1. 数据分析的数据可以是哪些
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
2. 数据分析的数据可以是()
会计数据分析（Accountingdata）是指在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。
一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。
在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划 (预算) 执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。
3. 数据分析有哪几种
以下具体回答以下数据分析常用的20个指标。
1、均值（即平均数）
一般指算术平均数，平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
2、中位数
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
3、方差
是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
4、标准差
中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
5、绝对数和相对数
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。例如，人口5000万人。
相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数），例如，6倍。
6、百分比和百分点
百分比：是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。
百分点：是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。
例如，公司今年利润是45%，比去年的28%提高了17个百分点。
7、频数和频率
频数：一个数据在整体中出现的次数。（绝对数）
频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。（相对数）
8、比例与比率
比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。
比率：是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。
例如，男生比例为60%，男女比率为6：4
9、倍数和番数
倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。
番数：指原来数量的2的n次方。比如，翻一番为2倍，翻两番为4倍。
10、同比和环比
同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。
环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。
11、变量
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。
12、连续变量
在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如:年龄、体重等变量。
13、离散变量
离散变量的各变量值之间都是以整数断开的，如人数、工厂数、机器台数等，都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。
14、定性变量
又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。
15、缺失值
它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。
16、缺失率
某属性的缺失率=数据集中某属性的缺失值个数/数据集总行数。
17、异常值
指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
18、皮尔森相关系数
皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。
19、相关系数
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔森相关系数。
20、特征值
特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设A是向量空间的一个线性变换，如果空间中某一非零向量通过A变换后所得到的向量和X仅差一个常数因子，即AX=kX，则称k为A的特征值，X称为A的属于特征值k的特征向量或特征矢量。
以上具体回复了常用数据分析常用的指标，望回复能帮助到你，仅供交流参考。
4. 数据分析包括哪些
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据分析是为了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。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
5. 数据分析都有什么
第一点：日常运营报告，日常运营报告通常是指新媒体运营部门每天、每周或每月、每季度需要给主管领导进行汇报，这其中包括《网站流量日报》、《微信公众号粉丝周报》以及《今日头条阅读量周报、粉丝月报》还有《网站转化率月报》等，这里只是举例子，还会有其他自媒体平台的阅读量统计报表、粉丝增长数、转发量、评论量、点赞数等，具体是日报、周报还是月报，要看每个公司考核安排来定了。一般都是周报和月报的形式，毕竟日报会增加大量的工作。
撰写日常运营报告要注意，表头是固定的，一旦固定好不要轻易改动，这样方便领导查阅和对比，其次是递交数据要遵循流程化原则，日常运营报告一般会需要微信微博、活动策划、自媒体平台以及品牌推广相关负责人提供当天的数据，因此每天几点之前统计好数据要提前与大家打好招呼，一旦形成规则，将会大大提高制作日常运营报告的效率。
第二点：专项研究报告，专项研究报告主要是指针对某个特定问题进行的相关数据汇总和分析，比如《粉丝增长来源报告》、《流量异常分析报告》、《上周广告投放效果报告》等，专项研究报告的重点是深入挖掘问题，以及寻找解决问题方案。这些报告是针对特别事件孕育而生的产物，所以是不定期报告，因为你并不知道什么时候会发生什么事情。
第三点：行业分析报告
行业分析报告是对整个新媒体行业的情况汇总报告，主要是分析当前新媒体的相关情况，这样可以有助于掌握整个趋势，比如抖音风刚起，就能判断短视频平台即将到来的大佬们都获得了最高的流量支持。行业分析报告主要分两点，一是整个行业的报告，一是同行竞争对手的报告，整个行业趋势可以通过大数据来获得相关数据，而同行分析，则是通过分析竞争对手的微博数据、微信数据来了解他们的大概情况。