集中分析數據的兩種方法

1. 數據分析方法有哪些

一、描述性統計
描述性統計是一類統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以在做數據分析之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基於觀測數據建立變數間適當的依賴關系，以分析數據內在規律。
1. 一元線性分析
只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變數X與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數Y或其殘差必須服從正態分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變數，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；
2）總體分布雖然正態，數據也是連續類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、K-量檢驗等。

2. 數據分析的幾種常用方法21-10-27

幾種常見的數據分析分析方法：
1.周期性分析（基礎分析）
What ：主要是從日常雜亂的數據中，發現周期性出現的現象，而從避免或改善問題的發生。常見的兩種周期：自然周期和生命周期。
需要注意的點：雖然周期性分析主要針對時間序列，但不全是，例如公眾號的文章閱讀走勢不僅和日期（工作日或周末）相關，也和文章類型相關。
例如：銷售中3,6,9,12月，由於績效考核出現的峰值
            重點節假日對和交付的影響
            產品銷售的季節性影響（例如北方下半年的採暖產品，入夏空調的銷售旺季等）
How： 自然後期的時間維度，根據分析的需求，可從年（同環比，業績達成、和行業趨勢對比），月（淡旺季、銷售進度、生產預測），周（一般較少），日（工作日，非工作日的差異分析），時（時間分布，工作時段，上下班高峰，晚上，主要和大眾消費行為分析相關）進行展開
生命周期一種常見的分析就「商品生命周期」，商品銷量隨上市時間的變化，通過時間軸+指標走勢組合出來的。這種分析對快消品或者產品迭代速度很快的商品（典型如手機）是比較重要的，可以用於監控產品的市場表現，對照市場活動可以量化活動效果以及產品線的經營情況，如持續跟進，則可針對性的提出產品上市的建議。

2.矩陣分析（重要分析方法）
矩陣分析是數據分析中非常重要的分析方法。主要解決分析領域的一個非常致命的核心問題：「到底指標是多少，才算好」。
平均數是一個非常常用的數據維度，但是單一維度，並不能充分評價好壞。例如考核銷售，如果只考核業務銷售業績，那麼業務人員一定會傾向賣利潤低的引流產品。那種利潤高，價格高，不容易賣的利潤型產品就沒人賣了，最後銷售越多，公司的利潤反而下降了。這個時候通過兩個維度：銷售規模和銷售利潤，構建交叉矩陣，就能將業務業績進行更有效的區分。

舉個簡單的例子，一個銷售團隊，10名銷售一個月內開發的客戶數量，產生的總業績用矩陣分析法進行分析（具體數據略）：
第一步：先對客戶數量、業績求平均值
第二步：利用平均值，對每個銷售人員的客戶數量、業績進行分類
第三步：區分出多客戶+高業績，少客戶+高業績，多客戶+低業績，少客戶+低業績四類

矩陣分析把關鍵業務目標拆分為兩個維度，每個維度進行高低分類，進而可以對目標進行更加立體的描述。維度高低分類多採用 平均值作為參考 值。
注意：有兩個場景，是不適合用矩陣分析法：
一：有極大/極小值影響了平均值的時候，一般出現極大/極小值的時候，可以用： 分層分析法 。
二：兩個指標高度相關的時候，例如用戶消費金額與消費頻次，兩個指標天生高度相關，此時數據分布會集中在某一個或兩個區域，矩陣分析法的業務解讀能力接近0，可採用 相關分析法

3.結構分析
What： 結構分析是將分析的目標，向下分解，主要用於發現問題。
例如銷售分析，可以按照區域—省—市 一級級的分解，分解之後可以更好的看出影響銷售業績的影響因素在哪個位置。
 結構分析可以有多個維度，取決於我們需要分析的方向。例如還是銷售分析，可以從產品構成進行拆解，也可用從業務形態拆解
How：如何進行結構分析？
第一步：定出要分析的關鍵指標（一般是業績、用戶量、DAU、利潤等等）
第二步：了解關鍵指標的構成方式（比如業績，由哪些用戶、哪些商品、哪些渠道組成）
第三步：跟蹤關鍵指標的走勢，了解指標結構變化情況
第四步：在關鍵指標出現明顯上升/下降的時候，找到變化最大的結構分類，分析問題
注意：結構分析的不足
結構分析法是一種：知其然，不知其所以然的方法。只適用於發現問題，不能解答問題

