資料分析三大方法

Ⅰ 試驗資料分析方法

對試驗資料主要從3個分量的能量、信噪比、頻譜分析、解析度等方面進行系統對比評價。分析之前要統一所有單炮記錄的振幅補償參數和分析時窗。對單炮記錄僅做了球面擴散補償，沒有做動平衡，振幅補償系數為1.3。其中頻譜分析和分頻掃描主要對Z分量和X分量進行。頻譜分析時窗的選擇與13-1煤到1煤的反射波或轉換波在記錄上出現的位置相對應；具體分析參數如下：

（1）頻譜分析時窗

Z分量：1-72道，t=400～900ms;

X分量：1-72道，t=900～2000ms。

（2）主要分析內容

激發方面：井深、葯量、組合；

接收方面：檢波器埋置。

Ⅱ 數據分析師最常用的3大數據分析法

對比分析

首先是絕對值和相對值的對比，主要是它反映的是一個某段時間狀態，他可以反應一段時間內工作的成果。那麼要衡量這個成果的具體大小，就需要藉助環比和同比分析，通過同比和環比的分析，可以了解同期活動效果之間的差異，也可以了解上一個時期與這個時期的差別。

其次還可以通過橫向對比和縱向對比來分析，橫向對比的一個例子是在空間維度，即同種類型的不同對象，比如電商當中，我們經常把客戶分為新客和老客，不同客戶之間可能會有相同的指標，例如營業額、客單價等等。還有可能是不同時期、不同渠道之間的份額差異，通過這些，可以分析渠道之間的變化趨勢。

細分分析

細分分當中的第一點是分類分析，本質上還是化整為零，通過拆解不同的模塊進行單獨的分析，比如說我們可以劃分產品的類目、價格帶、折扣帶、年份等等，經過這樣劃分之後，什麼時候需要主打什麼樣的產品，就會又一個清晰的概念。

人-貨-場分析主要用於競品分析或者是競店分析，從客戶、商品、場景三個維度出發，分析自己的客戶和競品的客戶之間到底有什麼差別，找到差異點之後才能對競品進行精準打擊，把對方的客戶轉化為自己的客戶。

轉化分析

轉化分析的最常用的工具是漏斗模型，就是客戶從瀏覽、收藏、加購、支付、復購等等一系列的操作轉化，任何一個階段轉化率的變化就會引起結果的很大變化，而建立轉化路徑分析之後，就會很方便從結果推倒原因，從而進行針對性的優化。

關於數據分析師最常用的3大數據分析法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅲ 歷史資料分析法包括哪些方法

歷史分析法

歷史分析法的一般步驟是：檢驗文獻本身的可靠性。檢驗文獻記錄的真實性。分析事物演變過程和階段的歷史性。檢驗文獻本身的可靠性和文獻記錄的真實性是為對事物進行歷史的考察服務的，否則，就成了單純的歷史研究而不是社會學的分析了。所以，分析事物演變過程和階段的歷史性是歷史分析法的第三個也是至關重要的步驟。

分析事物演變過程的歷史性有兩層含義：

其一是揭示某種事物產生的最初歷史背景，尋求歷史根源。

其二是把對事物的歷史考察同現實調查分析結合起來，「古為今用」。

科學的發展和各門學科的相互滲透，在方法論方面也得到了較為充分的體現。在實際研究活動中，人們又將定量的方法引入到歷史分析中，採取一種把文獻資料轉換為數量表示的資料進行分析的方法，這種新的分析方法便是內容分析法。

什麼是歷史資料分析法之方法/歷史分析法

平衡分析法

平衡分析法圖冊

一、歷史背景、原因和目的

1、歷史背景=(國內+國際)(經濟+政治+文化+……)

2、歷史條件：與背景分析基本相同，更側重於有利因素

3、原因廣度：原因=主觀(內因)+客觀(外因)

4、原因深度：原因：直接主要根本

5、矛盾分析：生產力與生產關系矛盾、經濟基礎與上層建築矛盾、階級矛盾、階級內部矛盾、民族矛盾、宗教矛盾、不同利益集團矛盾……

6、目的、動機：直接主要根本

Ⅳ 資料分析分為幾大類各自含義是什麼

資料分析有三大類，即定性分析、定量分析和理論分析。
定性分析的識別屬性、要素分析和歸類等工作為定量分析提供了重要的基礎；定量分析對調查對象精確的測量、描述和推斷使調查對象的定性更加科學；理論分析則以定性分析和定量分析為必要前提，定性分析區別事物、分析劃類和定量分析准確地說明事物變化的程度和趨勢，為理論分析提供了堅實的基礎。

