分析方法可以按照哪些標准分類

Ⅰ 統計分析方法有哪些

統計分析方法有以下：
1、描述性統計分析方法。描述性統計分析方法是指運用製表和分類和圖形概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。
2、相關分析方法。相關分析方法是研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。
3、方差分析方法。方差分析是用來分析一項實驗的影響因素與相應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系。
4、列聯表分析方法。列聯表分析是用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息。

Ⅱ 數據分析的分析方法都有哪些

很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。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。回歸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；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

接著說相關分析方法，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。
然後說聚類分析方法。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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是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。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。
最後說一下對應分析方法。對應分析是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。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

Ⅲ 常用的分析方法有哪些

問題一：常見的數據分析方法有哪些 1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的 *** 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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
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。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation *** ysis），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，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析(Correspondence *** ysis)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 *** ysis)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；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
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。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。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。這個 還需要具體問題具體分析

問題二：在解決實際問題時常用的分析方法有哪些 在實際工作中,通常採用的技術分析方法有對比分析法,因素分析法和相關分析法等三種.
1、對比分析法
對比分析法是根據實際成本指標與不同時期的指標進行對比,來揭示差異,分析差異產生原因的一種方法.在對比分析中,可採取實際指標與計劃指標對比,本期實際與上期(或上年同期,歷史最好水平)實際指標對比,本期實際指標與國內外同類型企業的先進指標對比等形式.通過對比分析,可一般地了解企業成本的升降情況及其發展趨勢,查明原因,找出差距,提出進一步改進的措施.在採用對比分析時,應注意本期實際指標與對比指標的可比性,以使比較的結果更能說明問題,揭示的差異才能符合實際.若不可比,則可能使分析的結果不準確,甚至可能得出與實際情況完全不同的相反的結論.在採用對比分析法時,可採取絕對數對比,增減差額對比或相對數對比等多種形式.
比較分析法按比較內容（比什麼）分為：
（1）比較會計要素的總量
（2）比較結構百分比
（3）比較財務比率
2、因素分析法
因素分析法是將某一綜合性指標分解為各個相互關聯的因素,通過測定這些因素對綜合性指標差異額的影響程度的一種分析方法.在成本分析中採用因素分析法,就是將構成成本的各種因素進行分解,測定各個因素變動對成本計劃完成情況的影響程度,並據此對企業的成本計劃執行情況進行評價,並提出進一步的改進措施.
採用因素分析法的程序如下：
(1)將要分析的某項經濟指標分解為若干個因素的乘積.在分解時應注意經濟指標的組成因素應能夠反映形成該項指標差異的內在構成原因,否則,計算的結果就不準確.如材料費用指標可分解為產品產量,單位消耗量與單價的乘積.但它不能分解為生產該產品的天數,每天用料量與產品產量的乘積.因為這種構成方式不能全面反映產品材料費用的構成情況.
(2)計算經濟指標的實際數與基期數(如計劃數,上期數等),從而形成了兩個指標體系.這兩個指標的差額,即實際指標減基期指標的差額,就是所要分析的對象.各因素變動對所要分析的經濟指標完成情況影響合計數,應與該分析對象相等.
(3)確定各因素的替代順序.在確定經濟指標因素的組成時,其先後順序就是分析時的替代順序.在確定替代順序時,應從各個因素相互依存的關系出發,使分析的結果有助於分清經濟責任.替代的順序一般是先替代數量指標,後替代質量指標；先替代實物量指標,後替代貨幣量指標；先替代主要指標,後替代次要指標.
(4)計算替代指標.其方法是以基期數為基礎,用實際指標體系中的各個因素,逐步順序地替換.每次用實際數替換基數指標中的一個因素,就可以計算出一個指標.每次替換後,實際數保留下來,有幾個因素就替換幾次,就可以得出幾個指標.在替換時要注意替換順序,應採取連環的方式,不能間斷,否則,計算出來的各因素的影響程度之和,就不能與經濟指標實際數與基期數的差異額(即分析對象)相等.
(5)計算各因素變動對經濟指標的影響程度.其方法是將每次替代所得到的結果與這一因素替代前的結果進行比較,其差額就是這一因素變動對經濟指標的影響程度.
(6)將各因素變動對經濟指標影響程度的數額相加,應與該項經濟指標實際數與基期數的差額(即分析對象)相等.
上述因素分析法的計算過程可用以下公式表示：
設某項經濟指標N是由A,B,C三個因素組成的.在分析時,若是用實際指標與計劃指標進行對比,則計劃指標與實際指標的計算公式如下：
計劃指標N0=A0×B0×C0
實際指標N1=A1×B1×C1
分析對象為N1-N0的差額.
採用因素分析法測定各因素變動對指標N的影響程度時,......>>

