要提高数据分析能力，必须建立数据分析的知识体系和方法论。电力公司如何做好数据分析？如何做好财务数据分析做好财务数据分析的流程如下:1，收集数据:财务人员要收集所有相关的财务数据，包括财务报表、成本数据、销售数据、客户数据等等，数据系统的构建(2)由于目前互联网上关于数据系统的知识很少，本文试图根据作者的产品设计和用户运营经验以及自己对数据分析的理解，从0开始构建一个完整的数据系统，自上而下拆分，将分析模块的不同功能抽象集成到子系统中，并试图梳理出其中的上下文关系，全文共分6个部分，以平台型电子商务为例。从框架设计一步步走到具体的指标设计，视觉设计:1，基本概念2，指标体系3，分析系统4。报告系统，报告系统6，产品体系首先给出指标体系的构成:指标体系数据主题场景主题指标的量化简单来说就是将统计指标进行系统化组织，指标体系由体系和指标两部分组成。
引言:几乎所有的数据分析工作都会提到“建立数据指标体系”这个词。虽然这个词大家都不陌生，但是很多人还是对什么是数据指标，具体如何构建数据指标感到困惑。01数据指标概述在我们知道什么是数据指标之前，我们先来思考一下:为什么会出现指标？是为了解决什么问题？人类和科学的发展与时俱进。早期，为了使自然科学的实验和结果更加统一，便于标准化测量，一些标准化的专业指标应运而生。
如何从头设计数据分析的基本框架下面这篇文章告诉我们创业者如何从头设计数据分析的基本框架:数据存储在哪里？最好的分析工具是什么？有哪些常见错误可以避免？你今天怎么样了？关于数据分析，避免六个错误。1.走得太快，没有时间回头。初创公司的人似乎一直被念着这句口头禅:“不死便成仁。
这些问题没有数据很难回答。2.你没有记录足够的数据。仅仅给你的团队看汇总的数据是没有用的。没有精确到天甚至小时的细节变化，就无法分析数据变化背后看不见的手。如果只是粗略的、断断续续的统计，谁也无法解读各种细微因素对销量或用户习惯的影响。与此同时，数据存储越来越便宜。同时做很多分析并不是一件高风险的事情。只要你买了足够的空间，就不会有系统崩溃的风险。
3、如何快速全面建立自己的大数据知识体系所谓的大数据平台并不是独立存在的。比如百度依靠搜索引擎获取大数据并开展业务，阿里通过电子商务交易获取大数据并开展业务，腾讯通过社交获取大数据并开展业务。所以大数据平台不是独立存在的，重点是如何收集和沉淀数据，如何分析数据，如何挖掘数据的价值。我可能没有资格回答这个问题，也没有经历过一个公司大数据平台从无到有再到复杂的过程。
这是一个需求驱动的过程。曾经听过spotify的分享，印象非常深刻。他们分享说，他们的hadoop集群第一次失败是因为机器放在窗边，太阳晒坏了(笑)。从一个自己窗口前没有机房的简单集群，到一个复杂的数据平台，这是一个进化的过程。对于小公司来说，找一两台机器搭建一个集群，大概就是一个大数据平台。在初始阶段，数据量会很小，不需要多大规模。
