数据纵向对比的方法有哪些

❶ 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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❷ 数据分析法之对比分析法

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。
1.对比分析法的定义
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法咐陪的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少，这就是对比分析法的定义。
2.对比分析法的分类
其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类，其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较，比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫弊衫纵向比较，简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。
3.对比分析法的实践运用
对比分析法的实践运用主要体现在五方面，第一就是与目标对比，具体就是实际完成值与目标进行对比，属于横比。第二就是与不同时期对比，具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比，具体就是与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。第四就是对行业内对比，具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比，属于横租简腔比。第五就是与活动效果比，具体就是对某项营销活动开展前后进行对比，属纵比。同时，我们还可以对活动的开展状况进行分组对比，这属于横比。
4.对比分析法的注意事项
我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性，对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识，对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法，如果我们掌握了这个方法，相信会对我们的数据分析工作更加有利。

❸ 数据分析很难8大分析方法帮到你

1. 趋势分析法

将两个或两个以上的指标或比率进行对比，以便计算出它们增减变动的方向、数额、以及变动幅度的一种分析方法。

2. 对比分析法

将两个或两个以上指标对比，寻找其中规律。静态对比，不同指标横向对比。动态对比，同一指标纵向对比

3. 多维分解法

把一种产品或一种市场现象，放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。

4. 用户分群

根据用户与产品之间的互动程度进行划分，以更好经营用户。

5. 用户细查

用户抽样，具体观察用户在行为、交易上的特征数据，以观察是否具有显着特征，反推宏观数据，找出数据规律。

6. 漏斗分析法

对业务流程节点进行划分，建立整个业务流程的转化漏斗，并追踪分析。

7. 留存分析

用户注册后，追踪该用户次日/周/月的活跃情况。

8. AB测试法

A/B测试的实质是对照试验，即通过对几个不同的版本进行对比，从而选出最优解。

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❹ 数据分析的方法有哪些

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

1.对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

数据分析方法是‬数据统计学‬当中‬应用‬非常‬广泛‬的方法‬，具体‬方法‬有很多种‬，具体采用的时候因人而异。

❺ 数据分析师常用的思维分析方式是什么

1. 对比思维
对比这两个字大家肯定都不陌生，比如买东西我们会货比三家，其实生活中处处有对比。
比如说，小芳一直成绩优异，但是末次考试发挥失常，数学只考了40分，班主任找到小芳谈话，问她说：“你最近怎么回事，上次你数学考了80分，全班前十，这次怎么考的这么差？你看看你的同桌，这次都考了73分。”
从这个小故事中可以看出，对比一般有两种方式，横向对比和纵向对比。横向对比也就是与同类对比，比如班主任拿小芳的成绩跟她同桌的成绩做对比。纵向对比是指同一类型不同时间的对比，比如班主任拿小芳这次的成绩和上次的成绩做对比。

2. 细分思维
细分思维很多人可能乍一听不太明白，其实生活中很多小事都体现了细分思维。就比如我们人体是由九大系统构成的，系统又是由器官构成的，器官是由组织构成的、细胞又构成了组织，层层细分。
再拿刚刚的例子来说，还是我们的小芳同学，还是刚刚那场考试，班主任让小芳对自己这考试的总成绩做一个总结，小芳拿着成绩单仔细研究，发现这次总成绩不是很好，但是仔细一看，发现除了数学成绩只考了40分以外，其他科目的成绩都名列前茅，数学成绩拉低了小芳的整体成绩。
在这里我们就是把整体考试成绩细分为具体的科目来总结归因。在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。

3. 溯源思维
前两个思维能够对应一部分数据分析工作要求，但是如果有一些数据不能用前两种思维来处理怎么办呢？
那我们就可以用到另一种溯源思维。俗话说追根溯源，很多时候我们要想知道事物背后的逻辑原因，最好的方法可能是去探究事物发生的原因，来帮助我们分析。
继续拿小芳举例，她放学回家把成绩单交给妈妈，妈妈通过对比、细分的思维方法知道了小芳这次考试的大概情况，也知道是数学失利了。但是小芳的数学一向是强项，妈妈还是无法理解为什么会在这里出问题，于是妈妈找来小芳谈心，详细了解了考试时的情况，才发现是因为小芳考数学的那天中午吃坏了肚子，下午的数学考试刚好发作，疼痛难忍，以至于很多本来会做的题目都做错了。妈妈也理解了小芳，并且向小芳表达了歉意，也会更注重小芳的饮食问题。
上面的例子里，小芳的妈妈无法从表面的数据上分析出事情发生的原因，于是采用了溯源思维，找到了真正的原因。如果数据分析师在工作中也能利用好溯源思维，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。

