工具分析法常用的方法

A. 市場分析工具和方法都有哪些

看什麼地方場合 如果朋友在一起聚一聚 沒關系的 工作中就不要這樣了 啰嗦有時候很讓人反感 如果是在對待追女孩當中 勁量少說話 要說就要帶點內涵 或...

B. 目前常用的戰略分析工具有哪些

戰略分析工具是企業戰略咨詢及管理咨詢實務中經常使用的一些分析方法。

（一）SWOT分析法：SWOT是一種分析方法，用來確定企業本身的競爭優勢（strength），競爭劣勢（weakness），機會(opportunity)和威脅（threat），從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機結合。因此，清楚的確定公司的資源優勢和缺陷，了解公司所面臨的機會和挑戰，對於制定公司未來的發展戰略有著至關重要的意義。

（二）內部因素評價法：又稱做為內部因素評價矩陣（IFE矩陣）是一種對內部因素進行分析的工具。其做法是從優勢和劣勢兩個方面找出影響企業未來發展的關鍵因素，根據各個因素影響程度的大小確定權數，再按企業對各關鍵因素的有效反應程度對各關鍵因素進行評分，最後算出企業的總加權分數。

（三）外部要素評價法：又稱做外部因素評價矩陣（EFE矩陣）是一種對外部環境進行分析的工具，其做法是從機會和威脅兩個方面找出影響企業未來發展的關鍵因素，根據各個因素影響程度的大小確定權數，再按企業對各關鍵因素的有效反應程度對各關鍵因素進行評分，最後算出企業的總加權分數。

（四）競爭態勢評價法：又稱做競爭態勢矩陣（CPM矩陣）用於確認企業的主要競爭對手及相對於該企業的戰略地位，以及主要競爭對手的特定優勢與弱點。CPM矩陣與IFE矩陣的權重和總加權分數的涵義相同。編制矩陣的方法也一樣。但是，CPM矩陣中的因素包括外部和內部兩個方面的問題，評分則表示優勢和弱點。

（五）波士頓矩陣法：波士頓矩陣又稱市場增長率-相對市場份額矩陣、波士頓咨詢集團法、四象限分析法、產品系列結構管理法（BCG）等。

(2)工具分析法常用的方法擴展閱讀：

戰略分析工具是企業戰略咨詢及管理咨詢實務中經常使用的一些分析方法。戰略分析的目的是通過一定的手段和方法從復雜的信息與線索中，清理出重點影響客戶戰略形成的因素，以便於下一步的戰略選擇和制定。

