行业数据分析
什么是行业数据分析？
产业数据分析方法？
数据分析，顾名思义就是对数据做分析。分析数据的人有很多不同的职位名称：数据分析师、业务专家、算法工程师、数据挖掘工程师、顾问、精算师……这些都属于数据分析的行业范畴。
数据分析有什么可学习的
每个人日常生活中都会分析各种数据，比如自己每天花了多少钱、吃了多少东西。学习工作中，很多简单数据的分析也是只需要笔纸就够了，最多加上一个计算器。做分析的时候也往往只是简单看看，脑子随便想想就得出一个结论
什么是行业数据分析？
工作职责：
1、负责分析公司各产品相关的竞品及行业数据，量化分析价值与影响，给业务方的产品提供有价值的方向指导；
2、与业务方对接，一起讨论可行的落地执行方案；
3、行业竞品知识体系建设与管理。
任职要求：
1、大学本科及以上学历；
2、1年以上行业研究经验，熟悉各种常见的行业研究方法；
3、有互联网公司一线数据分析经验优先；
4、具备良好的SQL技能；
5、精通办公软件，具备良好的PPT能力。
产业数据分析方法？
1、构成分析
在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。 例如要了解某公司各季度销售收入情况，可以使用构成分析。
2、同类比较分析
在同类事物之间通过比较分析揭示其相异点而产生新认识的方法。在实际研究中人们经常会遇到一些表面上相同但实际上并不同的现象，如果对这些现象不仔细地进行比较研究，就有可能以假当真，或以真当假。因此，在分析研究中对新发现的现象不要轻易地归类，应该认真地反复进行比较研究，尤其对那些小的差异点，更不能放过。同类比较分析经常应用到与竞争对手分析中，例如食品行业同一类食品的销量比较，鞋服行业同一类型鞋子的对比分析等。
3、漏斗法
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互联网app也通过类似的算法来主导内容的传播。
4、相关分析法
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
相关分析法常用于，对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它能描述客观事物相互间关系密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。
5、聚类分析法
聚类分析法是理想的多变量统计方法，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。
例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。
6、分组分析
将客体（问卷、特征、现实）按研究要求进行分类编组，使得同组客体之间的差别小于各种客体之间的差别，进而进行分析研究的方法。其特点在于不依赖于原始资料分布的正常性假设，可以按任意规律分布，在分析既包括数量资料，又包括质量资料的混合资料时尤为重要。例如某公司上半年每月销量与收入情况分析。