數字趨勢看哪些數據

㈠ 如何判斷數據變化趨勢

均值只是統計參數中的一種，表示的是一種「趨中」的趨勢；當然表示集中趨勢的還有眾數，中位數等等。判斷均值是否有意義，首先就是看這組數字的分布，一般而言，正態分布或者不是太偏的偏態分布都可以用均值，檢驗標准就是偏態和峰度（三階矩和四階矩）；如果是其他分布形式的話，比如F分布，卡方分布等，就要使用其他的統計參數；某些非正態分布的，如指數分布的這種，可以通過取對數進行處理，比如收入。如果只用均值的話，可以做假設檢驗（如果樓主統計基礎比較好的話做假設檢驗應該沒問題），然後就想你所講的劃定一個范圍（置信區間，一般是95%，也有99%，因研究而異）；或者用來求方差和標准差，這兩個是表示離散趨勢的，但計算中都是利用均值來做的。

㈡ 在數據分析中經常使用的描述中心趨勢的數值有哪幾個

描述中心趨勢的一般有平均數，中位數，眾數。

㈢ 表示數據集中趨勢的是什麼

⒈眾數。
一組數據中出現次數最多的那個數據，叫做這組數據的眾數。
⒉眾數的特點。
①眾數在一組數據中出現的次數最多；②眾數反映了一組數據的集中趨勢，當眾數出現的次數越多，它就越能代表這組數據的整體狀況，並且它能比較直觀地了解到一組數據的大致情況。但是，當一組數據大小不同，差異又很大時，就很難判斷眾數的准確值了。此外，當一組數據的那個眾數出現的次數不具明顯優勢時，用它來反映一組數據的典型水平是不大可靠的。
3.眾數與平均數的區別。
眾數表示一組數據中出現次數最多的那個數據；平均數是一組數據中表示平均每份的數量。
4.中位數的概念。
一組數據按大小順序排列，位於最中間的一個數據(當有偶數個數據時，為最中間兩個數據的平均數)叫做這組數據的中位數。
5.眾數、中位數及平均數的求法。
①眾數由所給數據可直接求出;②求中位數時，首先要先排序(從小到大或從大到小)，然後根據數據的個數，當數據為奇數個時，最中間的一個數就是中位數;當數據為偶數個時，最中間兩個數的平均數就是中位數。③求平均數時，就用各數據的總和除以數據的個數，得數就是

㈣ 計量資料中常用的集中趨勢指標及適用條件各是什麼

常用的描述集中趨勢的指標有：算術均數、幾何均數及中位數。

①算術均數，簡稱均數，反映一組觀察值在數量上的平均水平，適用於對稱分布，尤其是正態分布資料；

②幾何均數：用G表示，也稱倍數均數，反映變數值平均增減的倍數，適用於等比資料，對數正態分布資料；

③中位數：用M表示，中位數是一組觀察值按大小順序排列後，位置居中的那個觀察值。它可用於任何分布類型的資料，但主要應用於偏態分布資料、分布不明資料或開口資料。

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集中趨勢是一組數據的代表值。集中趨勢的概念就是平均數的概念，它能夠對總體的某一特徵具有代表性，表明所研究的輿論現象在一定時間、空間條件下的共同性質和一般水平。

就變數數列而言，由於整個變數數列是以平均數為中心而上下波動的，所以平均數反映了總體分布的集中趨勢，它是表明總體分布的一個重要特徵值。根據變數數列的平均數，就可以了解所研究總體的集中趨勢和一般特徵。

集中趨勢是用來描述輿論現象的重要統計分析指標，常用的有平均數、中位數和眾數等，它們在不同類型的分布數列中有不同的測定方法。

㈤ 描述數值變數資料集中趨勢的指標有哪些

描述數值變數資料的集中趨勢的指標包括：算術均數、幾何均數、中位數。

其中算術均數要求資料服從對稱分布，幾何均數要求資料服從偏態分布，而中位數對資料分布無要求且中位數指的是一組由小到大順序排列的觀測值中位次居中的觀測值。

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數據形式在計算機中的表示主要有兩大類：數值型變數和非數值型變數（如，字元、漢字等）。數值型變數指，被人為定義的數字（如整數、小數、有理數等）在計算機中的表示。這種被定義的數據形式可直接載入內存或寄存器進行加、減、乘、除的運算。

一般不經過數據類型的轉換，所以運算速度快。具有計算意義。另一種非數值型的數據，如字元型數據（如『A』，『B』，『C『等），是不可直接運算的字元在計算機中的存在形式。具有信息存儲的意義。

㈥ 數據分析師日常都分析哪些數據

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

㈦ 數據分析如何看趨勢，看分布，看對比

數據分析體系可分為數據整理、數據分析、數據呈現。數據整理包含對源數據的獲取、篩選、清洗、整理和統計，數據整理是對源數據的初加工，是數據分析工作的前置。數據分析是運用數據分析的工具，根據自己的目的，對數據進行深層次的挖掘和分析，找出內在的聯系和變化；數據呈現是對分析的結果進行呈現，大部分是通過專業圖表來展示，是數據分析報告的重要組成部分，也即是數據分析的終極形式。對很多公司來說，數據整理不是難事，難就難在業務數據如何解讀？如何呈現才能說明問題？從中能發現什麼業務問題？有沒有改善的機會？
其實，以上的業務問題，可以轉換為從三個方面去分析。首先數據整理後，需要三看：看趨勢，看分布，看對比。

看趨勢，即是看目標數據的時間走向趨勢，是波動大還是較平緩？哪個階段變化較大？異常點落在哪個時間段？看趨勢的目的是把握整體的走向。可選工具有：趨勢圖、多列堆積柱形圖；

