分析的开展指引方向，
4、确保分析结果的有效性及正确性。
常用的数据分析方法论
1、PEST分析法
用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
P：政治
E：经济
S：社会
T：技术
2、5W2H分析法
5W2H
该方法简单、方便，易于理解和使用，富有启发意义，广泛用于企业营销、管理活动，对于决策和执行性质的活动措施非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
3、逻辑树分析法
逻辑树分析法示例图
又称问题树、演绎树或分解树。也叫金字塔原理。
是分析问题最常使用的工具之一，它是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。
逻辑树的使用必须遵循三个原则：
1、要素化：把相同问题总结归纳成要素，具体到抽象。
2、框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重复不遗漏的原则。（MECE）
3、关联化：框架内的各要素保持必要的相互联系，简单而不孤立。
不过，逻辑树的缺点是：其涉及的相关问题可能有遗漏，虽然可以用头脑风暴法把涉及的问题总结归纳出来，但还是难以避免存在考虑不周全的地方。
4、4P营［www.61k.com］销理论
4P。。不错
这个理论产生于20世纪60年代的美国，它随着营销组合理论的提出而出现。营销组合实际上有几十个要素，这些要素可以概括为4类：产品、价格、渠道、促销，即4P营销理论。
5、用户行为理论
用户使用行为指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后使用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。
用户使用行为的轨迹示例图
6、小结
这些方法论也可以嵌套使用。例如，用逻辑树分析法搭建分析框架，而下一层级的问题可以从4P的角度分析，也可以用5W2H法分解问题。记住根据实际情况灵活选择使用，切勿生搬硬套。
2、数据收集
这一步骤很繁琐
这一步骤论述的内容基本上都属于很细枝末节的方法。实战意义更大，不做过多赘述。
3、数据处理
三 : 谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）目录
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》订购签名版京东卓越当当China-pub
《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》订购签名版京东卓越当当
四 : 谁说菜鸟不会数据分析_(完整)
谁说菜鸟
不会 数据分析
内部培训 2012.4
目录
A、 B、 C、 D、 E、 数据分析哪些事儿 数据处理 数据分析 数据展现 报告撰写
A、数据分析哪些事儿
? 数据分析是“神马”
? 数据分析六部曲
? 常用指标或术语
A、数据分析哪些事儿
数据分析是“神马”
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进 行分析，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的 功能，发挥数据的作用。 ·数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细 研究和概括总结的过程。
A、数据分析哪些事儿
菜鸟与数据分析师的区别
菜鸟会想 这张曲线图真好看，怎么做的？ 这些数据可以做什么样的分析？ 高级分析的方法在这儿能用吗？ 要做多少张图表？ 除了为数据添加文字说明还需说什 么？ 数据分析报告要写多少页？ ……
他们主要的 区别就在于 目的是否明确 分析师会想 数据变化的背后真相是什么？ 从哪些角度分析数据才系统？ 用什么分析方法最有效？ 图表是否表达出有效的观点？ 数据分析的目的达到了吗？ 数据分析报告有说服力吗？ ……
