數據縱向對比的方法有哪些

❶ 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。

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❷ 數據分析法之對比分析法

數據分析中有很多數據分析的方法，通過這些方法我們能夠直接分析出數據中隱藏的有價值的信息，從而得到一個准確的結果。而數據分析方法中，對比分析法是一個十分常用的方法，在這篇文章中我們就詳細的為大家介紹一下對比分析法的相關知識。
1.對比分析法的定義
對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。對比分析法咐陪的特點就是可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，並且可以准確、量化地表示出這種變化或差距是多少，這就是對比分析法的定義。
2.對比分析法的分類
其實對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類，其中靜態比較就是指在同一時間條件下對不同總體指標的比較，比如說不同部門、不同地區、不同國家的比較、也叫橫向比較，簡稱橫比。而動態比較就是指在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫弊衫縱向比較，簡稱縱比。動態比較和靜態比較這兩種方法既課單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。
3.對比分析法的實踐運用
對比分析法的實踐運用主要體現在五方面，第一就是與目標對比，具體就是實際完成值與目標進行對比，屬於橫比。第二就是與不同時期對比，具體就是選擇不同時期的指標數值作為對比標准，屬於縱比。第三就是對同級部門、單位、地區對比，具體就是與同級部門、單位、地區進行對比，屬於橫比。第四就是對行業內對比，具體就是與行業中的標桿企業、競爭對比或行業的平均水平進行對比，屬於橫租簡腔比。第五就是與活動效果比，具體就是對某項營銷活動開展前後進行對比，屬縱比。同時，我們還可以對活動的開展狀況進行分組對比，這屬於橫比。
4.對比分析法的注意事項
我們在使用對比分析法的手需要注意的是指標的口徑范圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標准去衡量。同時還需要重視對比的對象要有可比性，對比的指標類型必須一致。無論絕對數指標、相對數指標、平均數指標，還是其他不同類型的指標，在進行對比時，雙方必須統一。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於對比分析法的相關知識，對比分析法是數據分析中一個常見的分析方法，如果我們掌握了這個方法，相信會對我們的數據分析工作更加有利。

❸ 數據分析很難8大分析方法幫到你

1. 趨勢分析法

將兩個或兩個以上的指標或比率進行對比，以便計算出它們增減變動的方向、數額、以及變動幅度的一種分析方法。

2. 對比分析法

將兩個或兩個以上指標對比，尋找其中規律。靜態對比，不同指標橫向對比。動態對比，同一指標縱向對比

3. 多維分解法

把一種產品或一種市場現象，放到一個兩維以上的空間坐標上來進行分析。

4. 用戶分群

根據用戶與產品之間的互動程度進行劃分，以更好經營用戶。

5. 用戶細查

用戶抽樣，具體觀察用戶在行為、交易上的特徵數據，以觀察是否具有顯著特徵，反推宏觀數據，找出數據規律。

6. 漏斗分析法

對業務流程節點進行劃分，建立整個業務流程的轉化漏斗，並追蹤分析。

7. 留存分析

用戶注冊後，追蹤該用戶次日/周/月的活躍情況。

8. AB測試法

A/B測試的實質是對照試驗，即通過對幾個不同的版本進行對比，從而選出最優解。

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❹ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

❺ 數據分析師常用的思維分析方式是什麼

1. 對比思維
對比這兩個字大家肯定都不陌生，比如買東西我們會貨比三家，其實生活中處處有對比。
比如說，小芳一直成績優異，但是末次考試發揮失常，數學只考了40分，班主任找到小芳談話，問她說：「你最近怎麼回事，上次你數學考了80分，全班前十，這次怎麼考的這么差？你看看你的同桌，這次都考了73分。」
從這個小故事中可以看出，對比一般有兩種方式，橫向對比和縱向對比。橫向對比也就是與同類對比，比如班主任拿小芳的成績跟她同桌的成績做對比。縱向對比是指同一類型不同時間的對比，比如班主任拿小芳這次的成績和上次的成績做對比。

2. 細分思維
細分思維很多人可能乍一聽不太明白，其實生活中很多小事都體現了細分思維。就比如我們人體是由九大系統構成的，系統又是由器官構成的，器官是由組織構成的、細胞又構成了組織，層層細分。
再拿剛剛的例子來說，還是我們的小芳同學，還是剛剛那場考試，班主任讓小芳對自己這考試的總成績做一個總結，小芳拿著成績單仔細研究，發現這次總成績不是很好，但是仔細一看，發現除了數學成績只考了40分以外，其他科目的成績都名列前茅，數學成績拉低了小芳的整體成績。
在這里我們就是把整體考試成績細分為具體的科目來總結歸因。在數據分析的工作中，細分的緯度主要包括時間、地區、渠道、產品、員工、客戶等。杜邦分析法、麥肯錫的 MECE 分析法本質上都屬於細分思維。

3. 溯源思維
前兩個思維能夠對應一部分數據分析工作要求，但是如果有一些數據不能用前兩種思維來處理怎麼辦呢？
那我們就可以用到另一種溯源思維。俗話說追根溯源，很多時候我們要想知道事物背後的邏輯原因，最好的方法可能是去探究事物發生的原因，來幫助我們分析。
繼續拿小芳舉例，她放學回家把成績單交給媽媽，媽媽通過對比、細分的思維方法知道了小芳這次考試的大概情況，也知道是數學失利了。但是小芳的數學一向是強項，媽媽還是無法理解為什麼會在這里出問題，於是媽媽找來小芳談心，詳細了解了考試時的情況，才發現是因為小芳考數學的那天中午吃壞了肚子，下午的數學考試剛好發作，疼痛難忍，以至於很多本來會做的題目都做錯了。媽媽也理解了小芳，並且向小芳表達了歉意，也會更注重小芳的飲食問題。
上面的例子里，小芳的媽媽無法從表面的數據上分析出事情發生的原因，於是採用了溯源思維，找到了真正的原因。如果數據分析師在工作中也能利用好溯源思維，那麼對數據的敏感和業務的理解也能逐步加深。