問題三：常用的分析方法有哪些 目前系統安全分析法有20餘種，其中常用的分析法是：
（1）安全檢查表（safety check list）
（2）初步危險分析（PHA）
（3）故障類型、影響及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故樹分析（FTA）

問題四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不細說了，直接網路搜索此書――《贏取競爭的100+N工具箱(mba原版1862頁).pdf》 目錄太長，涉及版權也不能再上圖了
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問題五：常用的葯物分析方法有哪些 重量分析法
酸鹼滴定法
沉澱滴定法
氧化還原滴定法
非水滴定法
葯物儀器分析法
紫外分光光度法
質譜法
核磁共振波譜法
薄層色譜法
氣相色譜法
高效液相色譜法
電泳法和PH值測定法
物理常數測定法

問題六：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D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。

問題七：常用的數據分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基礎、更新知識。
基本技術怎麼強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。
資料庫查詢―SQL
數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘
你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網路等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？
行業知識
如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的了解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：
對於A部門，
1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？
2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是只要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。
3、這個數據是在哪個環節統計出來。在注冊環節，在下單環節，在成功支付環節。
4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？
在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從資料庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務了解，更行業知識了解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？
對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：
行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？
但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。
不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。
二、要有三心。
1、細心。
2、耐心。
3、靜心。
數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。
數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindman......>>

問題八：常用的多元分析方法？ 包括3類:①多元方差分析、多元回歸分析和協方差分析，稱為線性模型方法，用以研究確定的自變數與因變數之間的關系；②判別函數分析和聚類分析,用以研究對事物的分類；③主成分分析、典型相關和因素分析，研究如何用較少的綜合因素代替為數較多的原始變數。
多元方差分析
是把總變異按照其來源（或實驗設計）分為多個部分，從而檢驗各個因素對因變數的影響以及各因素間交互作用的統計方法。例如，在分析2×2析因設計資料時，總變異可分為分屬兩個因素的兩個組間變異、兩因素間的交互作用及誤差（即組內變異）等四部分,然後對組間變異和交互作用的顯著性進行F檢驗。
多元方差分析的優點
是可以在一次研究中同時檢驗具有多個水平的多個因素各自對因變數的影響以及各因素間的交互作用。其應用的限制條件是，各個因素每一水平的樣本必須是獨立的隨機樣本，其重復觀測的數據服從正態分布，且各總體方差相等。
多元回歸分析
用以評估和分析一個因變數與多個自變數之間線性函數關系的統計方法。一個因變數y與自變數x1、x2、…xm有線性回歸關系是指： 其中α、β1…βm是待估參數，ε是表示誤差的隨機變數。通過實驗可獲得x1、x2…xm的若干組數據以及對應的y值，利用這些數據和最小二乘法就能對方程中的參數作出估計，記為╋、琛常它們稱為偏回歸系數。
多元回歸分析的優點
是可以定量地描述某一現象和某些因素間的線性函數關系。將各變數的已知值代入回歸方程便可求得因變數的估計值（預測值），從而可以有效地預測某種現象的發生和發展。它既可以用於連續變數，也可用於二分變數（0，1回歸）。多元回歸的應用有嚴格的限制。首先要用方差分析法檢驗自變數y與m個自變數之間的線性回歸關系有無顯著性，其次，如果y與m個自變數總的來說有線性關系，也並不意味著所有自變數都與因變數有線性關系，還需對每個自變數的偏回歸系數進行t檢驗,以剔除在方程中不起作用的自變數。也可以用逐步回歸的方法建立回歸方程，逐步選取自變數，從而保證引入方程的自變數都是重要的。
協方差分析
把線性回歸與方差分析結合起來檢驗多個修正均數間有無差別的統計方法。例如，一個實驗包含兩個多元自變數，一個是離散變數(具有多個水平)，一個是連續變數，實驗目的是分析離散變數的各個水平的優劣，此變數是方差變數；而連續變數是由於無法加以控制而進入實驗的，稱為協變數。在運用協方差分析時，可先求出該連續變數與因變數的線性回歸函數，然後根據這個函數扣除該變數的影響，即求出該連續變數取等值情況時因變數的修正均數，最後用方差分析檢驗各修正均數間的差異顯著性，即檢驗離散變數對因變數的影響。
協方差分析兼具方差分析和回歸分析的優點
可以在考慮連續變數影響的條件下檢驗離散變數對因變數的影響，有助於排除非實驗因素的干擾作用。其限制條件是，理論上要求各組資料（樣本）都來自方差相同的正態總體,各組的總體直線回歸系數相等且都不為0。因此應用協方差分析前應先進行方差齊性檢驗和回歸系數的假設檢驗，若符合或經變換後符合上述條件，方可作協方差分析。
判別函數分析
判定個體所屬類別的統計方法。其基本原理是：根據兩個或多個已知類別的樣本觀測資料確定一個或幾個線性判別函數和判別指標，然後用該判別函數依據判別指標來判定另一個個體屬於哪一類。 判別分析不僅用於連續變數，而且藉助於數量化理論亦可用於定性資料。它有助於客觀地確定歸類標准。然而，判別分析僅可用於類別已確定的情況。當類別本身未定時，預用聚類分析先分出類別，然後再進行判別分析。
聚類分析
解決分類問題的一種統計方法。若給定n個觀測對象，每個觀......>>

