专业工会开户申请书（优秀20篇）

转专业申请书是对自己过去学习和成绩的总结，同时也是展示自己适应新专业的能力和潜力的机会。在写转专业申请书之前，可以先看一些范文，这样我们可以更好地了解如何展现自己的转专业动机和优势。

Excel做数据分析的几点个人经验

在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的origin和数学中常见的matlab等等。它们虽很专业，但其实使用excel就完全够用了。我们已经知道在excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图，

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。

因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。

在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

Excel做数据分析的几点个人经验

别让我猜，用数据说话，做科学的seo。”这是后知团队这两天最常用的语言了，为什么这么说呢?做科学的seo。对于后知网络这样的菜鸟来说，其实还是学到蛮多东西的。这里，后知就跟大家一起分享下自己学习到的，希望不对或者疏忽的请各位多多指点。

方法/步骤。

我想目前对于大多数网站都会做seo，那么到底谁的网站才会排在搜索引擎的首页呢?那么，我们做seo到底有是为了什么呢?于是，我就开始考虑我做石家庄seo、石家庄优化、河北seo这几个词是为了什么呢?说到底，就是为了打造品牌和盈利。那么这些，都是从什么方面来体现出来呢?这就是，seo流量。对于seo流量是哪几方面决定的呢?下面，后知网络就跟大家分享下。

第一点，搜索引擎对于网站的整体收录量。

为什么这么说呢，对于一个网站来说整体收录了大量的页面的时候，这些页面都会是带来流量的机会。决定网站整体收录的因素为，搜索引擎的抓取量和页面的质量。我想我们大家对于网站页面的质量对收录的影响都知道，就是原创和最新。对于搜索引擎来说，内容的原创和最新程度对于收录是有着良好的影响的。再加上一点，就是网站的整体权重，什么是权重呢?权重和pr是两个概念，两者之间不能划等号的。权重，就是搜索引擎对于你网站的重视程度和信任程度，当一个网站受到搜索引擎良好的重视度和信任度都是时候，权重自然会高的。

在我们平时所做的seo中，对于网站的收录基本上是这么认识的。当然，还是有一些人不仅仅是知道这些的，但是石家庄seo一直是这么认为的，但是我还是忽略了一个问题，就是搜索引擎蜘蛛的抓取量。这个也是相当重要的，搜索引擎的抓取量和页面的质量决定了一个网站的整体收录量。搜索引擎的抓取量从哪里看呢，这就需要分析网站日志了，网站日志里记录了一个网站被抓取、浏览等所有动作，所以看网站日志也是一个或许信息的重要依据。搜索引擎抓取量也就是看你网站对于蜘蛛的爬取有没有阻碍，比如说，网站服务器总是拒绝访问，这就很影响蜘蛛;还比如，有的网站防止采集，进行同ip一时间段内多次访问，进行断开这个，但是他忽略了一个重要的问题，采集可以实现这样的效果。但是，蜘蛛同样也可以这样，这也就阻隔了蜘蛛的爬取。所以，在判断一个网站的收录的时候，不仅仅由上面的决定，还有一点就是搜索引擎的抓取量。

另外，后知还提醒一下大家。搜索引擎在收录了你网站的页面的时候，并不是说一成不变的。搜索引擎由于每天的工作是非常大量的，不可能一下就能判断出你网站页面是不是很差的内容。但是，它会先收录起来，存在数据库了。在隔一段时候后，就更新一次，对比数据库分析你网站页面的质量，如果出现重复或者很差的质量的话，就会被删除。这个是一个非常正常的行为，所以很多人会发现网站每天在收录，为什么总收录量在下降的原因。

第二点，网站的整体排名。

网站整体的排名提高对于seo流量也是带来非常好的效果，但是并不是网站的排名排到了第一，你网站的流量就非常大了。排名第一是会带来流量，但是排名并不只是唯一的因素。你可以设想，比如你搜索汽车坐垫这个词，假如排名第一的是一个门户，为汽车坐垫市场xxxx。而你需要的是汽车坐垫这个产品，那么你会点击第一吗?这是一个很简单的问题，并不是排名好，流量就一定很好。但是，网站的整体排名也是一个因素。

还需要注意的是网站的整体排名，而不是局部排名。其实，很多网站都会出现这样的情况，就是首页目标关键词排名很好，而其他的就不是很好了。在发外部链接的时候，就只注重首页的锚文本外部链接建设，而对于大部分的页面没有做。所以，对于网站整体还是局部，这个我想你也懂了吧!