4. 相關思維
上面幾種思維是比較常用的思維方式，下面我們就來說說相關思維，這也是數據分析的核心思維能力。
很多人可能都知道著名的啤酒與尿布的故事，在業界是一個相關分析的經典案例。故事背景是20世紀90年代的美國沃爾瑪超市，當時沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。
沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒。
經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在「尿布與啤酒」後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的妻子們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
如果數據分析師能夠熟練靈活的將相關分析運用到工作中，就能從僅僅知道數據分析的結果是什麼進階到知道呈現這個結果的原因是為什麼。

5. 假設思維
之前的思維模式都是建立在我們有大量的已知數據可以進行分析論證的時候，那麼如果我們還沒有足夠的數據量或者證據來驗證這件事，我們應該怎麼辦呢？這種時候就可以用到我們的假設思維。先對大膽進行假設，然後再小心求證，最後去想辦法驗證假設是否成立。
比如，小芳想吃荔枝，於是下樓去買，跟賣荔枝的阿姨之間有這樣一段對話：
小芳：「阿姨，你這荔枝甜不甜？」
阿姨：「甜啊，我這有切好的，你先嘗一嘗試試。」
小芳：「好，那我嘗一個。」
小芳拿來一個荔枝，嘗了一口：「嗯，不錯，確實挺甜的，給我稱兩斤吧。」
上面這個看似簡單的小故事，其實就隱藏了簡單的假設檢驗。首先，小芳提出假設：荔枝是甜的；其次，隨機抽取一個樣本；然後，檢驗是否是甜的；最後，作出判斷，確認荔枝真的是甜的，所以就購買了。
在數據分析中，假設思維的專業術語叫假設檢驗，一般包括四個步驟，即：提出假設、抽取樣本、檢驗假設、作出判斷。數據分析師可以充分利用這一思維模式。

6. 逆向思維
逆向思維這個詞大家一定都不陌生，很多著名企業家的演講中就常常提到這個詞，他們都提倡打破常規的思維模式，從相反的方向來思考問題。
下面我們邀請小芳同學再次登場。
有一次，小芳去買辣椒，跟阿姨之間又有一段對話。
小芳：「阿姨，你這辣椒多少錢一斤？」
阿姨：「一塊五。」
小芳挑了 3 個放到秤盤：「阿姨，幫我稱一下。」
阿姨：「一斤半，兩 塊 2 毛。」
小芳去掉其中最大的辣椒：「做湯不用那麼多。」
攤主：「一斤二兩，一塊6毛。」
小芳拿起剛剛去掉的那個最大的辣椒，付了 6毛錢，笑著跟阿姨說了再見。
你看，運用逆向思維，有時可能會起到意想不到的效果。

7. 演繹思維
演繹思維相對於前面的幾種思維方式可能不是那麼好理解。
演繹思維的方向是由一般到個別，大家要記住這一點，後面我們還會提到。也就是說，演繹的前提是一般性的抽象知識，而結論是個別性的具體知識。演繹的主要形式是由大前提、小前提、結論三部分組成的三段論。
以物理學上一個常識為例。
大前提：金屬能導電。
小前提：銀鐵是金屬。
結論：銀能導電。
從這個例子中可以看出，大前提是已知的一般原理（金屬能導電），小前提是研究的特殊場合（鐵是金屬），結論是將特殊場合歸到一般原理之下得出的新知識（銀能導電）。

8. 歸納思維
歸納思維的方向與演繹正好相反，歸納的過程是從個別到一般。
還是以金屬能導電為例。
前提：金能導電，銀能導電，銅能導電，鋁能導電。
結論：金屬能導電。
數據分析的過程，往往是先接觸到個別事物，而後進行歸納總結，推及一般，再進行演繹推理，從一般推及個別，如此循環往復，不斷積累經驗。

總結
本文總結了數據分析的 8 種思維，分別是對比、細分、溯源、相關、假設、逆向、演繹、歸納。作為一名數據分析師，如果在工作中能充分運用好這些思維，是對個人能力極大地提升，就能夠在工作中創造更多的個人價值。

❻ 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(6)數據縱向對比的方法有哪些擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

❼ 數據分析的常用方法數據分析的常用方法有哪些

1、對比分析法：常用於對縱向的、橫向的、最為突出的、計劃與實際的等各種相關數據的。例如：今年與去年同期工資收入的增長情況、3月CPI環比增長情況等。
2、趨勢分析法：常用於在一段時間周期旁畢內，通過分析數據運行的變化趨勢(上升或下降)，為未來的發展方向提供幫助。例如：用電量的季節性波動、股市的漲跌趨勢等。
3、相關分析法：常用於分析兩個或多個變數之間的性質以及相關程度。例如：氣溫與用電量的相關性、運動空姿量大小與體重的相關性等。
4、回歸分析法：常用於分析一個或多個自變數的變化對一個特定因變數的影響程度，從而確定其關系。例如：氣溫、用電設備、用電時長等因素對用電量數值大小的影響程度、運虧芹工資收入的高低對生活消費支出大小的影響程度等。
5、描述性分析法：常用於對一組數據樣本的各種特徵進行分析，以便於描述樣本的各種及其所代表的總體的特徵。例如：本月日平均用電量、上海市工資收入中位數等。
6、結構分析法：常用於分析數據總體的內部特徵、性質和變化規律等。例如：各部分用電量占總用電的比重、生活消費支出構成情況等。