1. 数据分析的网站，个人账号数据分析怎么看？

个人账号数据分析可以通过以下几种方式进行：

1. 使用社交媒体分析工具：例如Google Analytics和Hootsuite等工具，可以帮助你跟踪和分析社交媒体账号上的数据，包括页面流量、用户行为、受众人群等等。这些工具可以帮助你了解你的跟随者要求，分析他们的试图、转化率等数据。

2. 平台提供的分析工具：例如Instagram、Facebook、YouTube等平台都提供了分析工具，用户可以使用这些工具来查看自己账号的访问量、观众数据、观看次数、点击率、关注来源等等信息，这些数据能够告诉你用户对你的内容、帖子以及产品等的反应和接受情况。

3. 使用数据分析软件：一些数据分析软件提供了可视化和实时的数据，可以让用户更容易地查看和理解数据。例如Excel等软件，可以针对不同的数据集和需要进行图形化分析。通常，使用数据分析软件需要一定的专业技能，除非使用的是基本数据分析功能。

总之，个人账号数据分析可以帮助你了解你的受众人群、关注度、受欢迎度等等信息，进而优化你的内容创作、推广策略等，提高你的影响力和受众粘性。以上提供的分析工具，能够帮助你更直观地了解你的数据。

2. 机器学习和数据分析之间有什么关系？

老习惯，先说结论：作为一个IT老腊肉，简单地说总结下，数据分析是基础，而机器学习是建立在数据分析上的高层应用。

这两个概念都是当前热门专门的学科，而机器学习更是炙手可热。在大学里需要一个学期甚至更多的时间的学习，我们尽量用大白话做个介绍，让大家理解这两个概念是什么东西。

第一、数据分析是个老概念，所以我们先说数据分析

简单地说，数据分析师为了发现建立数据和数据之间的关联，并寻找数据之间的关系。运用无所不在。

比如你说你要做“健康与家庭”的课题，你就要建立定义健康和家庭的数据，如健康的概念很泛，你需要定义的东西很多，比如环境、工厂、气候、饮食、当地经济状况等等，都跟健康有关，而对于家庭，你需要定义家庭构成、家族病史、饮食、生活习惯工作环境和性质等等，然后你需要去手工建立关联去寻找他们之间的关系，比如居住在工厂附近的居民是不是患病率更高等等。

说的学术一点：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，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

第二，再来说机器学习

简单的说，是机器通过各种模型来自发的去探索和理解数据之间的关系，比如上面在数据分析里，数据分析只能按照你定义的关联，去寻找工厂附近的居民是不是患病率更高，而机器学习可以根据你定义的模型要去依次寻找患病率和居住环境、生活环境、经济水发展水平之间的关系。

机器学习可以重新组织数据，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

如果你想做好机器学习，数据分析是必须要熟练掌握的，常用的数据库管理、SQL语句、各种范式等等，如果想深入学习的话，概率论、统计学等理论也是必须要学的。

数据分析书籍阅读推荐 ？

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。

我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。

（2）深入浅出数据分析

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。

（3）深入浅出统计学

该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，但是让你对有数据有更全面的认识。

（4）《统计数据会说谎》

尽信书，不如无书；尽信数，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，抽几分钟看下写的读书笔记。

数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）

2、工具

工欲善其事必先利其器，有了数据，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，有更多时间做更有价值的事情。

（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹

《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。

跟王佩丰学Excel视频教程：Excel实战1800分钟 - 网易云课堂

（6）《PPT,要你好看》

推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。

（7）《MYSQL必知必会》

该书详细介绍了常用的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。

3、逻辑思维

（8）《金字塔原理》

金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。

数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维

4、业务知识

（9）《数据化管理》--电商、零售

数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。

该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。

（10）《网站分析实战》

该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值

4. 数据分析考研哪个专业好考？

考研计算机应用技术方向好。

计算机应用技术主要研究计算机系统管理、应用软件开发、网络管理、信息系统管理和网站建设等方面基本知识和技能，进行数据库应用开发、网站配置与测试、网站运营与维护、技术服务等。例如：京东、当当等网站的设计与开发，数据库的建设与管理，软件的测试与维护等

5. 数据分析播放来源怎么看？

数据分析播放来源可以通过多种方式进行观察和分析。

首先，可以使用流量分析工具来跟踪不同来源的网站流量，比如Google Analytics和Adobe Analytics。

其次，可以通过社交媒体分析工具来监控社交媒体平台上的播放量和来源，比如Facebook Insights和Twitter Analytics。

此外，可以使用专业的数据分析软件，如Tableau和Power BI，来整合和分析不同来源的数据并生成可视化报告。通过这些方式，我们可以深入了解不同来源的播放情况，从而制定更有效的营销和推广策略。

6. 花呗推广和数据分析怎么看？

网站数据无外乎就是收录、快照、外链、ip/pv、关键词流量，网站跳出率，如果涉及到jingjia的，要统计预算、消费、关键词之亮度、展现量、点击量，最后就是转化了，这也是所有一切的根本。

可以分阶段来对数据做分析，比如一天一次、一周一次、一月一次等，通过阶段性数据对比，才能发现问题，并进一步改善不足。

7. 互联网数据分析工具有哪些？

互联网数据分析工具有很多，下面列举一些常见的工具：1. Google Analytics: 最常用的网络分析工具之一，用于跟踪和报告网站上的流量、用户行为和转化率等数据。2. Adobe Analytics: 一个全面的数字分析解决方案，提供了跟踪、测量和报告网站访客行为的功能。3. Kissmetrics: 一个专注于用户行为分析的工具，可以跟踪和分析用户在网站上的行为，并提供个性化的用户体验。4. Mixpanel: 一个用户行为分析工具，可以跟踪用户在移动应用和网站上的行为，并提供分析和报告功能。5. Hotjar: 一个用户行为和反馈分析工具，可以跟踪用户在网站上的行为、热图和轮廓，以及收集用户反馈。6. Crazy Egg: 一个网页分析工具，可以通过热图和轮廓来了解用户在网站上的行为和交互。7. Amplitude: 一个专注于移动应用分析的工具，可以跟踪和分析移动应用的用户行为和事件。8. Tableau: 一个数据可视化工具，可以将数据转化为交互式的图表和报告，帮助用户更好地理解和分析数据。这只是一些常见的互联网数据分析工具，还有其他一些工具可以根据具体需求选择和使用。