問題九：常用的數學分析方法有哪些 你問的是什麼層次？
1、數學分析方法的基本內容是數學化、模型化和計算機化。從數學角度看，數學中發現了許多有實用價值的手段，如線性規劃、整數規劃、動態規劃、對策論、排隊論、存貨模型、調度模型、概率統計等等，對定量化的分析與決斷起到了重大的推動作用；從模型化角度看，每一種數學手段都包括了解決決策問題的具體數學模型，人們可以藉助於模型找出自己所需了解的問題的答案；從計算機化的角度看，人們可以借用電子計算機這個快速邏輯計算工具，縮短解決問題的時間，增強預測的精確性。這「三化」是互相聯系的，它們的結合使決策的技術和方法發生了重大變化。
2、另一個層次：待定系數法，換元法，數學歸納法。

問題十：常見的調查方法有哪些 （一）、按調查對象的范圍分,可分為全面調查和非全面調查.
（二）、按調查的連續性來分,可分為一次性調查和經常性調查.
（三）、按調查的組織方式不同,可分為統計報表和專門調查.
（四）、按調查的方法不同,可分為直接觀察法、報告法和詢問法.

Ⅳ 化學分析法和儀器分析法是按照什麼原則來分類的兩個方法有什麼不同

化學分析法，以物質的化學反應為基礎的分析方法，稱為化學分析法。化學分析法(chemical method of analysis)，是依賴於特定的化學反應及其計量關系來對物質進行分析的方法。化學分析法歷史悠久，是分析化學的基礎，又稱為經典分析法，主要包括重量分析法和滴定分析法，以及試樣的處理和一些分離、富集、掩蔽等化學手段。在當今生產生活的許多領域，化學分析法作為常規的分析方法，發揮著重要作用。其中滴定分析法操作簡便快速，具有很大的使用價值。

儀器分析(近代分析法或物理分析法):物質相互作用時產生各種實驗現象。儀器分析就是利用能直接或間接地表徵物質的各種特性(如物理的、化學的、生理性質等)的實驗現象，通過探頭或感測器、放大器、分析轉化器等轉變成人可直接感受的已認識的關於物質成分、含量、分布或結構等信息的分析方法。也就是說，儀器分析是利用各種學科的基本原理，採用電學、光學、精密儀器製造、真空、計算機等先進技術探知物質化學特性的分析方法。因此儀器分析是體現學科交叉、科學與技術高度結合的一個綜合性極強的科技分支。這類方法通常是測量光、電、磁、聲、熱等物理量而得到分析結果，而測量這些物理量，一般要使用比較復雜或特殊的儀器設備，故稱為"儀器分析"。儀器分析除了可用於定性和定量分析外，還可用於結構、價態、狀態分析，微區和薄層分析，微量及超痕量分析等，是分析化學發展的方向。