第三点，网站整体点击率。

什么是网站点击率。就是说，搜索某个关键词的时候，你网站排在首页的时候，展示给用户的时候，这是网站的展示次数。而用户在这样的情况下，点击还是没有点击都被记录下，这个时候点击次数和展示次数的比值就是网站的点击率。网站的点击率高的时候，自然是会带来大量的流量。

[如何根据数据分析来做seo]。

数据分析概述心得体会

随着科技的不断进步和数据的快速增长，数据分析成为了热门的职业领域。数据分析不仅是一个科学，更是一门艺术，需要运用多种方法和技能，才能得到有意义的结果。在学习数据分析的过程中，我深刻体会到了数据分析的意义和重要性。

第一，数据分析可以帮助我们更好地了解和理解数据。通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现其中的规律和趋势，从而更好地掌握数据的本质。

第二，数据分析可以帮助我们做出更好的决策。数据分析不仅可以帮助我们了解数据，还可以将这些数据转化为有用的信息，帮助我们做出更加准确和明智的决策。

第三，数据分析可以帮助我们提高生产效率和降低成本。通过对数据进行分析，我们可以找到优化生产过程和降低成本的方法和途径，从而提高生产效率和降低成本。

第三段：数据分析需要掌握的基本技能。

要成为一名优秀的数据分析师，需要具备以下几个基本技能：

第一，需要具备良好的数据分析能力。数据分析师需要通过对数据的挖掘和分析，找出其中的规律和趋势，从而得出有意义的结论和建议。

第二，需要具备良好的数据可视化能力。数据分析师需要通过清晰而生动的数据可视化来展示数据，让人们更容易理解和接受分析结果。

第三，需要具备良好的沟通表达能力。数据分析师需要与不同的人群进行交流和沟通，包括技术人员、非技术人员、管理层等等。

第四，需要具备良好的团队协作能力。数据分析工作通常是团队协作的，需要与其他团队成员密切合作，共同完成数据分析任务。

数据分析作为一个新兴的职业领域，将会越来越重要。未来，数据分析将会和更多的领域结合起来，发挥更大的作用。数据分析将会在以下领域扮演更为重要的角色：

第一，医疗保健。数据分析可以帮助医疗领域准确地诊断疾病，预测病情发展，提高治疗效果。

第二，金融领域。数据分析可以帮助金融领域准确地评估风险，预测市场走势，提高投资决策效果。

第三，营销领域。数据分析可以帮助企业更好地了解消费者需求，制定更为有效的营销策略，提高销售业绩。

第五段：结语。

在我看来，数据分析是一种有用而且有趣的职业。通过数据分析，我们可以帮助企业更好地了解自己，做出正确的决策，提高生产效率和降低成本。数据分析将会在更多的领域发挥作用，并帮助我们创造更加美好的未来。我相信，在不久的将来，数据分析将成为一个热门职业领域，并拥有更为广阔的发展前景。

Excel做数据分析的几点个人经验

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度，已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。

因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

数据分析概述心得体会

随着信息技术的不断发展，我们所处的时代也日益进入了大数据时代。无论在商业、科学、社会等领域，数据分析都变得越来越重要。在我的工作中，也需要进行数据分析工作。在这个过程中，我有了一些心得体会，分享给大家。

数据分析是指对收集的数据进行有效性判断、数据清洗、数据处理、分析，并提供决策性参考的一系列步骤。数据分析的最终目的是以数据为基础，发挥数据的作用，利用数据来改善工作和业务流程。数据分析的应用十分广泛，可应用于商业、金融、医疗、汽车、政府等各个领域。

首先，数据分析是决策的基础。决策需要依据可靠的数据来源和完整的数据分析，最终得到正确的决策结果。其次，数据分析可以发现问题。通过数据分析，可以找到出现问题的原因和影响因素，有利于提出正确的解决方案。最后，数据分析可以创造价值。通过对数据进行有效分析，可以找到一个企业存在的潜在的利润增长点或者成本节省点，从而推进企业的成长。

数据分析的方法包括基础统计学、机器学习、数据挖掘和人工智能等。其中，基础统计学是数据分析最基础的方法，包括描述性统计分析和推论统计分析。机器学习是近些年研究的热点，它利用算法模型和历史数据进行模型训练，最终得到有用的输出结果。数据挖掘主要针对大规模数据集的分析，利用机器学习和统计学方法来分析数据，在数据中挖掘出有价值的信息。人工智能可以自动化地进行数据收集、数据整理、数据分析等工作，为决策提供更合理的建议。

