【读书笔记】数据分析学习总结(三)：磨刀不误砍柴工——数据理解.pdfVIP

【读书笔记】数据分析学习总结 （三 ）：磨刀不误砍柴工——数据理解 在这一篇中你将了解数据中字段、记录和数据类型等概念 ，以及制作数据表的六点 求 ，个人觉得 对初接触数据的菜鸟我来说比较重 。 一、理解数据 扎实 数据分析基本功不单是指挥使用数据分析工具 ，更重要 是对数据有深入认识和解读 ，对 数据 理解是数据分析 一个重要前提。 以一张学生们最熟悉不过 成绩表为例 ，介绍下数据都长什么模样。 1. 字段与记录 这样 成绩表从数据分析 角度来看 ，就是一个典型 数据库。成绩表最上面 “学号”“姓名”“ 性别”“总分”等被称为字段 ，而每位同学 基本情况和成绩就构成了一条条 数据记录。 字段是事物或现象 某种特征 ，在统计学中称为变量。 记录是事物或现象某种特征 具体表现 ，记录也称为数据或变量值。 2. 数据类型 常见 数据类型主要有数字、文字、日期三类 ，其他 还有货币、时间等其他数据类型。 如果你想知道到底有多少种数据类型 ，最简单 方法就是在Excel中任意选择一个单元格 ，单击鼠 标右键-设置单元格格式中可以查看所有数据类型 ，如图所示 ： 这么多 数据类型 ，最终可以归为两大类 ：字符型数据和数值型数据。两种类型顾名思义 ，区分 重要依据为后者可以直接用算术方法进行汇总和分析。 3. 数据表 一张数据表 制作 ，可以侧面反映出制作者 数据沉淀及应用水平 ，数据表 设计是否合理 ，关 系着后期数据分析 效率及深度。 数据表设计 六点要求 ： 1 ）数据表由标题行和数据部分组成 ； 2 ）第一行是表 列标题 （字段名 ），列标题不能重复 ； 3 ）第二行起是数据部分 ，数据部分 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 ； 4 ）数据表中不能有合并单元格存在 ； 5 ）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 ； 6 ）数据表需要以一维 形式存储 ，但是在实际操作中接触 数据往往是以二维表格 形式存在 ，此时应将二维表转化为一维表的形式存储数据 ； 对于以上数据表设计的几点 求 ，本人有所体会 ，我做的数据报表里有不少的合并单元格 ，基本 都是为了满足一时之需 ，没有为后续数据分析做长远考虑和规划 ，还有就是在数据部分不 有空白 行和空别列 ，这些都不是规范的数据表。 肯定会有人问第六点中一维表和二维表是什么 ，先看下下面两个表格应该就能看出些区别 ，二维 表如下图所示 ： 我使用Excel 数据透视表功能将上面 二维表变为了一维表如下图所示 ： 两表 区别就在于 ，二维表 列标签是数据 ：2006年、2007年、2008年 ；而一维表 列标签是 字段 ：地点、年份、GDP ，而且表中每个指标就对应一个取值。 至于转换方法 ，可参见网上各种讲解 ，使用数据透视表功能即可 ，这里不便于配图讲解 ，若有问 题可联系我。 可能大家对于以上 数据表要求还很迷茫 ，不知道为什么要做到不能有合并单元格 ，不能有数据 空白 ，要用一维表而非二维表存储 ，相信在后面处理数据时我们会得到答案。 就先说到这吧 ，其实没说完 ，但这种枯燥无味看似专业性较浓 东西写多了别人是看不下去 ， 等着用下微信平台 数据分析新功能看看情况。 下一篇会讲数据来源 内容。 本文系作者Junehi （微信公众账号 ：Junehi ）授权发布 ，转载请注明来源于人人都是产品经理 ， 并保留本文链接。 人人都是产品经理 （woshi m.co m ）中国最大最活跃 产品经理学习、交流、分享平台