Ⅳ 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。

Ⅵ 簡述財務報表分析的方法有哪些，各有什麼優缺

財務報表分析的方法
（一）比較分析法
比較分析法的理論基礎，是客觀事物的發展變化是統一性與多樣性的辯證結合。共同性使它們具有了可比的基礎，差異性使它們具有了不同的特徵。在實際分析時，這兩方面的比較往往結合使用。
1．按比較參照標准分類
（1）趨勢分析法
趨勢分析就是分析期與前期或連續數期項目金額的對比。這種對財務報表項目縱向比較分析的方法是一種動態的分析。
通過分析期與前期 (上季、上年同期) 財務報表中有關項目金額的對比, 可以從差異中及時發現問題, 查找原因, 改進工作。連續數期的財務報表項目的比較, 能夠反映出企業的發展動態, 以揭示當期財務狀況和營業情況增減變化, 判斷引起變動的主要項目是什麼, 這種變化的性質是有利還是不利,發現問題並評價企業財務管理水平, 同時也可以預測企業未來的發展趨勢。
(2)同業分析
將企業的主要財務指標與同行業的平均指標或同行業中先進企業指標對比，可以全面評價企業的經營成績。與行業平均指標的對比, 可以分析判斷該企業在同行業中所處的位置。和先進企業的指標對比,有利於吸收先進經驗, 克服本企業的缺點。
(3)預算差異分析
將分析期的預算數額作為比較的標准,實際數與預算數的差距就能反映完成預算的程度，可以給進一步分析和尋找企業潛力提供方向。
比較法的主要作用在於揭示客觀存在的差距以及形成這種差距的原因,幫助人們發現問題,挖掘潛力,改進工作。比較法是各種分析方法的基礎，不僅報表中的絕對數要通過比較才能說明問題,計算出來的財務比率和結構百分數也都要與有關資料(比較標准)進行對比，才能得出有意義的結論。
2．按比較的指標分類
（1）總量指標
總量是指財務報表某個項目的金額總量，例如凈利潤、應收賬款、存貨等。
由於不同企業的會計報表項目的金額之間不具有可比性，因此總量比較主要用於歷史和預算比較。有時候總量指標也用於不同企業的比較，例如，證券分析機構按資產規模或利潤多少建立的企業排行榜。
（2）財務比率
財差磨務比率是用倍數或比例表示的分數式，它反映各會計要素的相互關鍵襪系和內在聯系，代表了企業某一方面的特徵、屬性或能力。財務比率的比較是最重要的比較。它們是相對數，排除了規模的影響，使不同比較對象建立起可比性,因此廣泛用於歷史比較、同業比較和預算比較。
（3）結構百分比
結構百分比是用百分率表示某一報表項目的內部結構。它反映該項目內各組成部分的比例關系，代表了企業某一方面的特徵、屬性或能力。結構百分比實際上是一種特殊形式的財務比率。它們同樣排除了規模的影響，使不同比較對象建立起可比性，可以用於本企業歷史比較、與其他企業比較和與預算比較。
（二）因素分析法
因素分析法也是財務報表分析常用的一種技術方法，它是指把整體分解為若干個局部的分析方法，包括財務的比率因素分解法和差異因素分解法。
1．比率因素分解法
比率因素分解法，是指把一個財務比率分解為若干個影響因素的方法。例如，資產收益率可以分解為資產周轉率和銷售利潤率兩個比率的乘積。財務比率是財務報表分析的特有概念，財務比率分解是財務報表分析所特有的方法。
在實際的分析中,分解法和比較法是結合使用的。比較之後需要分解，以深入了解差異的原因；分解之後還需要比較，以進一步認識其特徵。不斷的比較和分解，構成了財務報表分析的主要過程。
2．差異因素分解法
為了解釋比較分析中所形成差異的原因，需要使用差異分解法。例如，產品材料成本差虛亮斗異可以分解為價格差異和數量差異。
差異因素分解法又分為定基替代法和連環替代法兩種。
（1）定基替代法
定基替代法是測定比較差異成因的一種定量方法。按照這種方法，需要分別用標准值（歷史的、同業企業的或預算的標准）替代實際值，以測定各因素對財務指標的影響。
（2）連環替代法
連環替代法是另一種測定比較差異成因的定量分析方法。按照這種方法，需要依次用標准值替代實際值，以測定各因素對財務指標的影響。
綜上可以看出，進行財務報表分析，最主要的方法是比較分析法和因素分析法。在財務報表分析中，除了普遍、大量地使用比較法和因素分析法之外，有時還使用回歸分析、模擬模型等技術方法。
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Ⅶ 一文了解數據分析的方法都有哪些