目前，数据分析的工具种类非常多，如Excel、SPSS、R、Python等等。Excel是最常用的数据统计工具之一，它简单易用，但对于大规模数据的分析存在一定的限制。SPSS是行业标准，其拥有完整的可视化、分析功能，但是其价格较高。R和Python开源免费，可扩展性好，适合于进行大批量数据分析。

随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和个人发展的重要资源之一。从数据存储到分析，数据处理需要技术和人才，各大企业也在积极招聘数据分析师和技术人员。未来，数据分析将会进一步迭代，并造就更多的数据分析领域的技术和发现，其应用场景也会更加广泛。

综上所述，数据分析是现代企业和个人进行有效决策所必不可少的一项技能。无论是在工作中还是个人生活中，我们都需要深入了解和掌握数据分析的知识和能力，才能更好地利用数据为我们所用，推进自己和企业的发展。

Excel做数据分析的几点个人经验

央行数据显示，，全国个人住房贷款余额18万亿元，而五大行个人住房信贷余额超过12.8万亿元，五大行占个人住房贷款占比高达70%。央行的另一项数据显示，全年人民币贷款增加12.65万亿元，同比多增9257亿元。分部门看，住户部门贷款增加6.33万亿元，五大行合计增加2.9万亿，占新增贷款比例45.81%。

今年以来，40余城或地区出台限购政策，北京、广州等地区限购政策再次升级。业内人士表示，“这种现状对于银行的个人房贷业务开展将会有一定程度的影响”。

全国两会期间，央行营业管理部主任周学东也表示，就个人房贷在新增贷款的占比来看，预计今年将会由去年的45%下降到30%以内。那么作为房贷市场的主力军，房贷这架“马车”能否继续带动五大行的业绩增长呢?记者采访了第一创业证券首席分析师李怀军博士。

李怀军表示，20四大行(中农工建)的净利润增速都下降至2%以下，特别是中国银行的净利润增速为-3.7%，主要是出于稳健考虑拨备覆盖率上升9个百分点所致。2016年四大行新增个人住房信贷迖2.7万亿元，个人住房信贷余额达到12万亿元。如果20四大行新增个人住房信贷余额减少，那么不仅仅是由于限购政策导致的。从银行的角度看，现在期国开行收益率一直4.1%左右，与9折的个人住房贷款利率差不多;从投资和住房信贷对比角度看，住房信贷对银行的吸引力已经大大减弱了。

那么对于国有大行来说，房贷业务的收紧意味着什么呢?利润是否会减少?李怀军表示，“四大行利润的减少，主要是由于银行资金来源的成本提高了，息差减少所致，关键在于资金来源端(负债)，而不是资金运用端(资产)。从资产端看，四大行的非利息收入占比在20%~30%等，最低的农行21%，最高的中行37%，个人房贷减少对利息收入有影响，但对非利息收入没有影响。由于非利息收入的占比会逐步提高，在目前无风险利率水平接近房贷利率的市场环境下，个人房贷的减少对四大行利润的影响不能高估。”

此外，李怀军表示，“从贷款的角度看，房贷减少了，由于债市收益率的提高以及企业利润率的上升，ppi的上升使企业实际负担的利率水平有了很大的下降，企业贷款的积极性也有很大的提高;银行可以有更多的额度用于企业的贷款，而企业的贷款利率远高于房贷，银行增加企业贷款也符合中央脱虚向实的要求。因此，个人房贷的减少对国有大行利润的负面影响不应高估。”

数据分析概述心得体会

在当今数字化的世界中，数据已经成为了一个风口浪尖上的热门话题。大数据、数据科学、数据分析等词汇纷至沓来，现代企业对于数据的需求也在不断上升。作为人工智能时代的预备生，学习数据分析变得愈加必要。在这篇文章中，筆者将会分享一些关于数据分析相关技能的个人心得体会。

第二段：传统行业数据分析的特点。

以往，数据分析通常是在电子商务等在线领域中使用的工具，来帮助企业实现营销、推广、流量监控等目标。但随着大数据时代的到来，数据分析在传统行业中也得到了广泛应用。比如，在连锁餐饮企业中，不同分店间的产品销量分析与比较，原料采购的效益分析等都已成为数据分析中的常规操作。因此，传统行业数据分析需要依靠深入了解企业运营，将数以万计的数据转化为可支持经营决策的信息。