4.分層分析
What： 分層分析，是為了應對 平均值失效 的場景。典型的平均值失效例如平均工資，很多人都被「代表」。這個時候需要把收入群體分成幾類，例如土豪，普通百姓，窮光蛋等，後面進行分析時就比較清楚了。業內也有一些不同的叫法，比如應用於商品的，叫ABC分類，應用於用戶的，叫用戶分層，應用於業務的，叫二八法則。本質都是一回事。
How：如何進行分層分析
1.明確分層對象和分層指標
    例如：想區分用戶消費力，分層對象就是：用戶，分層指標就是：消費金額
               想區分商品銷售額，分層對象就是：商品，分層指標就是：銷售金額
                想區分部銷售額，分層對象就是：分部，分層指標就是：銷售收入
2.查看數據，確認是否需要分層。分層是應對平均值失效的情況的，存在極值影響的情況，則適合分層。
3.設定分層的層級。最好的解決辦法是老闆拍板，其次可以用「二八原則」，以上述銷售業績分層為例，可以先從高到低排序，然後把累積業績佔80%的人選出來，作為「第1層級（優等）」，其他的歸為「第2層級（次等）」。有時如果顆粒度不夠，也可以用「二四六八十」法則」。
如何應用分層
分層的最大作用是幫我們看清楚：到底誰是主力 ，誰是吊車尾。從而指導業務，從人海戰術向精兵簡政思考。
根據分層的結果找出差距，進而提出（假設）差異背後可能的原因，通過其它方式進行
應用 ：客戶分析，目前系統中客戶超5000個，為了更好的了解客戶結構，可以通過分層分析的方法對這5000個客戶進行分層，分層的方式通過年銷售規模，可以按照累計規模排序，一般採用4-6個層級，每個層級可以給一個標簽。例如王者客戶，腰部客戶，mini客戶等。分層後，便可以針對性的進行分析，例如客戶層級的銷售佔比，變動，各層級客戶的銷售構成，結合其它方法就可以有較全面的分析

5.漏斗分析（待補充）

6.指標拆解（待補充）

7.相關性分析（待補充）
What ：兩個（或多個）因素之間的關系。例如員工人數與銷售額，市場推廣與銷售業績，天氣和銷售表現等
            很多因素我們直觀的感覺到之間有聯系，相互影響，但具體的關系是什麼，如何產品影響的，可以通相關性分析來量化。
例如，客戶開拓中拜訪客戶的次數和客戶成交是否有關系？
           拜訪次數多，表明客戶也感興趣，所以成功幾率大
           拜訪這么多，客戶還不成交，成功幾率不大
            客戶成交和拜訪關系不太大，主要看你是否能打動他
How ：兩種聯系：直接關系，間接關系
直接關系 ：整體指標與部分指標的關系——結構分析，例如銷售業績與各中心的業績
                  主指標與子指標的關系——拆解分析，例如總銷售規模和客戶數量與客戶銷售規模
                   前後步驟間的關系——漏斗分析：例如銷售目標和項目覆蓋率，儲備率，簽約等因素間的關系
        聯系中，指標之間出現一致性的變化，基本是正常，如果出現相反的變動，則需要關注，這可能是問題所在
間接關系 ：要素之間沒有直接的聯系，但存在邏輯上的連接。例如推廣多了，知名度上市，進而銷售額上升。
                  由於關系非顯性，需要通過處理進行評價，常用的就是散點圖和excel中的相關系數法
在明確相關性後，就可以通過改變其中一個變數來影響和控制另一個變數的發展。
注意：相關性分析也存在很大的局限。主要體現在相關性並不等同因果性。例如十年前你在院子里種了一顆樹，你發現樹每天的高度和中國近十年GDP的增速高度相關，然後這兩者間並沒有什麼實質性的聯系。此次相關性分析過程中一定注意要找到關聯的邏輯自洽。

8.標簽分析（待補充）

9.

3. 數據分析常用的分析方法有哪些

1. 描述型分析

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

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

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

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。

4. 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。

5. 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。

6. 常用數據分析處理方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析：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。
2、因子分析：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，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。
3、相關分析：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、對應分析：對應分析也稱關聯分析、R-Q型因子分析，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。
5、回歸分析：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。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。
6、方差分析：又稱「變異數分析」或「F檢驗」，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。

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7. 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

8. 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

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。

2、因子分析(Factor Analysis)

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，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，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。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，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。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)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。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，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。

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