常用的數據分析方法有以下幾種：

一、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

二、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

三、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志（指標），把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

四、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

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Ⅷ 數據分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法

導讀：數據分析師需要哪些「專業技能」？如果有人建議你去學習R語言、tableau、PowerBI，那麼我建議你不如先從最基礎也是最核心的數據分析方法學起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業中大部分電商企業年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎的數據分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數據化運營工作了。

本文主要講解日常數據分析中，最常用的三大數據分析方法 。內容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細節方面的實用技巧。

01 對比

對比是所有數據分析方法中最基礎，也是大家耳熟能詳的一個。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。

在實際分析場景中，對比有不同的應用維度。比如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應用場景。

1. 絕對值對比與相對值對比

從概念上而言，絕對值包含正數、負數和零值。在電商數據分析中，一般是指正數之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉化率、完成率等這類相對數之間的對比。

2. 環比

環比是指統計周期內的數據與上期數據的比較，比如2017年6月數據與2017年5月數據的比較。

在電商數據分析中，由於每個自然月之間的銷售差額比較大，如果採用絕對指標，便很難通過對比觀察到業務的變化。

因此，一般會採用相對指標來做環比分析，如2017年6月的銷售達標率是102%，2017年5月的銷售達標率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統計周期內數據與去年同期數據之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應用最廣泛的數據分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。

同時，也可以根據同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設現在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平台趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現店鋪銷售業績的上升，唯有提升轉化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當轉化率提升21%，到達0.35%時（0.35%轉化率被認為是行業的平均值），業績會提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表

4. 橫向對比與縱向對比

所謂橫向對比與縱向對比，是指空間與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向對比是空間維度的對比，指同類型的不同對象在統一的標准下進行的數據對比。如「本店」與「競品」之間的對比；縱向對比是時間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的「同比」「環比」都是縱向對比。

5. 份額

嚴格地說，「份額」屬於橫向對比的一種。由於在實際分析場景中它經常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數據表格中多一個「份額」，會讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設我們要分析「某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道」的「上衣、下衣、連衣裙和其他」在「Q1～Q4季度」的銷售趨勢和表現。常規的分析方法是，按照表1的表格結構，將各種數據有層次地展現出來。這時，所有的銷售數據在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數據表格

但是，如表1這般的數據卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什麼。因此，在數據分析中便需要加入表2這樣的「份額」分析表格。如此，我們便可一目瞭然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達到了數據分析的目的。

很多數據分析師往往只是完成了「表1」的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把「表2」也同步呈現出來。

02 細分

細分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應用起來卻很難的分析方法。

細分分析法，常用於為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在於我們要理解從哪個角度進行「細分」與「深挖」才能達到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了「解題思路」，問題就迎刃而解；如果「解題思路」錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。

在實際應用中，細分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的「解題思路」一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達到解題的目的；但更多時候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的『細分』方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對所有需要被分析到的數據單元，按照某種標准打上標簽，再根據標簽進行分類，然後使用匯總或者對比的方法來進行分析。

在服裝行業中，常用於做分類分析的標簽有「類目」「價格帶」「折扣帶」「年份」「季節」等。

通過從「年份」「季節」的維度來對商品庫存進行細分，我們可以輕松地知道有多少貨屬於「庫存」，有多少貨屬於「適銷品」；

通過從「折扣帶」的維度來對銷售流水進行細分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從「類目」的維度對銷售流水和庫存同時進行細分，我們可以知道統計周期內品類的銷售動態與庫存滿足度。

2. 人—貨—場

「人—貨—場」能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似於分類分析，即將所有需要被分析到的數據單元，打上「人」「貨」「場」的標簽，然後再進行相應的數據分析與處理。

在實際應用場景中，「人—貨—場」分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。

如圖3-3所示是利用「人—貨—場」邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把「解題思路」用「人—貨—場」的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的「分支」都羅列出來，然後查漏補缺、標注重要與非重要。最後，再按此「解題思路」來進行分析。便可達到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用「人—貨—場」細分方法初步分析競品店鋪