第三段：数据的采集、清洗、分析。

数据分析的关键在于如何获取、整理、分析大量的数据。第一步是数据采集，要在业务系统中提取所有相关数据，以确定分析所需要的数据范围。然后需要进行数据清洗，常见的数据清洗过程如删除空值、重复数据等。这有利于减少分析计算时的错误和不准确性。最后，对数据进行分析，从数据中提取出有效信息，对数据进行可视化处理并为决策者提供相关建议和方案。

第四段：数据可视化的工具。

管理决策者通常并不是专业的数据分析师，他们需要看到数据的可视化效果。这是数据分析过程中难以回避的一环。数据可视化确保决策者从大量的数据中快速发现关键信息，为企业决策提供了有效的支持。目前主流的数据可视化工具有Tableau、QlikView和PowerBI等。使用这些工具来创建图表、仪表板和报表，可以让数据分析成为更容易理解和使用的工具。

第五段：总结。

在大数据时代中，数据分析的重要性不言而喻。学习数据分析并进行实践是在应对和驾驭数据量巨大的时代不可或缺的。从数据采集、清洗到处理和可视化，数据分析分成多个步骤，需要通过不断学习和实践才能提高自身的数据分析技能。不管是在线领域还是传统行业，数据分析都已成为企业提高竞争力的重要武器。

周报数据分析心得体会

近年来，数据分析这一行业愈发火爆。很多企业都将数据分析视为企业发展不可或缺的一部分。而周报数据分析则是管理层更加关注的内容之一。通过对周报数据分析，可以让管理层及时取得最新的业务动态，以便做出正确的决策。本文将分享我在进行周报数据分析工作时所获得的心得与体会。

第二段：重视数据清洗和整合。

在进行周报数据分析的过程中，大部分时间都会花费在数据的清洗和整合上。这是数据分析工作的基础，数据质量的好坏直接影响到我们后续的分析结果。因此，我们必须耐心地对数据进行筛选、去重、填充缺失值等工作。有时候，在数据清洗的过程中还需要将多个数据表进行整合，这就需要我们对数据的结构和关联性有一个深入的了解。只有在数据的清洗和整合工作做得好的基础上，我们才能做好后面的数据分析工作。

第三段：数据可视化和分析。

一旦数据清洗和整合完成之后，接下来我们的主要工作就是进行数据可视化和分析。在这个阶段，我们使用数据可视化软件将数据用图表的形式展示出来，这使我们更容易看出数据的趋势和规律。这也是我们告诉那些数据是如何在时间轴上变化的。只有通过数据可视化展示，我们才能深入了解数据所反映的业务现状，并从中寻找到业务劣势和优势点。在进行数据可视化和分析时，还需要运用统计学、数据挖掘算法等工具，以便在众多的数据中找到有用的信息。

第四段：理性解读数据。

在进行数据分析过程中，我们需要始终保持理性，不能被所看到的数据结果所影响。我们要始终明确，数据所反映的只是一种现象、一种趋势，而这些数据不能作为我们直接做出决策的依据。我们需要对数据进行科学分析，结合其他因素如实地进行预测和估计。同时，我们还需要时刻警惕数据所可能存在的局限性，防止数据分析的过程中被过度依赖。

第五段：总结。

对于数据分析从业人员来说，周报数据分析是一项重要的工作。通过持续的数据监控和分析，我们能更好地掌握公司的发展动态，为公司的决策制定和运营提供有力的支持。通过对周报数据分析的实践，我深刻体会到了数据清洗和整合的重要性，以及理性解读和有效分析数据的重要性。只有在这些基础上，我们才能做好一名优秀的数据分析工作人员。

Excel做数据分析的几点个人经验

某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据，要求得到标准差等统计数值。

样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。

注：本功能需要使用excel扩展功能，如果您的excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

操作步骤。

1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。

2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择：

输入区域：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；

输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；

其中：

中值：排序后位于中间的数据的值；

众数：出现次数最多的值；

偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；

极差：最大值与最小值的差。

第k大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第k个最大(小)值。

平均数置信度：数值95%可用来计算在显著性水平为5%时的平均值置信度。

结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)：结果省略！

原始数据文档在这里下载操作结果文档在这里下载。

关键字：excel。

Excel做数据分析的几点个人经验

年报显示，作为全球第一大银行的工商银行2016年净利润依然位于榜首，在个人贷款业务方面，其个人贷款2016年金额增加6543.07亿元，增长18.5%。而房贷却增加7246.41亿元，增长28.8%。工行的个人贷款结构显示，除房贷和信用卡透支外，个人消费贷、个人经营性贷款皆有一定程度的减少。记者注意到，个人住房贷款占个人贷款比重再次上升，由的71.1%上升到77.2%，而工行的个人住房贷款余额也达到了3.24万亿元。