C. 常用的分析方法及模型有哪些

質量及生產管理工具

1.TPM：生產改善過程中的重要工具之一

2.TQM：一項持續變革的有效管理體系

3.定置管理：強化現場管理和謀求系統改善的科學管理方法

4.5S現場管理法：現場科學管理的基礎工具

5.六西格瑪：世界最先進的質量管理法

6.JIT生產方式：使生產有效進行的新型生產方式

7.QFD法：一種顧客驅動的先進質量管理應用技術

8.田口方法：質量管理利器、企業技術創新不可或缺的工具

9.甘特圖：最常用的項目控制管理的有效工具

10.OPT：改善生產管理技術的新方式

11.PDCA：循環有效控制管理過程和工作質量的工具

12.AUDIT法：保證產品質量的先進質量管理控制方法

13.大規模定製：21世紀最重要的、最具競爭優勢的生產模式

D. 工具變數法分析方法，學習資料，問題求助

#計量經濟學的定義
計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎，運用數學、統計學方法與電腦技術，以建立經濟計量模型為主要手段，定量分析研究具有隨機性特性的經濟變數關系。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
#計量經濟學的研究步驟和方法
確定變數和數學關系式-模型設定；分析變數間具體的數量關系-估計參數；檢驗所得結論的可靠性-模型檢驗；經濟分析和預測-模型應用
#分布滯後模型估計的困難有哪幾個
A．自由度問題。自由度過分損失，到時估計偏差增大，顯著性檢驗失效。
B．多重共線性問題。滯後變數常存在多重共線性。
C．滯後長度難以確定。
#工具變數法
1．與所代替的解釋變數高度相關
2．與隨機擾動項不相關
3．與其他解釋變數不相關，以免出現多重共線性
#虛擬變數的基本概念
虛擬變數是人工構造的取值為0和1的作為屬性變數代表的變數
#聯立方程模型的區別
A．聯立方程組模型由幾個單一方程組成。被解釋變數不只一個。
B．模型里有隨機方程，也有確定性方程，但必含有隨機方程。
C．被解釋變數和解釋變數之間不僅是單向因果關系，也可能互為因果。
D．解釋變數可能與隨機擾動項相關。
#非完全多重共線性後果：
1.參數估計量方差增大
2.對參數區間估計時，置信區間趨於變大
3.嚴重時，假設檢驗容易作出錯誤判斷
4.嚴重時，可能r2較大和f檢驗顯著性高，但t檢驗可能不顯著，得出錯誤結論
#多重共線性檢驗：
1．簡單相關系數檢驗
2．方差擴大因子法
3．直觀判斷，如回歸系數標准差大，或與經濟理論背離
4．逐步回歸法
#自相關：
經濟系統的慣性。經濟活動滯後效應。數據處理造成的相關。蛛網現象。模型設定偏誤。零均值，低估參數估計值的方差，對模型預測的影響，高估t，f，r2不可靠，對模型影響，降低預測精度。
#異方差：
模型中省略某些重要解釋變數。模型設定誤差。測量誤差的變化。截面數據中總體各單位的差異。無偏，一致，非有效，誇大估計參數的統計顯著性，對預測影響，Y的預測非有效。

E. 做分析有哪些方法

方法/步驟

1／5
比較分析法

是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。

2/5

分組分析法

統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。

統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。

3/5

回歸分析法

回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。



4/5

因素分析法

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。



5/5

工具：

除了各種科學分析法，在過網路推廣時，我們還會用到各種工具：

一、 各種數據分析工具。其實大部分數據分析可以用EXCEL解決，再高階一點可以用SPSS、SAS等軟體。《誰說菜鳥不會數據分析》一書就詳細分析了各種工具和實用方法，公眾號<shop123電商>里有一些關於這本書的研究，有興趣可以關注下。

二、  關鍵詞提取。如何從一大推雜亂的信息中提取出關鍵信息？如何利用這些關鍵信息去推廣自己的產品/網站？光年有一款簡單好用的關鍵詞提取工具，可以通過分析文本內容提取出關鍵信息，從而應用到SEO做關鍵詞研究、優化文章標題或文案、PPC關鍵詞選擇等各種應用場景。

F. 戰略管理常用的6種分析工具

戰略管理常用的6種分析工具

下面我為大家介紹六種常用的戰略管理分析工具，希望幫助到大家。

一、戰略管理分析工具之波特五力分析模型

五力分析模型是邁克爾·波特(Michael Porter)於80年代初提出的戰略管理分析工具，對企業戰略制定產生全球性的深遠影響。用於競爭戰略的分析，可以有效的分析客戶的競爭環境。五力分別是：供應商的討價還價能力、購買者的討價還價能力、潛在競爭者進入的能力、替代品的替代能力、行業內競爭者現在的競爭能力。五種力量的不同組合變化最終影響行業利潤潛力變化。

二、戰略管理分析工具之安迪·格魯夫的六力分析模型

六力分析的概念是英特爾前總裁安迪·格魯夫(Andrew S. Grove)，以波特的五力分析架構為出發點，重新探討並定義產業競爭的六種影響力。他認為影響產業競爭態勢的因素分別是：

1.現存競爭者的影響力、活力、能力;

2.供貨商的影響力、活力、能力;

3.客戶的影響力、活力、能力;

