觀察數據方法有哪些

⑴ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，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，最好的產出是比值。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2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，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2019年2月份和2018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2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019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%。趨勢分析另一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。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

⑵ 常見的收集數據的方法有哪些

統計數據收集方法：直接觀察法、采訪法（又分為面訪式、電話式、自填式）、通訊法、網路調查法、衛星遙感法。

1、直接觀察法

調查人員到現場對調查對象進行觀察、 計量和登記以取得資料的方法。調查人員對所觀察的事件或行為不加以控制或干涉，能夠在被調查者不察覺的情況下獲得資料。

2、采訪法

面訪式：個別深度訪談。

一次只有一名受訪者參加、針對特殊問題的調查。

適合於較隱秘的問題，如個人隱私問題；或較敏感的問題。

面試式

面訪式：座談會

也稱集體訪談，將一組被調查者集中在調查現場， 讓他們對調查的主題發表意見以獲得資料。

參加座談會的人數不宜過多，一般為6～10人。

電話式

調查人員根據調查提綱（調查表），通過電話問答的形式來獲取信息。

時效快、成本低、覆蓋面廣；但每次調查時間不能過長、拒訪率高。

自填式

調查人員把調查表或問卷當面交給被調查者， 填完後當面交回的一種數據收集方法。 回收率高、但耗時費力。

3、通訊法

由調查組織者（例如政府統計部門）把調查表或問卷郵寄或電子傳送給被調查者，填寫後返回，也稱郵寄問卷調查。

調查對象不受空間區域限制、調查成本低；但速度較慢、 回收率較低。

4、網路調查法

通過互聯網、計算機通信和數字互動式媒體，了解和掌握信息的方式。

具有自願性、定向性、及時性、互動性、經濟性與匿名性。

常用方法：網上問卷調查法、在線交流調查法、網路觀察法、網路實驗法等。

5、衛星遙感法

使用衛星高解析度照片，提供地面農作物綠度資料，來估計農產量的方法。

⑶ 數據調查的具體方法是什麼

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何

⑷ 常見的收集數據的方法有哪些

收集數據的方法主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

常見的收集數據的方法，主要看你做哪方面的數據分析報告了，根據你分析目的選擇數據收集方式，主要有普查和抽樣調查兩種方式，當對要求數據非常非常准確的時候可以採取普查的方式，抽樣調查是在被調查的數據中隨機地抽取一些數據組成一個樣本，通過對樣本中數據的分析去估計全體數據的情況。常見的方法還有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗等。

還有觀察法

觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結合使用，以提高所收集信息的可靠性。

根據觀察的場景，可以將觀察區分為實驗室觀察和實地觀察；根據觀察者的參與程序，可分為參與觀察和非參與觀察；根據觀察的准備程度，可分為結構性觀察和非結構性觀察。不同類型的觀察，適用於不同情境，觀察者也扮演著不同角色。