建设银行的房贷业务一直较为强劲。年报显示，该行2016年新增房贷8117.52亿元，增幅29.26%，2016年个人住房贷款余额为3.59万亿元。记者注意到，2016年建行新增个人贷款和垫款8715.39亿元，房贷占新增个人贷款的93.14%，而与工行相比，建行的个人消费贷以及信用卡贷款皆有一定程度的提升。

建设银行行长王祖继在2016年业绩发布会上表示，建行2016年的信贷结构在持续优化。年的信贷投向将以服务实体经济发展的需要为最重要原则，其中个人信贷投放同样是重要方向，但会坚持解决自住房为主。

中国银行的年报显示，截至去年末，该行内地个人贷款总额为2.98万亿元，比上年末增加5866.18亿元，增长24.47%，个人住房抵押贷款金额为2.34万亿，较上年增加5559亿元，占新增个人贷款的94.76%。

而农业银行的年报显示，2016年该行个人贷款余额3.34万亿元，较上年末增加6129.89亿元，增长22.5%。农行方面表示，主要是由于本行加强零售客户营销力度，加大个人住房贷款的投放力度所致。房贷方面，农行2016年末个人住房贷款为2.56万亿元，较上年末增加6329.52亿元，增长32.8%。占个人贷款比例由20的70.7%上升到76.6%。而个人贷、经营贷皆有一定程度的下滑。

交通银行与其他四大行相比，房贷业务的总体量相对较少。从房贷同比增速来看，截至2016年末，交行个人住房按揭贷款余额达7702.80亿元，较年初增长1659.23亿元，增速高达27.45%。

Excel做数据分析的几点个人经验

在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等，很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的origin和数学中常见的matlab等等。它们虽很专业，但其实使用excel就完全够用了。我们已经知道在excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。

选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。

由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。

因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。

“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。

在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。

残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。

更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。

关键字：excel。

Excel做数据分析的几点个人经验

省教育厅派专家组进行某校检查学生考试试卷，专家组拟对总体进行抽样调查，对学校某班的全体同学随机抽取25名作为调查样本。为了保证结果的非人为性，采用excel帮助专家组做出抽查的结果。抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。也可以采用随机抽样，满足用户保证抽样的代表性的要求。注：本功能需要使用excel扩展功能，如果您的excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。

步骤/方法。

1操作步骤：

打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。实例中显示的是学生学号。

2选择“工具”“数据分析”“抽样”后，出现对话框，依次选择：

3然后单击确定就可以显示结果了(这是电脑自行随机抽样的结果)。

4需要说明的情况：

由于随机抽样时总体中的每个数据都可以被多次抽取，所以在样本中的数据一般都会有重复现象，解决此问题有待于程序的完善。可以使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。选中样本数据列，依次执行“数据”-“筛选”-“高级筛选”，如下图所示。

最后的样本结果如下图所示，请您根据文章适当调整在数据样本选取时的数量设置，以使最终所得样本数量不少于所需数量。

网站数据分析经验总结

一个网站的数据包括多方面的，今天我们主要说一下关于seo这块的，毕竟我自己是做这个行业，对这个行业也有着一定的了解，对于一个已经做过优化的网站来说，我们该从哪些方面来看待这个网站优化的如何。想必站长和seoer们都了解做seo这是一个漫长的过程，不能急于一时，所以问题随之而来，我们在执行这个过程的同时要做好每天网站的数据的检测和记录网站数据的变化，一是给自己一个交待。二给你领导一个交待。

只要我们记录了前一天的网站排名的变化，我们就可以从中不难看出，网站现有的缺憾，和自己需要改进的地方这点很重要，只要自己不断的提升，我们才能够继续的生活下去，毕竟社会在进步你在原地踏步那肯定是不行的。下面我们就一起来探讨下我们要分析哪些数据：

