數據調研方法有哪些

Ⅰ 調研報告數據分析方法有哪些

1、簡單趨勢

通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產品類型，供應商區域(交通因子)，采購額，采購額對供應商佔比。

2、多維分解

根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產品采購金額、供應商規模(需量化)、產品復雜程度等等維度。

3、轉化漏斗

按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有不同供應商及時交貨率趨勢等。

4、用戶分群

在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。

5、細查路徑

數據分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。

6、留存分析

留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指“新新供應商”在一段時間內“重復行為”的比例。通過分析不同供應商群組的留存差異、使用過不同功能供應商的留存差異來找到供應鏈的優化點。

Ⅱ 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。

Ⅲ 調研方法有哪些

1、全面調查

全面普查是指對調查對象總體包含的個體都進行調查。可以說對市場進行全面普查，可能獲得非常全面的數據，能正確反映客觀實際，效果明顯。

2、重點調查

重點調查是以總體有代表性的單位或家長作為調查對象，進而推斷出一般結論。採用這種調查方式，由於被調查的對象不多，機構可以較少人、物、財的投入，短期內完成。

3、隨機抽樣

隨機抽樣調查是在總體中隨機任意抽取個體作為樣本進行調查，根據樣本推斷出一定概率下總體的情況，一般可以用簡單隨機抽樣（整體中所有個體都有相等的機會被選作樣本），分層隨機抽樣（總體按某種特徵。

如年齡，性別，職業等，分組織分層次，然後從各組中隨機抽取一定數量的樣本），分群隨機抽樣（根據區域，隨機性的選擇樣本）。

4、非隨機抽樣。

非隨機就是調查人員在選取樣本時，先確定某個標准，然後再選取樣本數。

(3)數據調研方法有哪些擴展閱讀：

調研可以藉助公司客服部門的力量。一般的大公司特別是消費類等注重客戶體驗的公司往往都有市場調研團隊，如果能從他們手上得到一些投資者關注的資料當然是極好的。對新品的調研，有可能是影響投資成敗的一個因素。

新品上市後，通常市場有一個反應過程，如果了解到某公司有新品上市，並通過調研預判其市場接受程度，便有可能提前埋伏吃到一波紅利。

調研的目的是為了獲取信息、解決問題。進行調研時可以結合公司發展趨勢，如某個地區市佔率明顯上升或下降則值得重點關注，以便進行相應驗證；調研不必拘泥於形式，但一定要帶著問題、獲得反饋、形成閉環。

Ⅳ 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

Ⅳ 調查研究方法有哪些

1、問卷調查法：即間接的書面訪問，優點是能突破時空的限制，在廣闊的范圍內，對眾多的調查對象同時進行調查。

2、訪談法：能獲得更多、更有價值的信息，適用於調查的問題比較深入，調查的對象差別較大，調查的樣本較小，或者調查的場所不易接近等情況。

3、觀察法：調查者在實地通過觀察獲得直接的、生動的感性認識和真實可靠的第一手資料。通常適用於對那些不能夠、不需要或不願意進行語言交流的情況進行調查。

4、文獻法：通過對文獻的搜集和摘取，以獲得關於調查對象信息的方法。適用於研究調查對象在一段時期內的發展變化，研究角度往往是探尋一種趨勢，或弄清一個演變過程。

調查研究方法遵循的原則

調查研究方法應遵循的三項基本原則是：

1、客觀性原則，即收集資料，分析資料以及得出結論都不摻雜研究者的主觀因素。

2、科學性原則，指調查研究必須藉助各門科學研究的有關成果而建立起來的具有自我規律的體系。

3、系統性原則，即要求調查研究要從系統的角度出發，適應對象的特點。

Ⅵ 調查方法有哪些

常用社會調查方法：

1、問卷調查法：運用統一的問卷向被調查者了解情況或征詢意見。是標准化的、書面的、抽樣的。分為自填式問卷和代填式問卷。

2、文獻調查法：搜集各種文獻資料、摘取有用信息的方法。

3、實地觀察法：調查者根據調查目的、運用自己的感覺器官或藉助科學觀察工具，有計劃地對處於自然狀態下的社會現象進行直接感知的方法。

4、訪問調查法：訪問者通過口頭交談等方式直接向被訪問者了解社會情況或探討社會問題的調查方法。

5、集體訪談法：調查者邀請若干被調查者，通過集體座談方式了解社會情況或研究社會問題的調查方法。

6、蹲點調查法 調查者深入到一個或幾個基層單位持續一段較長時間，通過全面、深入調查研究，認識調查對象本質及其發展規律、探索解決社會問題途徑的方法。

(6)數據調研方法有哪些擴展閱讀

(一)全面增進調查人員的才華

有效運用和創新社會調查方法，可以提升社會調查人員的科學素質，增進社會調查人員的聰明才智。社會調查對社會調查人員的科學素質和實際本領的要求非常之高，社會調查人員除了具備較為豐富的社會學與社會研究知識外，最為關鍵的是要掌握社會調查的方法。