其次，看分布。目標數據段整體分布是發散的還是集中的？集中在哪個頻率段？中位數集中在哪個區間段？佔80%的數據集中在什麼數據區間段？看分布的目的就是了解業務數據是否穩定，以及數據的集中度。可選工具有：直方圖、箱線圖、正態分布、點圖、柏拉圖。

最後，看對比。更多時候，環比和同比看不出什麼問題，更不能說明問題，尤其是環比和同比結果相差不大的時候。這時候，可以與上月對比看看，穩定性如何？集中度有變化嗎？變數之間有關系嗎？相關關系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關分析、回歸分析等。

看趨勢、看分布、看對比，就是數據分析的三板斧。需要注意的是，數據就是數據，問題還是要通過具體的業務措施去解決，數據分析只是告訴你，出問題的地方在哪裡，要從哪些方面去改善。因此，數據分析三板斧的解讀結果，只是提供解決問題的方向，並不能代替具體的業務解決方案。

㈧ 反應一組數據的趨勢特徵，何時用平均數，或用中位數更

1、平均數：一組數據，用這組數據的總和除以總分數，得出的數就是這組數據的平均數。平均數的大小與一組數據里的每個數據都有關系，任何一個數據的變動都會引起平均數的變動，即平均數受較大數和較小數的影響。
2. 中位數：將一組數據按大小依次排列，把處在最中間位置的一個數（或最中間位置的兩個數的平均數）叫做這組數據的中位數。中位數的大小僅與數據的排列位置有關。因此中位數不受偏大和偏小數的影響，當一組數據中的個別數據變動較大時，常用它來描述這組數據的集中趨勢。
3. 眾數：在一組數據中出現次數最多的數據叫做這組數據的眾數。因此求一組數據的眾數既不需要計算，也不需要排序，而只要數出出現次數較多的數據的頻率就行了。眾數與概率有密切的關系。眾數的大小僅與一組數據中的部分數據有關。當一組數據中有不少數據多次重復出現時，它的眾數也往往是我們關心的一種集中趨勢。
從這三個數的意義可知，這三個統計量都是表示一組數據的集中趨勢情況，由於每個數表示的意義不同，因此，一般情況下一組數據的平均數、中位數、眾數也往往不同．那如何使用這三個統計量呢，我認為這個沒有明確的規定，要根據研究對象的具體情況，看哪個統計量最能反映這組數據的一般水平就用哪個。

平均數非常明顯的優點之一是，它能夠利用所有數據的特徵，而且比較好算。另外，在數學上，平均數是使誤差平方和達到最小的統計量，也就是說利用平均數代表數據，可以使二次損失最小。因此，平均數在數學中是一個常用的統計量。但是平均數也有不足之處，正是因為它利用了所有數據的信息，平均數容易受極端數據的影響。例如，在一個單位里，如果經理和副經理工資特別高，就會使得這個單位所有成員工資的平均水平也表現得很高，但事實上，除去經理和副經理之外，剩餘所有人的平均工資並不是很高。這時，中位數和眾數可能是刻畫這個單位所有人員工資平均水平更合理的統計量。中位數和眾數這兩個統計量的特點都是能夠避免極端數據，但缺點是沒有完全利用數據所反映出來的信息。由於各個統計量有各自的特徵，所以需要我們根據實際問題來選擇合適的統計量。

當然，出現極端數據不一定用中位數，一般，統計上有一個方法，就要認為這個數據不是來源於這個總體的，因而把這個數據去掉。比如大家熟悉的跳水比賽評分，為什麼要去掉一個最高分、一個最低分呢，就認為這兩個分不是來源於這個總體，不能代表裁判的鑒賞力。於是去掉以後再求剩下數據的平均數。

需要指出的是，我們現在處理的數據，大部分是對稱的數據，數據符合或者近似符合正態分布。這時候，均值（平均數）、中位數和眾數是一樣的。

只有在數據分布偏態（不對稱）的情況下，才會出現均值、中位數和眾數的區別。所以說，如果是正態的話，用哪個統計量都行。如果偏態的情況特別嚴重的話，可以用中位數。

㈨ 數據趨勢分析是什麼

趨勢分析一般般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，較好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2017年2月份與2017年1月份相比較，環比可以知道較近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2017年2月份和2016年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2016年1月作為基點，定基比則為2017年2月和2016年1月進行比較。

比如：2017年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。

趨勢分析另個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。

㈩ 什麼是數據的集中趨勢，它具有怎樣的特徵

眾數、中位數和平均數是集中趨勢的三個主要測度值，它們具有不同的特點和應用場合。掌握它們的特點，有助於在實際應用中選擇合理的測度值來描述數據的集中趨勢。

**眾數**眾數是一組數據分布的峰值，不受數據極端值的影響。比如，B站剛創辦時的用戶主要是二次元愛好者，這說的就是眾數。眾數的缺點是具有不唯一性，一組數據可能有一個眾數，也可能有兩個或多個眾數，也可能沒有眾數。眾數只有在數據量較多時才有意義，當數據量較少時，不宜使用眾數。眾數適合作為分類數據的集中趨勢測度值。

**中位數**是一組數據中間位置上的值，不受數據極端值的影響。舉個栗子，房間里有5人，收入分別為「10萬,11萬,12萬,13萬」，此時的中位數為11.5萬。即使此時馬雲加入，「10萬,11萬,12萬,13萬，馬雲」,中位數變為12萬，仍然可以反映真實水平。當一組數據的分布偏斜程度較大時，使用中位數也許是一個好的選擇。中位數適合作為順序數據的集中趨勢測度值。