1、关键词排名。

网站的排名进度是最能体现排名效果，通过对排名的进度监控及时了解排名进度情况，方便对seo实施工作进行调整，同时排名也是不叫直观了解项目的进度汇报工作方式。

2、内容质量。

3、收录。

4、外链。

对于seo工作大家都是外部链接的工作需要稳定增进，网站“暴饮暴食”对站点影响很大，当然除了日常操作的外部链接情况，我们还要监控网站的当天收录的链接情况。

5、流量。

通过关键词流量的分析，监控到哪些词获得高流量，美告广告联盟认为这些分析都不可少。对于我们不同网站的需求进行指定对应的提升方案，如：我们网站需要大量流量，当然我们可以使用长尾关键词进行拓展延伸以此提上我们网站的流量。例如我们美告广告联盟网站也要进行优化，也可以利用长尾关键词来进行流量分析。

对于外部链接的质量分析这里我不进行过多描述，网络上面有很多的内容判断内容的质量方法。这里重点提到对于seo工作我们日常实施中需要新建设资源同时有没有资源的时候，便于对内容进行资源的监控，筛选资源质量。

7、蜘蛛程序爬行分析。

网站访问的内容的日志被放在我们网站的日志文件夹中，如果使用虚拟主机，直接通过ftp进行下载，配合日志分析工具(光年、逆火进行分析)分析网站被搜引擎搜索页的内容的情况，及时调整网站内部的设置和链接布局。

8、网站用户点击热力图。

热力图工具(百度统计工具、谷歌ga)加入代码，指定对一个的统计页面即可观察网站的点击情况，对于销售型网站通过热区情况及时了解到网站受众追捧区域情况，方便调整内容的更换。

以上几点是本人做seo这个行业以来每天都会去做的工作，不管我们做什么事都应该养成一个良好的习惯那就是笔记记录，毕竟人的大脑不能跟电脑比，只有做成一个表格或是其他的，我们在后期拿出来一对比就可以很明显的看到一个网站的成长过程，这些数据我想也是一个站长和领导想看到的东西。

网站数据分析经验总结

如果你作为公司seo主管，那么如何运营网站，如何分配任务该大大决定网站发展的前景，(ps：这里不包括大公司网站)这里笔者自己身为2年多的seo主管，来分享下自己的运营操作，这里主要介绍网站后台数据分析的一些个人做法。

一、月末总结不是一堆数据的报表。

很多人组织部门开会的时候，喜欢抱着一堆数据在那边讲话，比如说这个月的ip多少，最高ip是哪天，下个月目标ip要达到什么地步。这种做法非常的不对，除了让成员了解到ip达到多少，其他没有任何意义所在。

而笔者的做法则是：不会简单的拿到一堆数据，让大家横看竖看不是这里有问题就是那里可提高。而是根据先前设置的一个目标或者说一个预定的期望值，看看现在的数据是否达到。实际情况差距在哪里，是否所分配的任务都被执行，哪些要素从中产生了影响，如何产生的?接下来应该提出什么样的预期与目标，又是基于什么样的要素与行动。

二、具体关键词优化的分析。

因为如果百度没有更新而没反应出效果就否定这种做法的话，那将会出现半途而废的效果。

三、数据比较分析反应出网站的问题。

本身存在的问题，这样我们就可以进行网站细节优化。

四、记得看网站的来路分类。

来路分类分为3种情况：搜索引擎、其他外部链接和直接输入网址或者书签三类。如果想做品牌，一般是直接输入网址或者书签占据的比重比较大，这也是我们最想要的一种表现，而当搜索引擎比重占据80%以上的时候，我们就要注意了，这是一种网站不健康的表现，极度依赖搜索引擎，需要做出调整。

以上这些内容其实只是笔者一般看后台数据的时候进行的常见化操作，希望对站长朋友所有帮助。供稿，欢迎。

数据分析周报心得体会

在当今数字化的时代里，数据分析已成为企业发展不可或缺的一部分。在数据分析工作中，周报是其中一个重要组成部分。本文将介绍作者对“数据分析周报”的体会和心得，对于已经从事数据分析工作或准备进入该领域的读者们，将提供一定的参考和启示。

第二段：对周报的认识。

周报是数据分析工作中的一种长期性输出形式，也是对数据分析工作、业务分析及未来规划的一种总结和反思。在对数据进行深刻分析后，通过周报的形式将分析结果进行呈现，并通过多维度数据的展示呈现一个比较全面的分析结论，便于决策层及时了解业务变化趋势。