3. 杜邦分析法

細分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫「杜邦分析法」。在電商數據分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

網路中對杜邦分析的解釋是：「杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務比率之間的關系來綜合分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。」由此可見，杜邦分析主要是用於企業的財務分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用於尋找銷售變化的細小因素之中。如圖3-4所示，便是根據杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標都統計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助於我們從細小的數據顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉化

轉化分析是電商、游戲等互聯網行業的特定分析方法，在傳統行業的零售分析中並不常見。轉化分析常用於頁面跳轉分析、用戶流失分析等業務場景。

轉化分析的表現形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉化情況，並以漏斗圖的形式展現出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數到加購人數，然後生成訂單、支付訂單，直到最後支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推「轉化」分析方法，我們應該得到以下結論：

轉化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條「轉化路徑」（如圖3-5左側的路徑所示），這條路徑就是我們的「解題方法」，是決定我們接下來的分析能否達成目標的重要因素。

當「轉化路徑」確定後，我們需要把「路徑」中的各個「節點」羅列出來，並把節點下的重要數據統計出來。

最後，根據路徑把各節點的數據用漏斗圖的形式表達出來。

同時，轉化分析還可用於店鋪微觀方面的「轉化」洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間「活動二級頁」的流量轉化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉化路徑定義為「活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）」四個節點。然後統計每個頁面的流量到達數量，於是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動二級頁在「下單→付款」環節轉化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。

本文摘編自《電商數據分析與數據化運營》，經出版方授權發布。

Ⅸ 研究生你必須知道的幾種數據分析方法

近幾天你是否被世界盃刷屏，話說他，荷蘭人，45歲，因喝醉酒買了德國7-1巴西，200歐元，6500賠率，創世界盃單場最高金額1300000 歐元，摺合1100W人民幣。

理工男的直覺告訴明明同學是這樣的，他肯定學過數據分析，對德國和巴西歷史進球和比賽結果加上每個球隊球員的表現進行建模，得出一個預測模型，然後把本屆每個國家球員素質，心裡以及他們的社交什麼的因素帶入模型，然後就預測出本屆的比分7-1（好了，我編不下去了）。由此可見數據分析的重要性。 在研究生博士生階段，你的數據分析做的好，那麼你的paper發的是杠杠的 。今天明明同學就給大家分享研究生階段你必須了解的一些數據分析方法。

方差分析是最常用的一種分析方法，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。

1、各樣本是相互獨立的隨機樣本

2、各樣本均來自正態分布總體

3、各樣本的總體方差相等，即具有方差齊性

方差分析分為 單因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 無交互作用 的兩種。

單因素方差分析是檢驗同一因數下不同水平之間的顯著性。例如光照時間對苗木生長是否有影響，那麼因素就是光照時間，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。檢驗目的是4種不同的光照時間對苗木的生長是否有差異。

雙因素方差分析是檢驗多因素多水平下的顯著性。其中不含交互作用是指某一因素對其他因素沒有影響，即其他因素固定，某一因素不同水平之間均數的差別。交互作用是指某因素的單獨效應，隨另一因素水平而變化，且不能用隨機誤差解釋。

1、樣本是否正態分布檢驗

2、樣本方差齊性檢驗

3、提出原假設：H0——無差異；H1——有顯著差異，（交互作用的假設H03和H13）

4、選擇檢驗統計量：方差分析採用的檢驗統計量是F統計量，即F值檢驗

5、計算檢驗統計量的觀測值和概率P值

6、給定顯著性水平，並作出決策

7、如果有顯著差異，需要進行多重比較

關於方差分析的方法在微信公共號"畢業零距離"里種介紹了三種方法即：

《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R語言做方差分析》。有不懂的隨時私信明明同學。

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，是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系，例如不同的施肥量對苗木高生長的關系、中國人的消費習慣對美國經濟的影響等。其又分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

和方差分析一樣，數據必須滿足獨立、正態、方差齊性。

（1）確定Y與X間的定量關系表達式，這種表達式稱為回歸方程；

（2）對求得的回歸方程的可信度進行檢驗；

（3）判斷自變數X對因變數Y有無影響；

（4）利用所求得的回歸方程進行預測和控制。

1、Linear Regression線性回歸，2、Logistic Regression邏輯回歸，3、Polynomial Regression多項式回歸，4、Stepwise Regression逐步回歸等常見回歸模型。