A、数据分析哪些事儿
数据分析师的基本素质
态度严谨负 责
勇于创新
好奇心强烈
模仿主要是参 考他人优秀的分析思 路和方法。但不能： 一直在模仿，从未超 越过。
擅长模仿
逻辑思维清 晰
不论说话还是写 文章，都要有条理，有 目的，不可眉毛胡子一 把抓，不分主次。
A、数据分析哪些事儿
数据分析六步曲
一般数据分析用Excel可以完成，若高级数据分析，则需要 使用数据分析工具，如SPSS Statistics等。
A、数据分析哪些事儿
常用指标或术语
平均数 绝对数与相对数 百分比与百分点 频数与频率 比例与比率 倍数与番数 同比与环比
倍数一般是表示数量的增长或上升幅度，而不适用
B、数据处理
? 初识EXCEL & 数据准备
? 数据处理方式和技巧
? 数据处理原则
? 数据清洗
? 常用数据处理公式
B、数据处理
初识EXCEL
做数据分析讲究的是原则、思考方法和解决方案，任何软件都只是一 种工具，我们只要掌握并精通一种工具不足够了。这比什么软件都只懂但都 只是略懂皮毛要好很多。本培训所涉及内容，均以Excel 2010为例。
B、数据处理
数据准备：对数据表的要求
序号 1 2 3 4 5 6 要求 数据表由标明行和数据部分组成 第一行是表的列标题（字段名），列标题不能重复 第二行起是数据部分，数据部分的每一行数据称为一个记录，并 且数据部分不允许出现空白行和空白列 数据表中不能有合并单元桥存在 数据表与其他数据之间应该留出至少一个空白行和一个空
白列 数据表需要以一维的形式存储，但是在实际操作中接触的数据往 往是以二维表格的形式存在的，此时应将二维表转化为一维表的 形式储存数据。
7
数据部分每一列的数据项，内容、格式统一。
B、数据处理—数据准备
数据处理方式和技巧
函数
函数是指定的数据按照一定的规则 转化为需要的结果，规则也就是我 们所用到的公式。
图表
图表的主要目的是为了表现数据、 传递信息。
宏
宏是一个指令集，用来告诉Excel完成用户指定的动作。宏 类似于计算机程序，但它是完全运行于Excel中的。
B、数据处理
数据处理方式和技巧
F2编辑单元格
填充柄
Ctrl+D ‘+007，变成007的有效输入。
快速设置单元格格式：Ctrl+1
1/3的输入，0+空格+1/3
B、数据处理
数据处理方式和技巧
数据错误识别
错误符号 #DIV/0! 除数为0 错误原因
#N/A
#NAME？
函数或公式中没有可用的数值
在公式中使用了不能识别的文本
#NULL!
#NUM!
使用了不正确的区域运算符或引用的单元格区域的交集为空
公式或函数中某些数字有问题
#REF!
#VALUE!
单元格引用无效
在公式中使用了错误的数据类型
B、数据处理
数据处理原则
什么是信心？
信心
信心是指未看见任何未来时，你依然 怀抱希望，坚持下去。
细心 “三心二意” 处理数据
1%的错误=100%的失败
平常心
诚意
第一，老板永远是对的； 第二，如果老板错了，请参考第一条。
合老板意
B、数据处理
数据清洗
? 冻结窗格
?
? ?
自动筛选
快速隐藏 Ctrl+箭头键
?
?
F4的妙用，绝对引用和相对引用
重复数据处理
重复数据处理
1、使用COUNTIF函数
重复次数COUNTIF(A:A,A2) 第几次出现 COUNTIF(A$2:A2,A2)
数据 A B C D E A A A B B C
重复次数 第几次出现 4 1 3 1 2 1 1 1 1 1 4 2 4 3 4 4 3 2 3 3 2 2
B、数据处理
2、用菜单操作来筛选
“数据”→“排序与筛选”→ 高级
3、使用条件格式 “开始”→“条件格式”→“突出显示单元格规格”→“重复值”
B、数据处理
常用数据处理公式或技巧
? ? ? ? ? 查找和替换 通配符 * ？ IF函数 AND和OR 数61阅读据统计
B、数据处理
常用数据处理公式或技巧
? 数据抽取
?
? ?
抽取函数
字段合并 字段匹配
?
