㈠ 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。
㈡ 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。
㈢ 數據分析常用的方法有哪些
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。
7、A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同;然後以某種規則優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後分析和不同方案評估。
㈣ 數據分析的分析方法都有哪些
很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析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。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
接著說相關分析方法，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。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是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。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是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。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
㈤ 常用的數據分析方法有哪些
①對比分析法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。
㈥ 大數據分析方法有哪些
1、因子分析方法
所謂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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
2、回歸分析方法
回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析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。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3、相關分析方法
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。相關關系是一種非確定性的關系。
4、聚類分析方法
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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
5、方差分析方法
方差數據方法就是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。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
6、對應分析方法
對應分析是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。
㈦ 數據分析的方法有哪些
數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：
將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；
表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；
而作圖法則能夠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，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。
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㈧ 常用數據分析處理方法有哪些
1、漏斗分析法
漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
2、留存分析法
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。
3、分組分析法
分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。
4、矩陣分析法
矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。
㈨ 統計數據分析的基本方法有哪些
1、對比分析法
就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。
2、結構分析法
就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。
3、趨勢分析法
就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。
4、比率分析法
就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。
5、因素分析法
就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關
6、綜合分析法
就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。
㈩ 數據分析有哪些分析方法
數據分析方法有很多。
常見的有：1、描述統計。2、假設檢驗。3、信度分析。4、列聯表分析。5、相關分析。6、方差分析。7、回歸分析。8、聚類分析。9、判別分析等。
還包括多重響應分析、舉例分析、項目分析、對應分析、決策樹分析、順境網路、系統方程、蒙特卡洛模擬等等。