資料分析方法是什麼意思

『壹』 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『貳』 數據分析法指的是什麼

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。

數據分析常用方法

1、對比分析法，分析差異，揭示數據代表的事物的發展變化和規律性。

2、相關分析法，用來研究變數之間存在但又不確定的相互關系以及密切程度的分析，確定有無關系，確定現象之間關系的密切程度。

3、綜合評價分析法，將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標進行評價，用於解決復雜的分析對象。

數據分析的基本思路

數據分析應該以業務場景為起始思考點，以業務決策作為終點。

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。

首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。只有明確了分析目的，分析框架才能跟著確定下來，最後還要確保分析框架的體系化，使分析更具有說服力。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。

這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據比如公司自己的業務資料庫中的業務數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據例如一些公開出版物或者第三方的數據網站。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。

而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、可視化

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。大多數情況下，人們更願意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效直觀。

6、撰寫報告

撰寫數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過清晰的結構和圖文並茂的展現方式去展具有建設意義的解決方案。

『叄』 資料分析方法有哪些

一、社會科學的研究步驟

在每一個環節都需要理論的指導。其中，在檢驗研究假設結束之後，需要與現有的文獻對話，再次發現新問題，開始新一輪的研究過程。在這個環節之中，資料分析作為重要一環，對於社會科學的研究極為重要。

二、資料分析的方式分類

教育研究包含多樣化的研究方法及分類。一般情況下，按照認識論基礎，研究方法可以分為定量研究、定性研究和混合研究。

也有部分學者按照研究目的、手段等對研究方法進行分類。比如別敦榮和彭陽紅將研究方法分為：理論思辨、經驗總結、歷史研究、調查研究、比較研究、數學分析、質的研究和個案研究；

在國內，根據劉良華對研究方法的分類大體上有三個基本類型：實證研究（量化的、質化的）、思辨研究（又稱理論研究）、實踐研究（常以教育對策、教育反思、教育改革形式顯現）。實證研究是基於「事實」的方式進行論證並有規范的研究設計和研究報告。

陳向明指出，「研究方法」一般包含三個層面：第一，方法論，即指導研究的思想體系，其中包括基本的理論假定、原則、研究邏輯和思路等；第二，研究方法或方式，即貫穿於研究全過程的程序與操作方式；第三，具體的技術和技巧，即在研究的某一階段使用的具體工具、手段和技巧等。

文中所採取的分類是按照陳向明定義中的第三個層面為標准進行的分類。在實際的研究過程中大多數時候是以一種研究方法為主，其他為輔，交叉使用的。以下內容是介紹每一種具體的方式。

那麼資料搜集上來了？該如何分析呢？

三、具體的資料分析方式

01.思辨分析

（1）歷史研究方法

歷史研究法是運用歷史資料，按照歷史發展的順序對過去事件進行研究的方法。亦稱縱向研究法，是比較研究法的一種形式。在政治學領域中，它著重對以往的政治制度、政治思想、政治文化等的研究。

歷史研究的目的在於解決政治制度的現狀及其演變趨向。但不是斷章取義地分析政治制度的現狀，而是系統地研究它們以往的發展及其變遷的原因。歷史研究法主要是研究政治制度的發展歷史，從各種事件的關系中找到因果線索，演繹出造成制度現狀的原因，推測該制度未來的變化。

（2） 比較研究方法

比較研究法就是對物與物之間和人與人之間的相似性或相異程度的研究與判斷的方法。比較研究法可以理解為是根據一定的標准，對兩個或兩個以上有聯系的事物進行考察，尋找其異同，探求普遍規律與特殊規律的方法。按屬性的數量，可分為單向比較和綜合比較。按時空

『肆』 常用的數據分析方法是什麼

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。

『伍』 數據分析法是什麼呢

數據分析法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。

目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。

數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

『陸』 社會研究資料的分析方法有哪些

社會實踐進行研究時，一般都會查找相關研究資料，即調查研究型實踐活動在完成調查任務之後，進入研究階段。這是社會調查的深化、提高階段，直接影響和決定調查活動是否出成果以及成果質量的高低。

其實，對研究資料進行分析，一般包括資料的整理、定量資料的統計分析、定性資料的加工分析等步驟，其中定量資料分析、定性資料分析是最重要的步驟。

完成以上兩個對社會研究資料的分析方法，這些收集來的資料才能夠被充分、合理地利用，也才能夠使社會實踐的步驟更進一步。除了這兩個分析方法之外，還有其他對社會實踐的資料分析有積極作用的方法，可以將這些方法合理地結合在一起使用，將資料的價值發揮到最大，這樣，社會實踐將會進行地更加順利和順暢，這樣，社會實踐才能取得成功。

『柒』 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。