⑴ 數據分析的三個常用方法是什麼
一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數據說到底，就是這樣一個工具——通過數據，我們可以衡量產品，可以了解產品，可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域，這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分，在日常產品工作中可以發揮比較大作用。
本文主要討論一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。
4. 小結
趨勢，對比，細分，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。
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⑵ 數據分析的分析方法有哪些
數據分析的分析方法有：
1、列表法
將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。
2、作圖法
作圖法可以最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，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。
圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。
圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。
(2)三年體測數據對比分析方法擴展閱讀：
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
⑶ 數據分析的方法有哪些
數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。
1.對比分析法：對比分析法指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。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。
數據分析方法是數據統計學當中應用非常廣泛的方法，具體方法有很多種，具體採用的時候因人而異。
⑷ 怎樣對數據進行分析
數據分析方法：
1、對比分析法
對比分析法是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。常見的對比有橫向對比和縱向對比。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。
2、分組分析法
分組分析法是根據數據的性質、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。
5、AB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。
⑸ 常用的數據分析方法有哪些
常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。
⑹ 數據分析->分析方法
1.對比分析：
靜態比較是在同一時間條件下對不同總體指標的比較，如不同部門，不同地區，不同國家的比較，也叫橫向比較，簡稱橫比。
動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。
實踐：1）.與目標對比。
實際完成與目標對比屬於橫比。
如果一年還沒過完，可以拆分成階段，再對比，或者計算完成率
2）.不同時期對比
不同時期對比，屬於縱比。
與去年同期對比，簡稱同比（主要考慮季節周期性變化，淡旺季）
與上個月對比，簡稱環比
3）.與同級，單位，部門屬於橫比
4）.行業內對比屬於橫比，與行業標桿，競爭對手或者行業的平均水平
5）.活動效果對比
對某項營銷活動開戰前後進行對比，屬於縱比。可以看出活動是否有效果
還可對企業投放廣告的前後業務狀況進行對比，了解投放廣告是否有效，知名度是否提高，銷 量是否大幅增長。
另外對比對象的計量單位，指標類型等要一致，對象之間相似之處越多，越具有可比性。
最後算出每一行的分數再排序。如果有0的話，就全部結果+1.
某指標權重=（某指標新的重要性合計得分/所有指標新的重要性合計得分）*100%
7.杜邦分析法
8.漏斗圖分析法
瀏覽商品（40%）->放入購物車（75%）->生成訂單(67%)->支付訂單（85%）->完成交易
9.矩陣關聯分析法 也叫象限圖分析法
以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸組成一個坐標系，按某一標准（平均值，經驗值等）劃分，將要分析的某個事物投射在四個象限內，進行交叉分析，直觀的將兩個屬性的關聯性展示出來。
先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利於工作效率。
如果好幾項落在了一個緯度，那麼先執行哪一個就需要再加入一個屬性進行判斷。例如加入改進難度，可以用氣泡表示改進的難易程度，氣泡越大，難度越大。
10.發展矩陣
要了解2008-2010年的發展，距可以將三年的數據畫在同一張矩陣表中，畫上箭頭。
⑺ 兩組數據比較差異應該怎麼做用什麼方法用SPSS怎麼做 在線等！謝謝大家啦！
兩組數據比較差異可以使用獨立樣本t檢驗，這個在SPSSAU里就可以做。
獨立樣本t檢驗-SPSSAU
⑻ 數據分析方法（一）：對比與對標
對比是 數據分析 最基本的方法，通過對比識別數據差異。但是對比有得失。在分析過程中，對比得當可獲得精準結論，但對比分析也存在陷阱，比如某產品近期銷售數據在下滑，想當然得會得出結論此產品受歡迎度在下降，但是查看銷售比（銷售數/DAU）卻在上升，所以只是因為DAU下降了。
所以如何去有效對比？
1、 橫向、縱向多維度對比