4.潛在競爭者的影響力、活力、能力;

5.產品或服務的替代方式;

6.協力業者的力量。

透過此六種競爭力量的戰略管理分析，有助於釐清企業所處的競爭環境，點出產業中競爭的關鍵因素，並界定最能改善產業和企業本身獲利能力的策略性創新。

三、戰略管理分析工具之新7S原則

新7S原則(Principal of New 7S)，由美國管理大師達·維尼提出，強調的是企業能否打破現狀、抓住主動權和建立一系列暫時的優勢。新7S原則的經營思維架構，具體包括：這里的“7S”指的是：(1)更高的股東滿意度(Stockholder satisfaction)。這里的“股東”是一個十分廣泛的概念，即客戶的概念，包括過去企業最重視的股東、市場導向管理中迅速得到重視的顧客以及近幾年人本管理的主角即員工。

(2)戰略預測(Strategic soothsaying)。要做到客戶滿意，公司就必須用到戰略預測。了解市場和技術的未來演變，就能看清下一個優勢會出現在哪裡，從而率先創造出新的機會。

(3)速度定位(Speed)。在如今超強競爭環境下，成功與否在於能否創造出一系列的暫時優勢，所以公司快速從一個優勢轉移到另一個優勢的'能力非常重要。速度讓公司可以捕捉需求、設法破壞現狀、瓦解競爭對手的優勢，並在競爭對手採取行動之前就創造出新的優勢。

(4)出其不意的定位(Surprise)。經營者們要做的工作，是探尋價值創新的道路，而很少去控制和管理現有的業務運作。

(5)改變競爭規則(Shifting the rules against the Competition)。改變競爭規則可以打破產業中既有的觀念和標准模式。亦步亦趨，是被動應戰，常常取不到好的效果。

(6)告示戰略意圖(Signaling Strategic intent)。向公眾及產業內同行公布你的戰略意圖和未來行動，有助於告誡競爭對手，不要侵入你的市場領域;同時，還可以在顧客中有效地形成“佔位效應”，即有購買意圖的顧客會等待告示公司的該種產品研製生產出來後再購買，而不去購買市場上已有的其他公司的同類產品。

(7)同時的、一連串的戰略出擊(Simultaneous and sequential Strategic thrusts)。僅有靜態的能力，或是僅有優良的資源都是不夠的，資源需要有效地加以運用。公司戰略成功的關鍵，在於將知識和能力妥善運用，以一連串的行動奪取勝利，並將優勢迅速移到不同的市場。

四、戰略管理分析工具之藍海戰略(Blue Ocean Strategy)

藍海戰略(Blue Ocean Strategy)是由W·錢·金(W. Chan Kim)和莫博涅(Mauborgne)提出的。

藍海戰略認為，聚焦於紅海等於接受了商戰的限制性因素，即在有限的土地上求勝，卻否認了商業世界開創新市場的可能。運用藍海戰略，視線將超越競爭對手移向買方需求，跨越現有競爭邊界，將不同市場的買方價值元素篩選並重新排序，從給定結構下的定位選擇向改變市場結構本身轉變。

藍海以戰略行動(Strategic Move)作為分析單位，戰略行動包含開辟市場的主要業務項目所涉及的一整套管理動作和決定，在研究1880年～2000年30多個產業150次戰略行動的基礎上，指出價值創新(Value Innovation)是藍海戰略的基石。價值創新挑戰了基於競爭的傳統教條即價值和成本的權衡取捨關系，讓企業將創新與效用、價格與成本整合一體，不是比照現有產業最佳實踐去趕超對手，而是改變產業景框重新設定游戲規則;不是瞄準現有市場“高端”或“低端”顧客，而是面向潛在需求的買方大眾;不是一味細分市場滿足顧客偏好，而是合並細分市場整合需求。