Ⅳ 資料分析解題技巧有哪些

資料分析是公務員考試《行政職業能力測驗》科目五大模塊之一，通常由圖表數字及文字材料構成，主要考察考生的綜合理解與分析加工能力。針對一段資料一般有1-5個問題，報考者需要根據資料所提供的信息進行分析、比較、計算，從四個備選答案中選出符合題意的答案。可以說，資料分析測驗的試題著重考查應試者以文字、圖形、表格三種形式的數據性、統計性資料進行綜合分析與加工的能力，應試者不但要能讀懂統計圖表，即准確地把握各項數據的含義及其相互間的關系，而且要能通過簡單的數學運算把握數據的規律，從而對我們的工作和學習起到指導、定向以及調整的重要作用。

技巧一：尾數法、首數法——尾數、首數判斷選答案

尾數法，主要指由結果的最末一位或者幾位數字來確定選項的方法，常被運用於和、差的計算中，偶爾用於乘積的計算。

首數法與尾數法類似，是通過運算結果的首位數字或前幾位數字來確定選項的方法。一般運用於加、減、除法中，在除法運算中運用最廣泛。

技巧二：范圍限定法——限定算式數據范圍選答案

范圍限定法是指通過對計算式中數據進行放大或縮小，將計算式的數值限定在一定范圍內，再通過選項或其他限定條件來選擇正確選項或進行大小比較。在使用范圍限定法時，要注意放縮的一致性。