第三段：关于周报一些必要的结构。

周报主要分为三个部分。第一部分是数据概述，该部分需要关注关键业务数据是否正常，关键因素是否发生变化等等。第二部分是业务流程分析，即分析流量、转化及用户活跃度等关键指标，发现明显的异常状况及时处理。第三部分是推荐建议，即根据数据分析结果提出有效的优化方案及建议。

第四段：周报的重要角色。

周报的撰写者通常是数据分析师，现在市场上有越来越多的类似的工作岗位，如商业智能分析师、数据运营专员等等。这些岗位都需要掌握数据分析、可视化等技能，以便撰写高质量的周报。另一方面，周报的受众主要是公司的领导层及决策层，针对不同的层级和岗位，呈现的内容、形式和语言均不相同，需要分别进行针对性的调整和定制。

第五段：作者的总结。

作为数据分析师，在撰写周报时，第一要领是全面掌握数据分析的相关技能，以利于更好的展示和呈现分析结果，并通过周报的分析结果，为决策层提供有价值的参考，并为业务发展提供战略性的建议和规划。此外，对于周报的受众而言，更需要了解自身的职责和角色，有效匹配呈现的数据信息，以促进分析的全面性和准确性，从而更好地为组织做出有针对性的决策。

网站数据分析经验总结

网站优化，seo优化，首重数据分析，不管前期，中期还是后期，数据分析都起着举足轻重的作用!做好了充足的数据分析工作，对于提升品牌，提升流量和知名度有百利而无一害。在网站被惩罚或降权时，数据分析也是网站起死回生的法宝!下面小李子和大家分享站优化的三种数据分析方法!

网站关键词分析也是网站优化的重要工作之一!分析现在网站关键词的布局，分析网站有流量的关键词，分析站还没有覆盖的与网站业务相关的关键词，分析出网站主关键词的排名情况，分析关键词的设计是否合理。分析顶级关键词是否占据了搜引擎首页的排名，分析搜关键词的质量高不高，与网站业务的相关度如何?!分析关键词转化率如何等等。

站优化数据分析方法二：转化率或业务目标实现情况如何。

这点主要是针对一些电子商务站和企业网站而言的，一个网站运营的好与坏，主要看转化率高不高，而一些企业型的网站呢，就主要看品牌宣传力度好不好了，因为企业型网站可能只针对某个领域的，所以行业品牌知名度如何，是可以衡量的!做好转化率分析，可以明显提升网站价值和品牌。也可以为下一步优化推广工作定制方向和目标!

分析网站流量这是首要工作，如果是站建设初期，那么此时的流量分析就只要记住网站登陆搜索引擎后的流量基数即可。如果是站建设中期的话，就要记录网站流量一周的平均值，如果是网站建设后期的话，就要记录站流量的阶段性波动值!记录好了流量值之后，就可以很好的计划出下一步优化推广的流量值了。

做好以上三点工作，基本的站分析工作就做好了。网站运营首重质量和口碑!所以大家在推广优化网站的时一定要顾及用户体验，不要只为了优化而优化!

网站数据分析经验总结

要想把自己的网站有好的排名，好的优化，就得去分析网站的数据。只要做好了网站的数据分析，才能把网站做的好。得到更多的暴光率，提高企业的宣传度。

步骤/方法。

1

自己要分析网站的详细情况时，单单的看流量和pv值并不准确。

2

3

网站总pv值与人均pv值分析pv值一直是判断网站用户体验好坏的一个主要参考标准因素，不管是什么样的网站，pv值越大自然就说明网站用户体验越好，这是所有站长都默认的。

4

要善于分析网站的用户回头率大不大，从这点咱们就可以知道自己的网站是否对用户有吸引力，内容是否能给予用户所需的信息，这样对自己的以后如何做优化推广确定了方法和目标。

5

访客地区分布分析通过分析网站统计数据中的访客分布地区。

网站数据分析经验总结

seo网站数据分析不仅能够可以看到我们自己seo方案中的不足，调整、修正;而且可以从数据中学到东西，整理处合理的优化思路。今天和大家分享一下seo数据分析中设计到的一些数据以及如何进行网站数据分析。

工具/原料。

1能上网的电脑一枚。

3能看到数据的网站一个。

方法/步骤。

一、网站基础流量数据：

流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的数据分析也是最为复杂的。

ip：

分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。

pv：

数值往往与跳出率和ip进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。

uv：

独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。

来源：

访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。

访客属性：

通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。

二、网站可统计查询数据。

这类数据可以通过一些网站监测工具统计出来，也是网站数据分析中最基本的数据。通过这些数据分析，可以了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。

