编辑导语：在企业中，数据分析对于业务人员来说非常重要，可以帮助相关人员挖掘需求；一个好的数据分析可以清晰的让我们看到想要表达的数据，提高工作效率；笔者分享了如何在数据分析中挖掘优质内容营销的故事。让我们看一看。
通过数据分析挖掘业务背后的故事是内容营销人员可以使用的最佳方式之一。通过数据分析，内容营销人员可以建立专业知识，培养信任。
但是对于数据分析的新手来说，寻找数据背后故事的过程可能会遇到更多的困难；你从哪里得到这些数据？当你有了它你会做什么？你是如何从有趣的数据分析故事中发现真知灼见的？
一、如何找到好的数据故事
好的数据故事不仅仅来自数据，它们实际上隐藏在数据关系中。
当你开始数据分析时，你可以看到每个数据点与另一个数据点之间的关系；看到(或没有看到)数据分析模式有助于揭示存在什么样的故事，知道要寻找什么类型的数据关系有助于更快地找到这些故事。
接下来，我将告诉你如何找到一个好的数据故事，以及如何去做：
1. 第一步：从好数据开始
你使用的数据应该总是来自可信的来源，没有任何外数据分析师资格证书部因素；最好使用内部收集的数内容营销名词解释据，因为它是完全唯一和原始的，所以特别可信。
记住一点：好数据分析师证书的数据故事一定从好的数据开始。
2. 第二步：整理数据
很多时候，基础数据分析一般都是处理来自Excel的静态数据，但也有很多其他的数据形式。
注意：数据格式取决于你有什么样的数据，所以我们来谈谈不同类型的数据数据分析培训。
这些数据是时间上的一个点吗？
例如，如果有2020年调查的数据，调查问内容营销的概念及特点题将包含在列中，答案包含在行中。
是否有多个时间段只有一个观察？
例如，如果您有1990年至2019年的苹果股票价格数据，格式将在行中显示年份，在列中显示变量或股票价格；注意：如果年份和变量被调换了，没什么大不了的。Excel有一个可以粘贴“换算”值的功能。这将切换数据的行和列。
如果数据在一个内容营销的概念及特点时间段内有多个观察结果怎内容营销是什么么办？
假设你有一个数据库，里面有几个国家从1990年到2019年的内容营销名词解释信息；这些数据仍然会有年份的行，但是每一列都会指定该特定年份的观测结果；在本例中，将有一个“国家内容营销是一种什么模式”变量，它标识数据所涉及的国家。
识别缺失的值或不良数据。
这些会让你成为一个不太可信内容营销的特点的来源，因为你的统计数据会是错误的；进行目视检查，确数据分析的四个步骤保数据点有意义；比如数据集测量的数据分析的四个步骤是人的体重，数据分析培训那么某人2000斤的数据有意义吗？清除大量丢内容营销的特点失数据的行。
查找数据中的异常值。
这些数据点似乎不在预期范围内。局外数据分析培训者通常被我们厌烦，但他们也能提供有趣的故事和见解；举个例子，如果我们预期所有县的销量都会下降，那么一个县的销量飙升就是一个异常值。
3. 第三步：可视化数据
当我们在这个阶段谈论数据可视化时，我们不是在谈论你的设计师创造的美丽的数据可视化。
它只内容营销是什么是一个让你真正“看到”数据的工具(这也是我们如此喜欢数据可视化3354的原因。这是我们的大脑理解我们正在看的东西的一种简单方式)；从技术上讲，这个阶段叫做探索性数据分析。
1)突出显示要可视化的数据
igncenter j-lazy" src="https://www.kwtxt.com/wp-content/uploads/2022/04/20220426数据分析报告110553309.png" a内容营销的概念及特点lt="通过数据分析，如何挖掘出优质的内容营销故事？" width="722" height="641" dat数据分析a-action="zoom">2）点击“插入”进“图表”
从“图表”数据分析报告编辑器中，可以单击“图表类型”选项卡，使用推荐的图表或选择自己的图表；“内容营销是什么自定义”选项卡允许重命名标题和轴、更改颜色或增加字体大小等操作。
请记住，不同类型的数据最好用某些类型的图表表示。
关于图表选用可以看我往期的几篇文章：
搞定这10个基础图表，就能进行简单的数据可视化设计
数据可视化设计师必备的图表规范指南
第四步：检查数据关内容营销的特点系
通常一开始我们会经常以检查内容营销的特点人际关系来寻找故事的有趣部分。但是当你利数据分析师用可数据分析培训视化并根据关系进行数据分内容营销策略析时，你将开数据分析师始看到数据的行为模式，这些行数据分析师工作内容为模式将引导你朝着正确的方向前进。
但首先，你需数据分析师资格证书要了解寻找什么样的关系。
5种类型的数据关系：
有许多不同的数据关系，但我们将涵盖最常见的前5名。这些最有可能适用于手头的数据，并将帮助你开始了数据分析解可能想在其他数据集中探索的其他内容。
当你深入研究这些时，考虑一下你的发现可能支持哪些类型的有趣角度：
- 数据分析结果是支持还是反驳了我的假设？