1、製作散點圖，判斷變數關系（簡單線性、非線性等）；

2、求相關系數及線性驗證；

3、求回歸系數，建立回歸方程；

4、回歸方程檢驗；

5、參數的區間估計；

6、預測；

關於回歸分析的做法，我們以後會推出相應的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R語言做回歸分析。

判別分析又稱「分辨法」，是在分類確定的條件下，根據某一研究對象的各種特徵值判別其類型歸屬問題的一種多變數統計分析方法。

解決的問題是在一些已知研究對象已經用某種方法分成若干類的情況下，確定新的樣品屬於已知類別中的哪一類。他用途廣泛，如動植物分類、醫學疾病診斷、社區種類劃分等。

1、每一個判別變數都不能是其他判別變數的線性組合

2、各個判別變數之間具有多元正態分布，即控制N-1個變數為固定值時，第N個變數滿足正態分布

3、滿足②條件時，使用參數法計算判別函數，否則使用非參數法計算判別函數。

Fisher判別（屬於確定性判別）包括距離判別、線性判別、非線性判別和典型判別。

Bayes判別（屬於概率性判別）

關於判別分析的做法，我們以後會推出相應的教程。

是把分類對象按照一定規則分成若干類，這些類不是事先設定的，而是根據數據的特徵確定的。在同一類中這些對象在某種意義上趨向於彼此相似，而在不同類中對象趨向於彼此不相似。

系統聚類法、快速聚類法、模糊聚類法。

系統聚類

常用的有如下六種：

1、最短距離法；2、最長距離法；3、類平均法；4、重心法；5、中間距離法；6、離差平方和法

快速聚類常見的有K-means聚類。

所有聚類的基本原則都是：

希望族（類）內的相似度盡可能高，族（類）間的相似度盡可能低（相異度盡可能高）。

主成分分析，是考察多個變數間相關性一種多元統計方法，研究如何通過少數幾個主成分來揭示多個變數間的內部結構，即從原始變數中導出少數幾個主成分，使它們盡可能多地保留原始變數的信息，且彼此間互不相關。