技巧三：乘除法轉化法——除法化乘法簡化計算

乘除法轉化法是只在計算某一分式的具體數值時，如果除數的形式為(1+x)，其中|x|<10%，且選項間的差距大於絕對誤差時，可以將除法轉化為乘法從而降低計算難度。

四招幫你突破行測資料分析題:http://hi..com/gwyks/item/5676babd4e5008402aebe3df

祝你好運了

Ⅵ 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。

Ⅶ 行測資料分析題解題技巧有哪些

解題技巧：
一、適當試題標記
資料分析的一組材料，是由材料和5個試題組成，不像是其他部分那樣，一個試題下面緊跟著4個選項，試題材料和題目的信息量並不是很大，我們只需要短暫的記憶試題即可，而資料分析由於材料的信息量很大，有些試題和材料相距比較遠，所以我們在解答的時候，就要有意識的在材料中進行標記。
1、試題標記目的
我們在上面已經說過，由於資料分析的材料，尤其是文字材料，信息量很大，而且有的試題和材料距離比較遠，那此時如果我們不進行標記，就容易忘記或者記憶混亂而造成找出錯誤的數據，最終得到錯誤的答案。
對於信息量比較大的表格材料來說，由於表格的行、列比較多，如果我們不進行標記，那麼很容易找錯行或者列，從而找出錯誤的數據。
對於圖形材料來說，由於數據比較凌亂，所以我們在解答的時候，倘若不進行任何標記，那就有可能會將這些數據「張冠李戴」。
總而言之，我們進行標記的目的，就是為了找准數據，那在實際操作中，如何進行標記呢?且看下面的講解。
2、如何進行標記
不論是文字材料，還是其他材料，我們在解題的時候，都是先看試題，然後根據試題的關鍵詞來到材料中定位，找出關鍵句解答，所以在做標記的時候，可以從以下方面著手：
(1)對於剛開始確定出來的關鍵詞，我們就可進行標記，把關鍵詞用圓圈圈住或者用直線標出;
(2)然後返回到材料中尋找關鍵句，我們可以根據比較明顯的「指標」進行跳躍性的閱讀，從而找出關鍵句，並用直線勾畫出關鍵句。
二、結合選項分析
不論是資料分析，還是行測的其他部分，都是給出了4個選項，那這4個選項是憑空給出來的嗎?當然不是，如果不是，那這幾個選項在設置的時候，有什麼特點，我們如何結合選項來解題呢?這就是本節將要講解的內容。
1、選項特點分析
行測資料分析給出的4個選項，必然有一個正確的，其餘的要麼是用來迷惑你的，要麼就是正確答案附近的，用來打醬油，對應資料分析而言，一般來說選項的設置也有以下幾個原則(當然說的是一些計算性試題中)：
一、正確選項，這個顯然是必須有的;
二、最大迷惑選項，如要求2005年的值，在選項中給出2006年的值;
三、打醬油選項，這類選項一般都是和正確答案比較接近的選項，有時候會給我們的計算帶來不小的麻煩。
2、根據選項選答案
這種方法一般應用在選項中的數據特點比較明顯，如上個資料分析的例題，其次也可以應用在當選項中的數據比較接近時，這時由於增長率比較接近，所以基期和末期的比值是十分接近，往往選項中把這兩個數據均給出來，此時，我們可以通過分析增長率的大小，來快速得到答案。
三、重點回顧主要概念
資料分析中的計算型概念考查頻率較高，比如：同比與環比、百分數與百分點、比重、倍數與翻番、平均數、年均增長率等，對於這些概念，要重點回顧其定義與列式方法，並注意相近概念間的差別。其中，百分數與百分點這兩個概念，在考試中出現頻率最高，且最容易混淆，要結合例題重點關注。
四、重點關注速算技巧
資料分析計算量大，在時間非常緊張的考試中，合理運用速算技巧對於考試獲取高分至關重要。中公教育專家建議廣大考生在這段時間里，可以抽出時間重點關注以下簡化技巧、計算技巧：乘除轉化法、分子分母比較法、年均增長率的簡化演算法、尾數法、首數法、范圍限定法、數字特性法、運算拆分法。在復習時，要注意其適用條件和使用要點。
五、把握常見題型應對策略
針對不同的命題特點技巧解題是考生快速攻克資料分析堡壘的基本功之一，對資料分析中常見的命題形式如計算題、查找排序題、計數題、綜合分析題等要重點關注。並相應採取以下應對策略：
計算題：整合數據關系，正確化簡計算，根據涉及數據和選項的特點判斷是否可以使用計算技巧，選擇正確的計算技巧快速解題。
查找排序題：找到相關數據，在對要排序的數據進行計算時，要注意運用合理的計算技巧，把握好放大和縮小的程度，通常可以對數據兩兩組合先進行比較，再進行下一步討論。
計數題：認真閱讀題干，根據題干要求在資料中確定有效數據，比較有效數據與題干給出的數據之間的大小關系。注意避免多數、漏數、重復計數。
綜合分析題：一般要從整個材料中擷取數據進行分析、對比、計算才能得到正確答案。考生在分析時，可以從最容易計算或分析的選項入手，逐一排除。
六、必考三大增長率公式
復合增長率的公式為r=(1+r1)(1+r2)-1=r1+r2+r1×r2;
比重增減公式為(A/B)×(a-b)/(1+a)，注意a為分子的增速，b為分母的增速。
倍數增速的公式為r=(a-b)/(1+b)，注意a為分子的增速，b為分母的增速。
從這三個公式來看，我們在解答試題的時候，只要直接套用公式就可以快速的得到正確答案，一般來說，復合增速公式應用在相對於2003年，2005年某指標的增速;比重增減公式，主要應用在求不同年份相同指標的比重差值;倍數增速公式，則主要應用在求平均數的同比增速上面。

Ⅷ 分享!三大類實用的數據分析方法

一、業務分析類

杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關系來分析財務狀況，其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下葯。

以電商行業為例，GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。

二、用戶分析類

TGI指數又稱目標群體指數，可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100

TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況，其中TGI指數等於100表示平均水平，高於100，代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。

三、產品運營類

產品運營是一個長期的過程，需要定期對產品的使用數據進行監控，通過用戶行為分析發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。

產品運營的常用指標如下：

使用廣度：總用戶數，月活;

使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長;

使用粘性：人均使用天數;

綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。

關於大數據主要分析的數據類型是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅸ 資料分析的方法有哪些

是哪方面的資料呢，論文中的資料一般有卡方檢驗，方差分析，t檢驗等等。根據資料類型和自己需要哪方面的結果而定

Ⅹ 資料分析分為幾大類各有何特定它們之間的關系如何

資料分析有三大類，即定性分析、定量分析和理論分析。各自特點見以上名詞解釋。
三者關系：傳統的資料分析主要是定性分析和理論分析，直至今天，這兩種分析仍然發揮著重要的作用。但當前最流行和最受重視的是定量分析。但就社會調查研究本身而言，定性分析、定量分析和理論分析是互相依存、不可分割的。定性分析的識別屬性、要素分析和歸類等工作為定量分析提供了重要的基礎；定量分析對調查對象精確的測量、描述和推斷使調查對象的定性更加科學；理論分析則以定性分析和定量分析為必要前提，定性分析區別事物、分析劃類和定量分析准確地說明事物變化的程度和趨勢，為理論分析提供了堅實的基礎。在此基礎上，理論分析承擔著透過調查感性材料，揭示事物內在本質和發展規律，證實或者證偽理論假設的任務，對於應用性調查課題，還承擔著在理論說明的基礎上進一步對實際工作提出對策建議的任務。