style="text-indent:2em;">大家好，关于对生产数据分析不到位的整改建议很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于数据分析专家建议的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
对生产数据分析不到位的整改建议
1、学会抓住关键词语，一句话概括
项目复盘时，梳理一遍过程，将自己的想法写下来，不用太逻辑自洽，提炼其中的关键点，压缩提炼能不能用最精准的话表达清楚中心思想。
2、跳出固有思维，懂得换位思考
偏差来自于哪里，很大程度上来自于理解的偏差。人都有自己的思维模式，容易站在自己的理解层面想事情，忽略其他人的看法和需求。甲方和乙方想要提高效率，避免不必要的时间浪费，一定要懂得换位思考，去分析需求，概括内容，拿到最优的结果，内部沟通也是一样。
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3、倾听不打岔，整体到面再到点
分析不是对一句话刨根知底，是对整体的规划总结。听别人说话，听完整不仅是最基本的礼貌还是对工作的负责，不知全貌不予置评所有人都要记在心里。
4、生活中有意识练习，多阅读多书写
上学时，是如何练习分析、概括、总结能力的，就是大量练习，去提炼文章的主要中心思想，所表达的内容是什么，然后形成答题的套路。工作中也是一样，多用行业案例当练手的材料，代入自己会怎么解决这个问题，提炼出这类项目的流程，运用到自己的工作中。
有哪些能够提升数据分析思路的书
整理一下目前接触过的有助于提升数据分析思路的书。这些书阅读门槛比较低，不需要非常专业或高深的数学理论，而且和业务问题挂钩，大概能反映实际工作中的分析流程。
1、《如何用数据解决实际问题》点评：以“汽车销售下降”这个问题的分析案例贯穿全书，讲讲数据分析每个步骤需要注意的事项，对于初阶和中阶的数据分析从业者都有较好的指导意义。
2、《统计数字会说谎》点评：借鉴此书的思路不仅可以看数据分析报告里有没有“骚操作”，也可以用来鉴别假新闻或者谣言。
3、《赤裸裸的统计学》点评：一部分的内容和《统计数字会说谎》差不多，还有一部分内容更偏统计学知识，阅读难度不高
4、《精益数据分析》点评：这本书的要点是理解不同业务模式的流程，以及选择合适的指标来评估业务
5、《IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》点评：本书提供了诸多商业分析案例，每个案例的分析思路均按照CRISP-DM流程来分步讲解，非常值得学习
6、《硅谷增长黑客实战笔记》曲卉点评：在业务背景下，数据分析需要怎么去辅助产品运营活动，怎么去建立指标体系，怎么去评估活动的效果；
7、《活用数据：驱动业务的数据分析实战》陈哲点评：这本书主要内容是怎么用数据分析辅助决策，e.g.调查问卷设计、用户偏好分析、品牌建设分析、定价、规模预测、渠道评估等；
8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明点评：以零售下的业务场景，看”人货场“的分析，零售是典型的业务，其中的分析方法、思路也可以用到其他业务场景
9、《Python数据分析与数据化运营》宋天龙点评：这本书的理论和实操都很不错，内容涉及的都是高频的数据分析问题，书的价格也不贵，就内容和性价比而言，可以秒杀市面上大部分数据分析的视频课了
10、《数据化决策》点评：中译本是原书第2版，最新是第3版，书关注的主题就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以选择相应的方法或指标来衡量的，不过，量化的目的并不是计算出精准的数字，而是减少不确定性或优化问题；
11、《解决问题的三大思考工具》点评：这本书基本和数据分析没多大关系，主要内容是涉及到逻辑思考、横向思考、批判思考这3种思考方式，并提供了每种思考方式下细分的思考框架。在作者看来——逻辑思考是是基于现状推导出达到目标的解决方案，横向思考则是聚焦于最终目标同时考虑达到该目标的多种可能性，批判思考则是对目标的再次审核以确定目标背后真正的问题以及这个目标是不是真的目标。
账号数据分析旁边有感叹号怎么回事
账号数据分析旁边的感叹号通常表示数据分析中发现了一些问题或异常情况，需要进行进一步的调查和处理。
感叹号通常用来提醒数据分析人员需要注意某些数据或现象，以免对业务或决策造成不良影响。在这种情况下，需要进一步的调查和处理，以确保数据的准确性和可靠性，并确保业务或决策的正确性。
如果对感叹号背后的问题感到困惑或不确定，建议与数据分析人员或业务人员进行沟通，以便更好地理解问题和解决方案。
互联网产品经理和数据分析选哪个为什么
谢谢邀请
问题很简单，选择产品经理。
为什么选择产品经理，就要看每个职业的发展以及每个职业的发展前景。我们可以先看一下岗位职责
产品经理
工作内容就是
需求调研
挖掘需求
画原型
写各种文档（MRD、PRD、产品说明文档、产品使用文档等）
跟进项目进度
协调各部门人员
事情很多，选择产品经理，那么要学习的内容也会很多。如果你在产品经理这个岗位，所运用的技能都可以成为你未来创业或者兼职的助力。
数据分析
归根结底就是把数据统计出来，然后进行分析，其实在你职业的发展上，你可能更加注重数据的来源、准确。然后再总结归纳。
在个人职业发展上只能成为一名优秀的分析师，也就是只能给别人打工。
当然每个人的理想不一样，也注定选择的职业也不尽相同。
希望我的答案能给题主好的建议。
关于本次对生产数据分析不到位的整改建议和数据分析专家建议的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
