A. 數據分析的常見方法
在數據世界中，數據分析並不是無解的謎題。事實上，通過正確的方法和清晰的思路，我們可以輕松應對復雜的數據。以下是幾種常見的數據分析方法，它們簡化了分析過程，提高了效率。
首先，對比分析法，它就像一面鏡子，幫助我們比較不同時間點、不同維度的數據，如2022年8月CPI的變化，對比7月的數據，以及歷史年份的同比和環比趨勢，如圖1-2所示。
其次，趨勢分析法關注時間序列，通過對歷史數據的觀察，預測未來走向。如股票市場中的趨勢，通過分析工商銀行2022年9月的K線圖，我們能了解其短期波動，如圖1-3所示。
相關分析法則揭示變數間的關聯，如居民消費價格指數間的相互影響，通過相關系數矩陣來揭示，如表1-1所示。
回歸分析則是探究單一或多個自變數對因變數影響的強度，比如研究GDP與第一產業的關系，如圖1-4所示。
描述性分析，顧名思義，是對數據的直觀描述，如國內生產總值按產業劃分的初步分析，表1-2展示了基本信息。
最後，結構分析法深入剖析數據內部的組成和變化規律，例如人口年齡結構的劃分，幫助我們理解社會經濟的潛在影響，如表1-3所示。
這些方法組合起來，為我們提供了清晰的數據解讀路徑，讓復雜的數據分析變得觸手可及。記住，關鍵在於選擇適合的方法，以簡馭繁，揭示數據背後的故事。