- 数据分析结果是否揭穿了一个广泛持有的想法吗？
- 数据是内容营销的特点增、减、还是平线？
- 数据显示组之间有什么不同吗？
- 指标或变量的前10个（或后10个）观察结果是什么？
关系1：相关性
这是具有两个或多个变量的数据，可能证数据分析的四个步骤明彼此之间存在正相关或负相关。
- 正：一个变量的增加导致另一个变量的增加。
- 负：一个变量的增加导致另一个变量的减少。
常见图表类型：
- 散射情节。
- 带有拟合线的散射图。
相关性的强度由相关系数衡量，一种流行的测量方数据分析软件法是使用相关性系数，范围从-1到1，这衡量了散点图中点与直线的相似程度。
- 相关系数为1，表示存在完美的正相关系数；
- 相关系数为-1，表示存在完美的负相数据分析关；
- 相关系数为0，表示没有相关性。
这里有一个带有合适线条的散点图，显示了不同国家人均国内生产总值和可口可乐价数据分析师资格证书格之间的关系。
这条线表明存在一种积极的关系。这意味着随着人均国内内容营销策略生产总值的增加，可乐的价格也会上涨；通过目视检查，我们可以看内容营销的特点到这些点不是完美的线条，因此我们可以说相内容营销的重要性关性只有适度强。
关系2：趋势
在数据中查找显著的趋势，无论增加还是减少。
常见图表类型：
- 条形图；
- 线图；
例如，你可能会查看的网站一个月内每天获得多少页数据分析观念面浏览量，以确定一周中哪些天产生最多流量。
关系3：分布
这显示了数据分布，通常围绕一个中心值。分布对于理解特定变数据分析培训量的最小值、最大值、平均值、中位数和范围非常有用，查看分布可以通过查看平均值和最终值来了解数据的形状。
常见图表类型：
直方图：例如，你可以根据客户在一内容营销的定义年内为你的公司创造的收入来内容营销案例分组；通过这种方式，可以查看平均客户的支出，以及客户可能预计的支出范围。
关系4：异常值
这是任何异常或超出常规的数据。
常见图表类型：
- 散点情节：由情节上远离趋势区域的点显示。
- 直方图：直方图的尾部显示数据中是否有许多异常值。
- 条形图：任何异常内容营销的概念及特点高或低的值。
例如内容营销案例，我们期望看到的直方图的趋势是，第一组和最后一组的客户更少。但这张直方图向我们展内容营销名词解释示了一个异常值；实际上，数据分析师资格证书有很多客户花费了51000——55000——尽内容营销的定义管我们预计会更少，调查一下为什么那个内容营销的重要性群体中有这么多客户会很有趣。
关系5：比较和排名
比较：这是对子类别的量化值的简单比较。
常见图表类型：
条形图：有很多方法可以比较数据。可以比较集合或查看这些集合中的子类别。
例如，可能会查看数据，比较不同颜色的CTA按钮的点击率。哪个点击率更高，为数据分析师什么？
排名：这显示了两个或多个值在相对大小上的比较。
例如，哪种类型的内容页面浏览量最高？排名可以帮助轻松比较页面产生的流量。
二、如何将洞察转化为数据故事？
一旦你认为你找到了你的故事，请遵循以下提示，以确保你有效地讲述了它。
1. 知道你在为谁而写
有效的数据叙事并不意味着你想要讲什么故事，这意味着你找到一个对要读它的人感兴趣的故事。
考虑：
- 这相关吗？
- 是解决问题还内容营销的重要性是拓内容营销的定义展他们的知识？
- 他们以前听过这个故事吗？
有时内容营销，你有一个故事可以告内容营销的概念及特点诉多个（或更大的）受众；如果你有数据，通过数据分析找到最有趣的故事角度，将负责的数据转化为易于消化的故事是内容营销最重要的工作。
以数据分析报告人们理解的方式与他们交谈，并提供尽可能多的故事场景。
2. 打造一个强有力的叙事
数据故事应该直观且易于理解。不要给人们提供图表，但内容营销名词解释也不内容营销的概念及特点要让他们寻找洞察力，了解如何构建内容营销的定义一个有效且易于理解的数据数据分析师证书叙事。
注意：数据分析报告数据可以是强大的；也可以被操纵、误解和歪曲。确保你正在讲述整个故事数据分析培训；有时，人们对数据故事有想法，并试图追溯性地让他们的数据适合这种叙述；如果数据不存在，故事就不存在。
3. 根据最佳数据可视化效果进行设计
数据可视化不仅仅是可视化数据；它还增强吸内容营销是一种什么模式引力、理解力和保留力；确保你的数据故事能够使用最佳的数据可视数据分析软件化形式展现出来，并确保设计师以最优化、最准确的形式呈现它。
关于数据可视化设计也可以看我之前的几篇文章：
一个成功而有价值的数据可视化应该注意这25点技巧
学会这6点，教你内容营销是什么意思制作高效且吸引人的数据可内容营销的定义视化
用数据讲故事并不总是容易的，但这总是值得的。
最后想提醒大家，练习得越多，你会得到越好；只要留意更多展示你技能的机会，你会发现数据分析背后的故事都可以转化为优质的营销内容。
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