對數據量化分析的方法

Ⅰ 數據分析的三大方法

數據分析的三大方法：分析搜索數據、分析統計數據、分析行為數據。

數據分析，是對用戶行為的量化分析，它能夠從痕跡倒推出行為，然後把一切用戶的秘密都告訴你。數據分析的能力是當代互聯網時代，每一個人都必須具備的能力。

第一個方法是分析搜索數據。用戶有需求，他們第一時間，會上哪找答案呢？他們會上搜索引擎。用戶的需求，會通過「搜索關鍵字」，清晰無比地攤在你面前。

第三個方法是分析行為數據。有限的研發經費，是投資買域名，開發PC網站，還是做基於H5頁面的手機應用呢？這時，你就要分析用戶的行為數據了。很多人都知道，2017年天貓雙11的交易額達到了1682億，但是很多人沒有注意在屏幕上這個驚人的數字右下角。

有個小小的，同樣驚人的數字，叫無線成交佔比。這個數字在2014是45%，2015年68%，2016年82%，2017年達到了90%。也就是說，90%用戶的行為，已經移到了手機上。根據對這個行為數據的分析，你的決定應該很明顯了吧。

Ⅱ 定量分析方法有哪些

定量分析法有五種：

1、比率分析法。

2、趨勢分析法。對同一單位相關財務指標連續幾年的數據作縱向對比，觀察其成長性。通過趨勢分析，分析者可以了解該企業在特定方面的發展變化趨勢。

3、結構分析法。通過對企業財務指標中各分項目在總體項目中的比重或組成的分析，考量各分項目在總體項目中的地位。

4、相互對比法。它通過經濟指標的相互比較來揭示經濟指標之間的數量差異，既可以是本期同上期的縱向比較，也可以是同行業不同企業之間的橫向比較，還可以與標准值進行比較。通過比較找出差距．進而分析形成差距的原因。

5、數學模型法。在現代管理科學中，數學模型被廣泛應用，特別是在經濟預測和管理工作中，由於不能進行實驗驗證，通常都是通過數學模型來分析和預測經濟決策所可能產生的結果的。

定量分析是投資分析師使用數學模塊對公司可量化數據進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。定量分析的對象主要為財務報表，如資金平衡表、損益表、留存收益表等。其功能在於揭示和描述社會現象的相互作用和發展趨勢。

(2)對數據量化分析的方法擴展閱讀：

定量分析是識別危險的一種方法。原是分析化學的一個分支，以測定物質中各成分的含量為主要目標。根據所用方法的不同，分為重量分析、容量分析和儀器分析三類。因分析試樣用量和被測成分的不同，又可分為常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。後推廣為在明確劃分物質種類的前提下，即把物質定性以後，具體分析物質的強度、剛度、范圍變化量指標。在「量」 的方面分析物質，適於分析危險損失發生的概率、頻率和損失程度等量度指標。

定量分析網路

Ⅲ 定量分析方法有哪幾種

定量分析法（quantitative analysis method）是對社會現象的數量特徵、數量關系與數量變化進行分析的方法。在企業管理上，定量分析法是以企業財務報表為主要數據來源，按照某種數理方式進行加工整理，得出企業信用結果。定量分析是投資分析師使用數學模塊對公司可量化數據進行的分析，通過分析對公司經營給予評價並做出投資判斷。定量分析的對象主要為財務報表，如資金平衡表、損益表、留存收益表等。其功能在於揭示和描述社會現象的相互作用和發展趨勢。

Ⅳ 如何對數據進行量化分析

對事物進行量化處理，最主要是建立一個合理的維度，達到這個度就怎樣，沒到這個度又怎樣。每個公司的情況不一樣，有些大公司的員工只做一件事情也有的製作半件的都有，而在一些剛創業起步，50人以內的公司，很多都是一人兼多職的。

因此如果沒有一個好的合理的維度去定這個事物的數據，做的事情多的員工就會慢慢的沒有積極性，對公司是不利的。比如說100萬以下是正常要求，100-500萬是一個一級維度，在這個維度里繼續拿出多出的部分進行大比例分配給業務員，如100萬的是2%提成，多出的按3%提成。

還有就是產品的單價是50元低價給到業務員，如果業務員賣出的產品比50高，就將高出的部分再進行50%或者更多的獎勵，相信業務員都會盡最大努力去銷售。再對每個單和每個月每個季度對每個業務員進行一次考核，符合管理規定的積一個維度，後面的都按維度來進行資金待遇分配。

相關信息

量化分析就是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，從而達到分析比較的目的。人類對於股市波動規律的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

雖然量化分析可以幫助我們更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型。

Ⅳ 量化分析方法有幾種

量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施，它是風險應對計劃的一項依據，並作為風險監測和控制的組成部分。
（一）技術分析法

技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究，特別是對價格和交易量的研究，來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標，因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢，從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息（技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應），價格以趨勢方式演變，歷史價格趨於重演，並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。

（二）基本面分析法

基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。

當基本面分析法應用於選股時，通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析（宏觀），從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點，並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析（微觀）。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程，自上而下的分析決定了國別和行業的配置；同時，自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型，通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素，從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的，但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力，因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。

量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效，那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。

Ⅵ 數據分析方法一般分為哪三種

1、漏斗分析
漏斗分析是指通過數據分析找到有問題的業務環節，並對其優化。
漏斗分析兩大作用：其一，漏斗分析可以對各個業務階段的用戶、流量的變化進行監控，及時分析低轉化率的環節，找出流失的關鍵，並不斷優化。其二，漏斗分析可以根據不同的人群、渠道，進行差異化的分析，比如新渠道、新客戶，分析出最佳的和最差的，這樣能夠提高操作的准確性和效率。

3、對比分析法
對比分析法即對比數據，分析差別，可以直觀地看到某個方面的變化或差距，並能准確量化地表示這些變化或差距。對比分析既可以基於時間進行對比，也可以基於分類，如部門、地區、類別等進行對比。在工作中，我們會使用對比分析法比較多，比如，如上年的銷量對比、目標與實際對比等。我們在對比的過程中要注意要找相似的對比對象。比如，佛山的人口與上海的人口對比就沒有可比性，是毫無意義的。

Ⅶ 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠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，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

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Ⅷ 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.

Ⅸ 量化研究方法有哪些

量化方法有四個層次，即「定類量化」、「定序量化」、「定距量化」和「定比量化」。

• 定類量化：其實就是把樣本分類。例如國籍、性別等等屬性，都屬於「定類量化」。在這個層次上，要做的就是分類，但並不考慮類和類之間的關系。例如統計時性別分男女。「定類量化」的特點是分類都是平等的，如相關的結果有區別，則是後續研究的事了。

• 定序量化：也比較常見，人員考核的「優良中差」、事故分類的「特別重大、重大、較大和一般」都屬於「定序量化」。「定序量化」是在「定類量化」的基礎上，再把分類按照某種屬性進行排序。如果不同的樣本屬於不同的分類，那麼在這個屬性的維度上根據分類就可以對樣本進行排序，但並不能據此得出更多的結論。