人群分析数据来源？
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
交易数据。包括pos机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业***规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数***，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录***)到个人信息资料或状态报告***(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。

人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等
人群分析的数据来源有多种，以下是一些可能的数据来源：
社交媒体数据：社交媒体平台如微博、微信、抖音等上有大量的用户生成内容和互动数据，可以通过分析这些数据来了解用户的行为、兴趣、偏好等。
调查和问卷数据：通过在线或离线调查和问卷，收集用户的反馈和数据，了解他们的态度、行为和需求等。
电商数据：电商平台上的用户购买行为、浏览行为、搜索行为等都可以被收集和分析，以了解用户的消费偏好、购买意愿等。
在线行为数据：用户的在线行为数据，如点击、浏览、搜索等，都可以被收集和分析，以了解用户的需求和兴趣。
人口统计数据：人口统计数据提供了有关人口结构、年龄、性别、教育程度和地理位置等信息，这些信息可以用于市场分析和营销策略的制定。
移动设备数据：通过移动设备收集的用户位置数据、移动轨迹数据等可以用于分析用户的活动模式和移动偏好。
需要注意的是，这些数据来源可能涉及到隐私和隐私问题，因此在收集和使用这些数据时，需要遵守相关法律法规和隐私保护原则。
如何学习数据分析？
对于普通用户来说，以下是一些学习数据分析的建议：
- 了解基础知识：首先，学习数据分析需要掌握一些基础知识，例如数据类型、数据结构、基本统计学概念和 Excel 等工具的基本功能。可以通过在线课程、教科书或参考书籍来学习这些基础知识。
- 学习统计学和数学知识：数据分析需要涉及到很多统计学和数学的概念，例如概率、***设检验、回归分析等等。因此，建议在学习数据分析前，先学习一些基础的统计学和数学知识。
- 使用数据分析工具：了解如何使用数据分析工具是学习数据分析的关键。Excel 是一个常见的工具，而 Python 和 R 则是比较流行的编程语言。学习如何使用这些工具，并掌握一些基本的编程技能可以让您更快地进行数据分析。
- 实践练习：理论学习和工具使用只是学习数据分析的第一步，更重要的是通过实践练习来掌握数据分析的技能。可以通过实际的数据分析项目来练习，例如使用 Excel 或 Python 对数据集进行分析。
- 加入社群：加入数据分析社群可以与其他学习者交流经验，并学习其他人的技能。可以通过在线社群、网络论坛或参加数据分析培训班来了解更多相关知识。
- 选择合适的 BI 工具：根据您的数据分析需求，选择合适的 BI 工具。常见的 BI 工具包括 Tableau、Power BI、QlikView 等。使用 BI 工具进行数据分析可以大大简化您的工作流程，并提高您的数据分析效率。如果您需要学习使用 BI 工具，请考虑参加培训课程或在线教程。
学习数据分析需要一定的时间和精力， 通过坚持不懈地学习和实践， 可以掌握这一重要的技能，并且走向高薪数据分析，数据挖掘，数据开发等岗位。