對比的前提是兩個事物或統一個事物的兩個狀態，其次必須要有一個對比的指標或標准（這里可稱為對比的度量）。對比的兩事物一個是主體，另一個是客體。也就是明確對比的三要素：主體、客體和度量。比如小明比小王高5cm，就是一個最簡單的對比，這里小明是主體，小王是客體，度量身高，且人們對於身高這個度量存有共識。但如果去大排檔吃一碗炒飯50元，可能覺得很貴。那如果是取希爾頓吃一碗炒飯128元可能就不覺得貴，這里我們選擇了常識作為比較的基準，客體也沒有問題，問題在於我們所謂的「常識」並非所有人的「共識」，如果不是共識，就要非常謹慎地得出結論，否則就容易從自我出發做出判斷，影響結論的中肯性。
2、建立標准化的對比客體和度量
就是因為標准可以是認為確定的，所以存在質疑和不確定性。
建立標准化的對比可以是時間標准、空間標准、特定標准、計劃標准。
3、 比率的對比
常見的對比是大小的對比、數量的對比，比如銷售額的對比，人數的對比，使用不同的對比指標會得到不同的結論，我們把對比標準的選擇叫做視角，視角不同，結論不同。比如上述對比小明小王倆同學，身高是視角事宜，除此之外還有年齡、學習成績、顏值等等。在對比各種變化的原因時，我們也有各種模型，我們所要做的就是找到合適的對比視角。
直接描述事物的變數：長度、數量、高度、寬度等
加工後可得到：增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。
如下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高於B公司，但是B公司的增速迅猛，高於A公司，即使後期增速下降了，最後的銷售額還是趕超。（數據都是筆者瞎編的，工具用的是FineBI）
3、 指標的邏輯與管理指標
數據分析師有一個關鍵的職能就是要設計「指標」來對比，設計指標和應用指標有著天壤之別。比如某保健品公司，他們的產品是各類補品及奶粉，他們的業務與市場中人口的出生率、老齡化速度、市場整體購買力、對保健品的消費觀念有著直接關系，還與政府對這個市場的管控力度有關。分析這么多之後，有沒有一個指標來反映這些綜合的因素，它的正反代表著好壞。
考慮到以上因素需要構建一個綜合性的指標，這需要各種數據的加權計算。在不考慮市場規模的情況才，可以先構建一個指標指數模型：
Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……
Y 可定為市場吸引力指標值
X1 可定為老齡化程度
X2 可定為市場整體購買力
X3 可定為市場對保健品的品牌的看法
X4 可定為政府對這個市場的管控力度
abcd是系數，分別代表影響力程度
當然以上只是簡單的羅列，實際情況比如X2還能分解出多個影響指標，甚至整體可以換成乘法模型，指數模型。。。
4、 對標的層次和維度
設定了各項管理指標後，剩下的就是比較工作了。從變化到追蹤事物變化的詭計，找到問題的根源，從而找到書屋發展規律，這個過程叫對標。對標可以和自己比，也要和別人和競品比。
對標的維度有規模指標、速度指標、效率指標、效益指標。
規模指標比如營業額、銷售額，電商平台的UV、日活，醫院的一天接診數量，年營業收入額；
速度指標往往代表著活力，也是看未來趨勢和潛能的重要指標類，包括各種運營管理指標的速度指標。
效率指標即投入和產出比，如果投入的是時間，月度產值、季度產值；如果投入的是凈資產、則凈資產周轉率；如果投入的是人，人均產值，人均銷售額。
⑼ 3年數據如何對比
使用柱狀圖表或折線圖表對比起來會非常直觀
⑽ 數據分析法之對比分析法
數據分析中有很多數據分析的方法，通過這些方法我們能夠直接分析出數據中隱藏的有價值的信息，從而得到一個准確的結果。而數據分析方法中，對比分析法是一個十分常用的方法，在這篇文章中我們就詳細的為大家介紹一下對比分析法的相關知識。
1.對比分析法的定義
對比分析法是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。對比分析法的特點就是可以非常直觀地看出事物某方面的變化或差距，並且可以准確、量化地表示出這種變化或差距是多少，這就是對比分析法的定義。
2.對比分析法的分類
其實對比分析法可分為靜態比較和動態比較兩類，其中靜態比較就是指在同一時間條件下對不同總體指標的比較，比如說不同部門、不同地區、不同國家的比較、也叫橫向比較，簡稱橫比。而動態比較就是指在同一總體條件下對不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較，簡稱縱比。動態比較和靜態比較這兩種方法既課單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標、相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。
3.對比分析法的實踐運用
對比分析法的實踐運用主要體現在五方面，第一就是與目標對比，具體就是實際完成值與目標進行對比，屬於橫比。第二就是與不同時期對比，具體就是選擇不同時期的指標數值作為對比標准，屬於縱比。第三就是對同級部門、單位、地區對比，具體就是與同級部門、單位、地區進行對比，屬於橫比。第四就是對行業內對比，具體就是與行業中的標桿企業、競爭對比或行業的平均水平進行對比，屬於橫比。第五就是與活動效果比，具體就是對某項營銷活動開展前後進行對比，屬縱比。同時，我們還可以對活動的開展狀況進行分組對比，這屬於橫比。
4.對比分析法的注意事項
我們在使用對比分析法的手需要注意的是指標的口徑范圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標准去衡量。同時還需要重視對比的對象要有可比性，對比的指標類型必須一致。無論絕對數指標、相對數指標、平均數指標，還是其他不同類型的指標，在進行對比時，雙方必須統一。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於對比分析法的相關知識，對比分析法是數據分析中一個常見的分析方法，如果我們掌握了這個方法，相信會對我們的數據分析工作更加有利。