4. 相关思维
上面几种思维是比较常用的思维方式，下面我们就来说说相关思维，这也是数据分析的核心思维能力。
很多人可能都知道着名的啤酒与尿布的故事，在业界是一个相关分析的经典案例。故事背景是20世纪90年代的美国沃尔玛超市，当时沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。
经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒”后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的妻子们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
如果数据分析师能够熟练灵活的将相关分析运用到工作中，就能从仅仅知道数据分析的结果是什么进阶到知道呈现这个结果的原因是为什么。

5. 假设思维
之前的思维模式都是建立在我们有大量的已知数据可以进行分析论证的时候，那么如果我们还没有足够的数据量或者证据来验证这件事，我们应该怎么办呢？这种时候就可以用到我们的假设思维。先对大胆进行假设，然后再小心求证，最后去想办法验证假设是否成立。
比如，小芳想吃荔枝，于是下楼去买，跟卖荔枝的阿姨之间有这样一段对话：
小芳：“阿姨，你这荔枝甜不甜？”
阿姨：“甜啊，我这有切好的，你先尝一尝试试。”
小芳：“好，那我尝一个。”
小芳拿来一个荔枝，尝了一口：“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤吧。”
上面这个看似简单的小故事，其实就隐藏了简单的假设检验。首先，小芳提出假设：荔枝是甜的；其次，随机抽取一个样本；然后，检验是否是甜的；最后，作出判断，确认荔枝真的是甜的，所以就购买了。
在数据分析中，假设思维的专业术语叫假设检验，一般包括四个步骤，即：提出假设、抽取样本、检验假设、作出判断。数据分析师可以充分利用这一思维模式。

6. 逆向思维
逆向思维这个词大家一定都不陌生，很多着名企业家的演讲中就常常提到这个词，他们都提倡打破常规的思维模式，从相反的方向来思考问题。
下面我们邀请小芳同学再次登场。
有一次，小芳去买辣椒，跟阿姨之间又有一段对话。
小芳：“阿姨，你这辣椒多少钱一斤？”
阿姨：“一块五。”
小芳挑了 3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。”
阿姨：“一斤半，两 块 2 毛。”
小芳去掉其中最大的辣椒：“做汤不用那么多。”
摊主：“一斤二两，一块6毛。”
小芳拿起刚刚去掉的那个最大的辣椒，付了 6毛钱，笑着跟阿姨说了再见。
你看，运用逆向思维，有时可能会起到意想不到的效果。

7. 演绎思维
演绎思维相对于前面的几种思维方式可能不是那么好理解。
演绎思维的方向是由一般到个别，大家要记住这一点，后面我们还会提到。也就是说，演绎的前提是一般性的抽象知识，而结论是个别性的具体知识。演绎的主要形式是由大前提、小前提、结论三部分组成的三段论。
以物理学上一个常识为例。
大前提：金属能导电。
小前提：银铁是金属。
结论：银能导电。
从这个例子中可以看出，大前提是已知的一般原理（金属能导电），小前提是研究的特殊场合（铁是金属），结论是将特殊场合归到一般原理之下得出的新知识（银能导电）。

8. 归纳思维
归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。
还是以金属能导电为例。
前提：金能导电，银能导电，铜能导电，铝能导电。
结论：金属能导电。
数据分析的过程，往往是先接触到个别事物，而后进行归纳总结，推及一般，再进行演绎推理，从一般推及个别，如此循环往复，不断积累经验。

总结
本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳。作为一名数据分析师，如果在工作中能充分运用好这些思维，是对个人能力极大地提升，就能够在工作中创造更多的个人价值。

❻ 数据分析的分析方法有哪些

数据分析的分析方法有：

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。

(6)数据纵向对比的方法有哪些扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

❼ 数据分析的常用方法数据分析的常用方法有哪些

1、对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。
2、趋势分析法：常用于在一段时间周期旁毕内，通过分析数据运行的变化趋势(上升或下降)，为未来的发展方向提供帮助。例如：用电量的季节性波动、股市的涨跌趋势等。
3、相关分析法：常用于分析两个或多个变量之间的性质以及相关程度。例如：气温与用电量的相关性、运动空姿量大小与体重的相关性等。
4、回归分析法：常用于分析一个或多个自变量的变化对一个特定因变量的影响程度，从而确定其关系。例如：气温、用电设备、用电时长等因素对用电量数值大小的影响程度、运亏芹工资收入的高低对生活消费支出大小的影响程度等。
5、描述性分析法：常用于对一组数据样本的各种特征进行分析，以便于描述样本的各种及其所代表的总体的特征。例如：本月日平均用电量、上海市工资收入中位数等。
6、结构分析法：常用于分析数据总体的内部特征、性质和变化规律等。例如：各部分用电量占总用电的比重、生活消费支出构成情况等。