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如何進行數據統計分析

發布時間:2023-07-27 22:16:03

❶ 如何做數據統計與分析

數據統計與分析的方法有:1.比較分析法,是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較,如不同部門、不同地區、不同國家的比較,也叫橫向比較;動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較,也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用,也可結合使用。2.分組分析法,統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析,還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求,把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分,加以整理,進行觀察、分析,以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。

數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路


首先明白本次的目的,梳理分析思路,並搭建整體分析框架,把分析目的分解,化為若乾的點,清晰明了,即分析的目的,用戶什麼樣的,如何具體開展數據分析,需要從哪幾個角度進行分析,採用哪些分析指標(各滲帆仿類分析指標需合理搭配使用)。同時,確保分析框架的體系化和邏輯性。


2.數據收集


根據目的和需求,對數據分析的整體流程梳理,找到自己的數據源,進行數據分析,一般數據來源於四種方式:資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。


3.數據處理


數據收集就會有各種各樣的數據,有些是有效的有些是無用的,這時候我們就要根據目的,對數據進行處理,處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法,將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。


4.數據分析


數據處理好之後,就要進行數據分析,數據分析是用適當的分析方法及工具,對處理過的數據進行分析,提取有價值的信息叢纖,形成有效結論的過程。


5.數據展現


一般情況下,數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形,如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。


6.報告撰寫


撰寫報告一定要圖文結合,清晰明了,框架一定要清楚,能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂,可以令數據更加生動活潑,提高視覺沖擊力,有助於閱讀者更形象、直觀地轎彎看清楚問題和結論,從而產生思考。

❸ 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析


所謂分解主題分析,是指對於不同分析要求,我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等,然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。


2、鑽取分析


所謂鑽取分析,是指改變維的層次,變換分析的粒度。按照方向方式分為:向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據,或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。


3、常規比較分析


所謂常規比較分析,是指一般比較常見的對比分析方法,例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。


4、大型管理模型分析


所謂大型管理模型分析,是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。


5、財務和因子分析


所謂財務和因子分析,主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析,以最少的信息丟失為前提,將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標,既能大大減少參與數據建模的變數個數,同時也不會造成信息的大量丟失,達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。


6、專題大數據分析


所謂專題大數據分析,是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有:市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

❹ 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計


描述統計是通過圖表或數學方法,對數據資料進行整理、分析,並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。


2、假設檢驗


參數檢驗:參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。


非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知,常常也不是針對總體參數,而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同,總體分布是否正態)進行檢驗。


3、信服分析


介紹:信度(Reliability)即可靠性,它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。


信度指標多以相關系數表示,大致可分為三類:穩定系數(跨時間的一致性),等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種:重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

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