其他人如何分析的我不知道，只記得一朋友打麻將時特精，很少會輸，每次都將牌局分析得頭頭是道，哪些牌已出過記得一清二楚。

這個是需要一些列資料去支援的，其實自己在哪個位置，自己心裡肯定是有個底的，其次大概預測是好的，不過要把目光放到當下才是最重要的，畢竟誰也無法估測能活到多少歲。

活在當下

正如如下這張圖片介紹的資料分析的步驟：

首先是提出問題：x的年齡層在華人口分佈中，屬於什麼位置？

第二步分析問題，提出方案，個人覺得這一步非常重要。

資料分析 一種是描述類的統計分析，一種是假設檢驗類的驗證分析。個人認為：題主這兩個應該都屬於前者 統計描述類的分析。

第三步準備資料：建立分析表，蒐集資料 這一步基本是最花時間的，就看自己平時的資料積累了（包括一些 一手的公司內部的，二手的其他部門或其他公司的，三手的一些公共平臺公開資源的：推薦一個

http://hao.199it.com/

第四步資料分析：可以把資料匯入到excel或一些專門的資料分析工具比如:spss/superset這個工具個人有篇文章介紹過，非常不錯的一個數據探查、資料分析工具）

第五步就是圖表呈現，報告的表達了，最後得到結論：x的年齡層在華人口分佈中，屬於y位置。

IT資料人一直以來都在跟資料打交道 數說人生，期望 把資料“原材料”應用化，發掘資料“原材料”更大的價值。希望對資料感興趣的朋友互相關注共同前行。

目前主要關注 零售業務數字化，資料平臺化，資料“應用”化 及 AI人工智慧 賦能零售和其他行業 Iot 行業等。

資料分析是資料統計的其中一個環節，而資料分析的主要目的，是幫助人們對過去的資料做出統計判斷，以便對未來採取適當的行動。

對於大部分個人來說，excel作為分析工具就已經足夠用了，在商業領域congnos，brio等都是不錯的工具。

在這裡說一說我自己的方法。

其次是選定一個數據分析模型，這些模型在很多學習網站上都有例子，透過一個Excel表的資料提取功能及自建演算法功能，就能把我需要的相關聯資料提取出來

然後在綜合多維度資料得出結論或進行下一步計算，在這裡會用到數理統計方法，對所定模型或估計的可靠程度及精準程度做出預判。

當然，具體的資料分析方法，需要每個人在實踐當中，不斷總結和改進。

祝好運！

一個完整的資料分析流程，應該包括以下幾個方面：

• 業務建模。

• 經驗分析。

• 資料準備。

• 資料處理。

• 資料分析與展現。

• 專業報告。

• 持續驗證與跟蹤。

作為資料分析師，無論最初的職業定位方向是技術還是業務，最終發到一定階段後都會承擔資料管理的角色。因此，一個具有較高層次的資料分析師需要具備完整的知識結構。

相關：螞蟻資料分析平臺的演進及資料分析方法的應用

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當前時代，能夠將這些沉澱的資料資產變現為價值的資料分析，其重要性已經得到了各領域企業的認可，並逐漸成為了人們在職業發展爭先學習的重要技能。而這些主要是因為資料本身只是一串數字，規模小時還好，一旦資料量超出了一定限度，人們就很難理解這些資料背後的資訊，只能藉助資料分析等手段將資料轉化為資訊和知識，才能進行利用，將資產價值化。

資料分析 - 派可資料商業智慧BI視覺化分析平臺

而對於個人來說就，資料分析的應用範圍也是很廣的。就拿日常工作中遇到的業務最佳化調整問題來講，你發現將業務調整為另一個方向效果會更好，但直接說的話沒有什麼信服度。

這時候你可以結合過往業務資料、競品資料、市場資料等進行資料分析，判斷出調整後業務成績會提高多少，效率會增加多少等，透過資料分析和邏輯推演說服對方，根據分析結果調整和最佳化業務。

還可以拿職場中經常會出現的職業發展問題來說，你想要晉升獲得更好的發展，如果沒有資料支撐的話，領導就很有可能比較主觀，根據經驗、情感、印象等進行判斷。

資料分析大屏 - 派可資料商業智慧BI視覺化分析平臺

但現在有了資料的支撐，你可以根據日常進行的專案、業務進行分析展現，利用客觀資料展示自己的業績成果以及成長，這樣就能有一個更好的發展。

在傳統的經營管理模式中，很多時候進行業務調整或發展決策只能憑藉經驗，往往會出現很多意想不到的情況，而在數字化時代，資料就是一切事物的量化標準，能夠透過資料分析得出精準、高效的結論，利用資料驅動成長。