域名年龄：

业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。

响应时间：

这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。

pr值：

这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在pr值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。

百度权重：

这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。

同ip网站：

可以查看该ip下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立ip，如果是独立ip，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。

百度快照：

一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。

反链数：

通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。

收录量：

各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。

排名词量：

通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。

注意事项。

网站数据分析需要大量的数据作为依据，你在seo工作中需要养成随时记录自己优化轨迹和网站数据的习惯。

数据太少或者无合理的论据，你通过分析得出来的结论有可能有偏差或者是错误的。

数据分析需要及时，互联网、各大搜索引擎每时每刻不是在变化着的，数据的分析是要及时性，分析得出来的结论才是符合实际的。

网站数据分析经验总结

百度会针对某一作弊现象进行总结，进而对算法升级，以下总结几种可能被惩罚的做法：

这几种情况可能会被百度降权或者惩罚：

外链：

1.新闻网站的发布软文会被惩罚，

是专门开辟的软文发布区，而非网站本来的栏目。

2.购买链接，尤其是那种单项导出链接很多的网站，而且和网站内容不相关。

3.在论坛广告区发布大量链接。

4.论坛发布后又删除的帖子。

5.网站底部有大量的全站链接。

6.单项导出链接太多，且大多不相关。

内容：

1.底部、尾部多次出现题目并且加粗。

2.内容出现大量其他站的导出链接。

大学数据分析心得体会

第一段：数据分析的重要性（200字）。

数据在当今的社会中扮演着越来越重要的角色。大学数据分析作为一门学科，对于培养学生的数据处理和决策分析能力至关重要。在大学学习数据分析，不仅可以为未来的就业提供竞争力，还能帮助我们更好地理解和应对面临的复杂问题。通过数据分析，我们可以从海量的数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持，并推动社会的发展。

第二段：数据收集和清理（200字）。

在进行数据分析之前，我们首先需要收集和清理数据。数据收集是整个数据分析过程的关键一步，准确地收集必要的数据变量将直接影响后续分析的结果。在收集数据时我们要根据问题的需求确定所要收集的数据，并选择解决问题的最佳方法。而数据清理则是为了确保数据的质量和准确性，包括去除异常值、处理缺失值和处理重复数据等。只有在数据收集和清理完善的基础上，我们才能进行下一步的数据分析。

第三段：数据分析工具的应用（200字）。

在大学数据分析的学习中，我们需要掌握各种数据分析工具的应用。常见的数据分析工具包括R语言、Python和MATLAB等。这些工具不仅可以对数据进行可视化处理，还能进行统计分析、回归分析和时间序列分析等。通过掌握这些工具，我们可以更高效地处理和分析大量的数据，将数据转化为有价值的信息，并为决策提供客观和科学的依据。

第四段：数据分析思维的培养（300字）。

除了掌握数据分析工具的应用，培养数据分析思维也是大学数据分析学习的重要内容。数据分析思维是指通过观察、分析和解释数据，从中找到问题的关键因素和问题解决的方法。在大学的数据分析学习中，我们需要学会提出明确的问题，制定合理的分析方案，并通过数据的整理和分析，得出合理的结论。培养数据分析思维有助于我们在解决复杂问题时能够有条不紊地进行分析，提高决策的准确性和效率。

第五段：数据伦理和责任（200字）。

在大学数据分析的过程中，我们也需要关注数据伦理和责任。数据伦理是指在数据分析过程中需要遵循的道德规范和法律法规。我们应该保护个人隐私，不泄露个人信息，对数据的使用和分析要合法合规。此外，我们还应该对数据的来源和数据分析的结果进行合理解释，避免误导他人。在进行数据分析时，我们应该始终牢记自己的责任，不仅对自己负责，还对他人和社会负责。

总结：

通过对大学数据分析的学习和实践，我深刻体会到了数据分析的重要性和应用价值。数据分析需要我们掌握相关工具和技能，培养数据分析思维，并始终关注数据伦理和责任。一方面，数据分析可以为我们提供决策的依据，帮助我们更好地应对复杂的问题；另一方面，数据分析也要求我们在处理数据时要注重合理性和规范性。只有通过不断学习和实践，我们才能在数据分析的道路上不断成长和进步。