五、戰略管理分析工具之戰略十步驟系統

戰略管理十步驟系統是有助於企業從受眾的角度發現市場的一種工具，十步驟系統模型包括：企業理念、環境分析、競爭控制、客戶分析、自身狀況分析、潛力分析、目標描述、視覺化/工作程序化、市場營銷戰略、市場營銷控制。每一部分的內容自成體系。

六、戰略管理分析工具之四種戰略類型

雷蒙德·邁爾斯(Raymond Miles)和查爾斯·斯諾(Charles Snow)在1978年《組織戰略、結構和方法》(Organization Strategy， Structure， and Process)一書中認為， 企業戰略並不是取決於組織的類型或風格，而是取決於那些需要戰略解決的基本性問題：

事業問題(Entrepreneurial problem)： 企業如何管理市場份額。工程問題(Engineering Problem)： 企業如何執行解決事業問題的方案。

行政問題(Administrative Problem)：企業應該如何架構以適應解決前兩個問題的需要。

基於這三種類型的問題，他們將企業分為四種戰略類型：

1、防禦者(Defender)。作為成熟行業中的成熟企業，採用高效生產、嚴格控制、連續、可靠的手段，努力尋求保護自己的市場地位。

2、 探索者(Prospector)。一種致力於發現和發掘新產品和新市場機會的企業。它的核心技能是市場能力和研發能力，它可以擁有較多的技術類型和較長的產品線。

3、分析者(Analyser)。這是一類規避風險同時又能夠提供創新產品和服務的企業。它致力於有限的一些產品和技術，以質量提高為手段，力爭超越競爭對手。

4、反應者(Reactor)。這是一類對企業外部環境缺乏控制的企業，它既缺乏適應外部競爭的能力，又缺乏有效的內部控制機能。它沒有一個系統化的戰略設計與組織規劃。

G. 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹

大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。

一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。

H. 數據分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：發生了什麼?

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什麼會發生?

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

3. 預測型分析：可能發生什麼?

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什麼?

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

關於數據分析常用的4大分析方法的內容，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。

I. 分析常用的方法有哪些

工作分析的方法
（一）訪談法
訪談法又稱為面談法，是一種應用最為廣泛的職務分析方法。是指工作分析人員就某一職務或者職位面對面地詢問任職者、主管、專家等人對工作的意見和看法。在一般情況下，應用訪談法時可以以標准化訪談格式記錄，目的是便於控制訪談內容及對同一職務不同任職者的回答相互比較。
（二）問卷調查法
問卷調查法是工作分析中最常用的一種方法，具體來說，由有關人員事先設計出一套職務分析的問卷，再由隨後工作的員工來填寫問卷，也可由工作分析人員填寫，最後再將問卷加以歸納分析，做好詳細的記錄，並據此寫出工作職務描述。
（三）觀察法
觀察法是一種傳統的職務分析方法，指的是工作分析人員直接到工作現場，針對特定對象（一個或多個任職者）的作業活動進行觀察，收集、記錄有關工作的內容、工作間的相互關系、人與工作的關系以及工作環境、條件等信息，並用文字或圖標形式記錄下來，然後進行分析與歸納總結的方法。
（四）工作日誌法
工作日誌法又稱工作寫實法，指任職者按時間順序詳細記錄自己的工作內容與工作過程，然後經過歸納、分析，達到工作分析的目的的一種方法。
（五）資料分析法
為降低工作分析的成本，應當盡量利用原有資料，例如責任制人本等人事文件，以對每個項工作的任務、責任、權利、工作負荷、任職資格等有一個大致的了解，為進一步調查、分析奠定基礎。
（六）能力要求法
指完成任何一項工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）關鍵事件法
關鍵事件法要求分析人員、管理人員、本崗位員工，將工作過程中的「關鍵事件」詳細地加以記錄，可在大量收集信息後，對崗位的特徵要求進行分析研究的方法（關鍵事件是使工作成功或失敗的行為特徵或事件，如成功與失敗、盈利或與虧損、高效與低產等）。