邮件营销的数据统计和分析包括 数据分析一般包括哪些内容？
数据分析一般包括哪些内容？
数据分析这算得一个比较好大的一个框架，单从字面意思来讲就是从数据中分离提取用处不大的规律或背后的逻辑。
工作中数据分析的职能要注意分为以上6个步骤：
数据收集
数据清洗
数据可以储存
指标算出
数据统计分析与建模
数据可视化
第一步数据收集：在前期我们数据业已连成特定的体系的时候亦或者是我们的业务正在进行的时候，不需要我们各种各样的途径去获取数据。数据收集的方法类型众多，其中可以用程序不自动抽取（数据埋点、网络爬虫、ERP或CRM系统自动生成等）、手工统计数据（Excel统计）、第三方网站提取（是从可以公开数据网站上网下载，API等）等诸多方法，方法的选择跟随业务形态接受。
第二步数据清洗：收集来的数据是脏数据，不需要数据清洗，也就是取其精华去其糟粕去其糟粕，这样的数据才是我们也能都正常在用的数据。这一退的操作主要注意在用的是正则表达式并且数据清洗，再收集来的数据各种格式应该有，是需要转码成某种特定的格式在内编码。
第七步数据存储：导致现在的公司数据越来越小，互联网时代巳经从IT转变为DT的时代，现在每个公司的业务数据都是显现出几何倍数的增长，那就在存储数据的时候那肯定不可能还用以前那种用纸笔记录的时代。现在对于小数据量的公司一般也用Excel文件进行数据存储，许多公司这些区分数据库产品并且数据存储，市面也有很多性能很好的数据库产品，或者Oracle、MySQL、SqlServer，现在对大数据还拿来有按的hive数据仓库产品。这些产品都很不错用，而且部分我还是开源产品。就我们公司而言，之前不使用的Oracle和MySQL包括SqlServer数据库，目前毕竟业务线条的调整，也将数据从单一的数据库转向hive数据仓库存储，更方便些了技术、业务、分析师等角色对数据的应用再提取。
第四步指标换算：在接受指标计算之前，不需要数据分析师确立当前部门的KPI指标，随机着业务部门因为差别的业务场景反馈处理出业务好坏的数据与规则。这一步繁乱而缓慢，而且很可能项目的研究工作会刺穿整个数据分析生涯。什么是指标？指标就是衡量目标的方法，比如说商品管理常用的库存周转率、毛利率等，运营常看的路径转换的，maketing常看的ROI等等，按的指标反映出完全不同的业务场景的好坏，与此同时业务的变换，企业阶段的自由变化，指标也会始终在带领着变换。
第五步数据统计分析与建模：这个环节是整个数据分析流程中最很好玩的一个环节，没有之一。两者相比于之前的环节，在此环节你将是遭遇各种各样的挑战。什么假设检验，什么线性回归、什么特征工程、什么贝叶斯等都会遇见，在这里你城就会看到各种数据背后的逻辑和数据所产生的价值。但是在数据分析的过程中可能会遇到第二步的数据清洗过程，一次性处理缺失值、处理无比值等。
第六步数据可视化：也就是数据展示出，必须将第五步统计分析及建模的结果在用图的形式能够体现不出来，俗话说字还不如表，表不如你图。市面上使用的比较多的数据可视化产品要注意是Tableau、PowerBI、finebi、PPT等几种。其中前三种通常是呈现出可交互表格，也就是读取于线上的报表，而PPT主要是以报告的形式呈现。
现在的数据分析可按照职能很简单划作为几个方向：
商业数据分析师
数据挖掘工程师
大数据开发工程师
以上几种是当前的招聘时长总体比较好最常见的几种岗位，各岗位之前各不相同。商业数据分析师主要注意是以业务为导向，将数据应用到企业的决策中，通常的工具是Python、R、Excel、SPSS、tableau、PowerBI等；数据挖掘工程师也很更强调技术方向，主要注意反欺诈、垃圾邮件识别等数据应用，比较多的工具是Python、Java、C、C等；大数据开发工程师比较多你们负责堆建数据平台，依靠hadoop、hive、spark、Python、Java、C、C等工具开发适合我公司数据流的数据平台。数据分析是一个据我所知也很新兴的岗位，并且大多数人是在不断的学习再改进。
以上为我的一些拙见，有什么不继的地方多谢了补充交流。
outlook怎么统计一天收到邮件数量？
去查询处输入输入日期，当天的邮件就全部出去了
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