数据计算 ? ? 求和，平均值 最大最小值
B、数据处理
常用数据处理公式或技巧
日期的相关处理
1、快速录入当前日期
TODAY( ) NOW( )
2、单纯日数加减
简单情况 如A1中录入“2011-1-1”，B1中录入“A1+5”，结果：“2011-1-6” 复杂情况 A2“2011-1-1”,DATE（YEAR(A2)+3，MONTH(A2)+1,DAY(A2)+5） 结果：2014-2-6
B、数据处理
常用数据处理公式或技巧
3、利用函数DATEIF计算工龄 DATEIF( start-date，end-date，unit) Unit有Y/M
/D/MD/YM/YD六种格式 ? MD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的月和年 ? YM：为start-date，end-date日期中月数的差，忽略日期中的日和年 ? YD：为start-date，end-date日期中天数的差，忽略日期中的年
入职日期 2007-10-1
现在日期
工龄（年） 4年
2011-11-7
=DATEIF(B1,B2,“Y”)&“年” =DATEIF(B1,B2,“Y”)&“年”&DATEIF(B1,B2,“YM”)&“月”)
工龄（年月） 4年1月
C、数据分析
C、数据分析
? 数据分析方法论
? 数据分析方法
? 数据分析工具
C、数据分析
? 数据分析方法论
数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一个完整的数据分析， 它更多的是指数据分析思路。
方法论 PEST 4P 逻辑树 用户使用 行为 说明 Political, Economic, Social, Technological Product, Price, Place(渠道), Promotion 将问题分层罗列，逐步向下展开 认知→熟悉→试用→使用→忠诚 Why, What, Who, When, Where How, How much 使用范围 行业分析，统称外部环 境 公司整体经营情况分析 业务问题专题分析 用户行为研究
5W2H
用途广泛
C、数据分析
数据分析方法
5W2H分析法
在职场中，有很多人逻辑思路很清晰，但是也有些人说话老是抓不 住重点，费口舌讲了半天，大家还是听不懂他在说什么，这种人就 是缺乏逻辑训练。在所有逻辑思考方法中，5W2H分析法可以说是 最容易学习 操作的方法之一。
Why What Who 用户购买 行为分析 When Where How How much 用户购买的目的是什么？ 产品在哪 方面吸引用户？ 公司提供什么产品或服务？ 与用户需求是否一致？ 谁是我们的用户？ 用户有何特点？ 何时购买？ 多久再次购买？ 用户在哪购买？ 用户在各个地区 构成怎样？ 用户购买支付方式是怎样？ 用户购买花费时间、交通等成本各是多少？
C、数据分析
逻辑树分析法
把一个已知问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关。每 想到一点，就给这个问题所在的树干加一个“树枝”，并标明这个 “树枝”代表什么问题。
问题一
用户购买的目的是什么？ 产品在哪 方面吸引用户？ 公司提供什么产品或服务？ 与用户需求是否一致？ 谁是我们的用户？ 用户有何特点？
问题二 问题陈述 问题三
问题四
何时购买？
多久再次购买？
C、数据分析
数据分析简单方法
方法 对比分析法 说明 与目标对比；不同时期对比；同级部门、单位、地区对比； 行业内对比；活动前后效果对比
分组分析法
结构分析法 平均分析法 交叉分析法
分组的目的在于便于对比，分组法必须与对比法结合起来
某部分数值占总体的比率，如市场占有率 http://www.61k.com算数平均、调和平均、几何平均、众数与中位数 常见的二维交叉表
C、数据分析
数
据分析综合方法
? 综合评价分析法
1、确定评价的指标 2、对指标数据进行标
数据标准化
标准值=（原始值-min）/（max-min）
准化处理
3、确定各指标权重
权重确定方法
目标优化矩阵
纵向指标比横向重要时，输入1，否则为0
人才评价 人品 动手能力 创新意识 教育背景 合计 排序 人品 0 1 1 2 2 动手能力 1 1 1 3 1 创新意识 0 0 1 1 3 教育背景 0 0 0 0 4