(二)順利完成社會調查的任務

有效運用和創新社會調查方法，可以提高社會調查人員的社會調查本領，使社會調查人員順利完成社會調查任務。在社會調查活動中，當一項社會調查任務確定下來以後，要順利完成任務，關鍵是要解決方法問題。社會調查的方法，從某種意義上來說，就是社會調查的有效途徑、得力工具和科學手段。

(三)有效提高社會調查的效益

有效運用和創新社會調查方法，可以幫助社會調查人員提高社會調查的效益。這是因為：①運用社會調查方法，有利於社會調查人員正確把握社會調查活動的方向，從而提高社會調查的效益。在社會調查中，方向問題是一個重要問題。②運用社會調查方法有利於社會調查人員優化社會調查運作的過程，從而提高社會調查的效益。

參考資料社會調查方法_網路

Ⅶ 常用的數據分析方法有哪些

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。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

②分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

③預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

⑤AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

Ⅷ 問卷調查數據分析方法有哪些

1、描述性統計分析

包括樣本基本資料的描述，作各變數的次數分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。

2、Cronbach』a信度系數分析

信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以內部一致性來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。

3、探索性因素分析和驗訌性因素分析

用以測試各構面衡量題項的聚合效度與區別效度。

4、結構方程模型分析

可同時處理多個因變數，容許自變數和因變數含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。

問卷調查的種類

問卷調查根據載體的不同，可分為紙質問卷調查和網路問卷調查。

紙質問卷調查就是傳統的問卷調查，調查公司通過雇傭工人來分發這些紙質問卷，以回收答卷。這種形式的問卷存在一些缺點，分析與統計結果比較麻煩，成本比較高。

網路問卷調查，就是用戶依靠一些在線調查問卷網站，這些網站提供設計問卷，發放問卷，分析結果等一系列服務。這種方式的優點是無地域限制，成本相對低廉，缺點是答卷質量無法保證。

問卷調查，按照問卷填答者的不同，可分為自填式問卷調查和代填式問卷調查。

自填式問卷調查，按照問卷傳遞方式的不同，可分為報刊問卷調查、郵政問卷調查和送發問卷調查；代填式問卷調查，按照與被調查者交談方式的不同，可分為訪問問卷調查和電話問卷調查。

Ⅸ 調研方法有哪幾種

1、問卷調查法

問卷在國內外社會調查中廣泛使用。問卷是指用於統計和調查的表格，以問題的形式表達問題。問卷調查法是研究人員使用這種受控測量方法來測量所研究的問題，從而收集可靠數據的方法。

問卷大多是單獨或集體郵寄的。調查人員根據表格中的問題填寫答案。總的來說，問卷比面試形式更詳細、更完整、更容易控制。問卷調查法的主要優點是標准化和低成本。因為問卷方法是基於設計良好的問卷工具，所以問卷的設計需要標准化和測量。

2、網路調查方法

網路調查法(network survey method)是利用互聯網的互動信息交流渠道收集相關統計數據的方法。這種數據收集方法包括兩種形式，一種是直接使用問卷在互聯網上進行調查，另一種是通過互聯網從統計調查中收集一些二手數據。該方法具有方便、快速、調查效率高、調查成本低的優點。缺點是調查的范圍受到一定程度的限制，在調查過程中可能會受到計算機病毒的干擾和破壞，甚至失去以前的成果。

3、實地調查法

在一定范圍內對某些社會現象進行現場調查，收集大量數據進行統計分析，從而探索社會現象。實地調查是在傳播研究的范圍內研究和分析媒體與受眾之間的關系和影響。

實地調查的目的不僅是為了發現事實，而且是為了系統地設計和理論上討論調查，形成假設，然後運用科學方法進行實地驗證，形成新的推論或假設。

4、社會調查法

社會調查是指特定的人類社會實踐。社會調查方法是社會調查對象使用的手段、工具和方法的總和，以確保他們的社會調查活動按預定方向進行，並達到理解和理解社會的目的。社會調查方法在社會調查活動中不可或缺，是社會調查活動的第三大要素。

5、抽樣調查法

也就是說，調查單位是完全隨機選擇的，沒有任何分組、分類、排隊等。其特徵在於每個樣本單元被抽取的概率相等，樣本的每個單元完全獨立，它們之間沒有一定的相關性和排斥性。簡單隨機抽樣是其他抽樣形式的基礎。這種方法通常僅在整體單元之間的差異小且數量少時採用。

6、統計調查方法

統計調查方法是指統計機構和統計人員收集統計數據的方法。《統計法》規定的統計調查方法主要包括普查、抽樣調查、統計報表、重點調查和綜合分析。我國現行調查方法的選擇原則是:以周期性普查為基礎，以定期抽樣調查為主體，綜合運用綜合調查、重點調查等方法，充分利用行政記錄等數據。

Ⅹ 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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