4、汇总计算出综合评
价分值 5、根据分值排序，得 出结论
C、数据分析
杜邦分析法
又称杜邦财务分析体系，可对财务状况进行综合分析评价，也 可用于其他分析。
C、数据分析
漏斗分析法
浏览商品
40%
100%
40%
30%
20%
17%
放入购物车
75%
生成订单
67%
支付订单
85%
完成交易
C、数据分析
高级数据分析法
根据分析三大误区 1、分析目的不明确，为分析而分析 2、缺乏业务知识，分析结果偏离实际 3、一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型
C、数据分析
数据分析工具
数据透视表
D、数据展现
? 图表 ? 常用图表类型与作用 ? 图表制作五步法 ? 常用表格&图表展示
D、数据展现
数据展现—图表
表达形象化
图表的作用
突出重点
体现专业化 原则：让老板在30秒种内读懂你的数据
你这是要我 在蚂蚁里面 挑芝麻吗？
D、数据展现
常用图表类型与作用
要表达的 数据和信息 成分 （整体的一部分） 排序 （数据的比较） 时间序列 （走势、趋势） 频率分布 （数据频次） 相关性 （数据的关系） 多重数据比较 饼图 柱形图 条形图 拆线图 气泡图 其它
D、数据展现
图表制作五步法
1
确定所要表达的主 题或目的 2 1 了解自己的 气质和特点
2
确定哪种图表最适 合你的目的
确定哪款衣 服最能展示 你的特点
3
3 选择数据制作图表 试穿衣服
4
检查是否真 实有效地展 示数据
4
检查是否合 身
5 检查是否表达了你的 观点
5 照照镜子看 是否突出自 己的个性
D、数据展现
常用表格&图表展示
让图表“五脏俱全”
V.S
2010年XX公司产品销售情况
（单位：百万元）
*第三季度品牌A的产品包装发现有毒物质 *资料来源：XX调研公司
注脚：便于读者理解 资料来源：增强数据 可信度
D、数据展现
数据条&图标集
D、数据展现
迷你图
D、数据展现
饼图制作原则
V.S
一些简单的原则：
1. 2. 3. 4. 5. 尽量不要用3D效果，如果要用尽量薄一些 饼图的结构中，最多包含5种数据 标注写在图中，不要标记在一边 边界线使用白色，突出边缘感 让数据从12点钟的位置开始排列，最重要的成分紧靠12点钟的位置
D、数据展现
复合饼图
未签约店 面, 197
全国整体店面分类
建店完 成, 21 建设中, 3 申请通 过, 24 审图
通 过, 26 审图修改, 5
全国整体店面分类
未签约店面 10% 店面死亡 （FY11） 26%
Q4签约店
店面死亡
（FY11） , 533
新建店 面 79
审图通过 1%
面, 1256
审图修 新建店面
3% 申请通过 1% 改 0% 建店完成 1%
Q4签约店面 61% 建设中
0%
复合饼图可以将分类数据中所占比例较小的分类合并成“其他”项，使图表反 映的数据更能突出重点。
D、数据展现
柱形图—数据对比分析时经常用到
V.S
FY11建设完成情况
120 100 80 60 40 20 0 FY11完成数量 67 56 101 92 69 52 55 34 51
FY11店面建设完成数量
江西
湖南
广东
晋蒙
安徽
陕西
广西
京津冀
福建
湖南
广东
江西
晋蒙 京津冀 安徽
陕西
广西
福建
一些简单的原则： 1. 同一数据序列使用相同的颜色； 2. 不要使用倾斜的标签，别让读者歪着脑袋看 3. 纵坐标轴一般刻度从0开始
D、数据展现
修剪超大值
V.S
FY11Q4店面建设状态
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
FY11Q4店面建设状态
46
46
7
7
建店完成
3
建设中
4
申请通过 审图通过
5
审图修改 建店完成
3
4
5
建设中
申请通过
审图通过
审图修——www.61k.com——改
为了便于看到其它分类的情况，而针对某一超大值进行修改。
D、数据展现
条形图----横坐标轴的标签文字过长时，可以采用条形图来代替柱型图
V.S
FY11店面建设完成数量
广东 京津冀 晋蒙 湖南 FY11完成数量 江西 陕西 安徽 福建 0 50 100 150 广西 34 56 55 52 51 69 67 92
FY11店面建设完成数量
101
一些简单的原则： 1. 同一数据序列使用相同的颜色； 2. 尽量让数据从大到小排序，方便阅读 3. 不要使用倾斜的标签 4. 最好添加数据标签置
D、数据展现
拆线图
FY11完成数量
120 100 80 60 40 20 0 广西 福建 安徽 陕西 江西 湖南 晋蒙 京津冀 广东 FY11完成数量
V.S
120 100 80 60 40 20 0 34 51
FY11完成数量
92 67 52 55 56
101
69
一些简单的原则： 1. 2. 3. 4. 拆线选用的线形要相对粗些，最好比网格线、坐标轴等要突出； 线条一般不超过5条； 不要使用倾斜的标签 纵坐标轴一般刻度从0开始
D、数据展现
平均线图
全国店面建设情况
Total 120
101 100 80 60 40 20 0 94 92 90 88 69 67 65 63 62 全国平均建 设57家店面 52 51 49 37 34 34 32 26 23
平均值
56 56 55
18
山东
河南
辽宁
京津冀
甘青宁
上海
广东
江苏
四川
晋蒙
湖南
浙江
湖北
云贵
江西
陕西
安徽
福建
黑吉
广西
深圳
重庆
新疆
D、数据展现
双坐标图
FY11全国建设完成情况
FY11完成 120 101 100 92 88 90 94 200% FY11完成率 250%
80 67 60 56 69 63 52 55 51 34 18 23 56 49 100% 40 34 65 62 150%
37
26
32 50%
20
0
0%
广东
京津冀
湖北
湖南
江西
晋蒙
安徽
陕西
广西
福建
上海
山东
四川
河南
新疆
甘青宁
江苏
浙江
云贵
辽宁
重庆
深圳
黑吉
D、数据展现
双坐标图制作帕累托图
绘制双坐标图，并 将折线图起始
坐标改为C2
1、布局→坐标轴→次要横坐标轴→显示从左到右坐标轴 2、选中横坐标，设置
调整柱体间距
D、数据展现
用占位的方法制作瀑布图
堆积柱形图
项目 占位数 成本
总成本
成本A -www.61k.com成本B 成本C 成本D
0
300 200 50 0
500
200 100 150 50
选择蓝色柱体，选择
无填充，无边框
D、数据展现
旋风图—成对条形图/对称条形图
用于两组数据对比
1、制作条形双坐标图 2、上下横坐标，都设置为最大100，最小-100 3、不显示负数：在“坐标轴选项”→“数字”→“格式代码”中 输入“0;0;0”或“0.0;0.0;0.0”或“0%;0%;0%”
4、翻转：“坐标轴选项”，选择逆序刻度
1、设置上方横坐标：主次刻度类型，坐标轴标签均选无 2、设置纵坐标：主次刻度类型选无，坐标轴标签选低
D、数据展现
图表会说谎
虚张声势的增长
3D效果的作用
顺序排列的误导 一维图形的障眼法
时间原因，不讲了
D、数据展现
图表美化
三原则 简约 整洁 对比
V.S
E、专业的报告 数据分析报告的种类
1. 专题分析报告
2. 综合分析报告
3. 日常数据通报
再次强调，对于分析报告而言，需要画龙
点睛的指出报告的结论以及的建议
E、专业的报告
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究 和分析某项事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论， 提出解决问题办法的一种分析应用文体。
规范性原则
重要性原则
谨慎性原则
创新性原则
E、专业的报告
数据分析报告
作用
种类
展示分析结果
专题分析报告
验证分析质量
综合分析报告
提供决策依据
日常数据通报
E、专业的报告
数据分析报告的结构
标题页
注意事项
目录页
前方
结构合理，逻辑清晰 实事求是，反映真相 用词准确，避免含糊 篇幅适宜，简洁有效 结合业务，分析合理
正文
结论与建议
附录
E、专业的报告
提升工具
框架构建工具----Mind Manager
数据处理工具----UltraEdit 数据分析工具----SPSS Statistics
数据挖掘工具----SPSS Modeler
展现类工具 报告撰写工具----PowerPoint 图表制作工具----Swiff Chart
图表制作工作----Crystal Xcelsius
北京鑫淼淘宝培训
内部资料
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