1、將原始數據標准化，以消除變數之間在數量級和量綱上的不同。

2、求標准化的相關矩陣。

3、求相關矩陣的特徵值和特徵向量。

4、計算方差貢獻率和累計方差貢獻率，每個主成分的貢獻率代表了原始數據總信息量的百分比。

5、確定主成分。

6、用原指標的線性組合來計算各個主成分的得分。

7、綜合得分，然後進行得分排序。

在R語言和SPSS中很容易實現主成分分析。

有任何問題可以隨時私信明明同學，幫助你解決數據分析的難處。

Ⅹ 審計分析方法的審計分析方法的分類

具體應用在審計領域，又可以分為兩大類：定性審計分析方法和定量審計分析方法。
審計分析方法從廣義角度來看，種類很多。常用的審計分析方法有比較法、比率分析法、賬戶分析法、趨勢分析法、模擬法、預測法、決策法、控製法、因素分析法和成本法等。
從時間角度來考察，上述各種審計技術方法又可以歸納為事前審計分析方法、事中審計分析方法和事後審計分析方法。
一、比較法
又稱對比法，是指審計人員利用審計事項存在兩個或兩個以上有內在聯系的相關指標，進行相互比較分析的一種方法。通過比較分析，審計人員可以了解、分析審計事項的各種情況，發現問題，找出差異，研究差異產生的原因及其影響程度，得出初步的評價結論，提出解決問題的建議。
比較的形式一般有：期末余額與期初余額分析比較；期末余額與計劃指標分析比較；本期期末余額與上期或歷史同期的指標分析比較；審計事項內部的結構對比分析；類比分析比較等等。
比較法的實質是數量之間的對比分析，在使用時，審計人員應注意分析指標的可比性與比較標準的合理性。進行比較的指標應在時期、范圍、內容、項目、計算方法等方面大體一致，方能進行比較。若指標口徑不一致或環境條件等不同，應按規范的方法進行換算、調整以後才能進行比較。
二、比率法
比率法，是指審計人員在審計過程中，利用審計事項存在一個指標對另一個指標的比例關系，進行比率數值分析的一種方法。比率法可以把某些不可能直接對比分析的指標經過計算得出其比率後，利用其比率數值進行分析，以得出評價的結果。
在日常審計工作中，常用的有相關比率分析法、結構比率分析法和動態比率分析法。
相關比率分析法是指利用兩個性質不同但又有相關的指標加以對比分析的一種技術方法。常用的方法有：一是以某個項目和其他項目加以對比，求出比率，進行深入的分析、評價，如銷售利潤率等的分析；二是依據一些經濟指標之間客觀存在著相互依存、相互聯系的關系，將兩個性質不同但又相關的相對數加以比較，進而比較分析，如從產值與職工情況的分析，來觀察勞動生產率變化對產值的影響程度。
結構比率分析法是指通過計算各指標占總體指標的比重來進行評價分析的一種方法。其分析步驟是：確定某一經濟指標各個組成部分佔總體的比重，觀察其構成內容及其變化，分析其特點，評價其趨勢。如分析企業成本費用情況，要確定直接費用、間接費用和期間費用的構成情況，以及其各個比例情況，分析其標准情況，評價其趨勢變化，找出存在問題，尋求改進途徑。
動態比率分析法是將不同時期同類指標的數值進行對比分析的一種方法。一般分為環比比率法和定基比率法兩種類型。前者是將分析期各個時期的數量都和上一期數量相比，來計算其增減比率；後者是以某一時期的數量為基數，將分析期各個時期的數量與基期數量相比，來計算其增減比率。
三、帳戶法
帳戶法，是指審計人員以會計准則以及行業會計制度等為依據，按照資產、負債、所有者權益、收入、費用和利潤類帳戶的對應關系及其發生額和余額的情況及規律性，查明每筆已經發生的經濟事項的過程和結果，分析、發現帳務錯弊的技術方法。
帳戶法審查重點在會計總帳和明細帳目，以及各種明細帳和備查簿上。它首先不審查會計憑證和會計報表，而是直接從會計帳務處理系統著手進行檢查。通過實帳戶(資產、負債、所有者權益、利潤類帳戶)和虛帳戶(收入、成本費用類帳戶)的審查，來尋找差錯。帳戶分析既可以採用結構分析，又可以採用比率分析。
應用帳戶法時，應注意按照以下幾個步驟進行審計：
(1)調查被審計單位帳務處理系統以及帳戶設置情況；
(2)測試其會計帳戶設置是否合法、合理，是否執行了(企業會計准則)，特別是總分類帳戶設置是否規范；
(3)檢查、分析帳戶結構、帳簿記錄是否合理、真實，是否全面、系統地反映了經濟業務；
(4)進行抽查，並根據樣本計算結果推斷總體結果；
(5)利用帳帳、帳表、帳證核對等技術方法，進一步查明情況和問題；
(6)重點分析帳簿中的異常現象，包括異常項目、異常內容、異常摘要、異常對應科目、異常發生額、異常余額等；
(7)得出檢查結果，並予以分析、評價。
四、趨勢法
趨勢法，是審計人員利用檢查資料的數據呈時間順序排列的特徵，進行趨勢分析、推測、評估和尋找問題的一種方法。趨勢分析可以分為四大類：
(1)長期趨勢分析；
(2)季節波動趨勢分析；
(3)循環波動趨勢分析；
(4)無定波動趨勢分析。長期趨勢呈持續向上(下)發展的趨勢；
季節波動在一個會計年度內，其發展趨勢呈波浪型；循環波動呈迂迴變動型，有待定的規律；無定波動是無規律變動的趨勢，最難推測。
趨勢法屬於定量分析。其步驟是搜集被審計數據，建立定量數學模型，進行模擬分析、趨勢分析及結果評價等。趨勢分析要以其各類特徵分析為核心。
長期趨勢分析有兩種：
(1)直線趨勢分析；
(2)非直線趨勢分析(又叫趨勢曲線分析)。其分析過程為：數據排列分析，配製趨勢曲線(可用隨手法、平均法、選點法、最小平方法等進行配製)，計算趨勢偏差，詳細分析。
季節波動趨勢分析有三類：
(1)直線波動分析；
(2)曲線波動分析；
(3)不規則曲線波動分析。其分析過程為：過去季節波動分析、未來季節波動預測分析和循環顯示分析。其分析的方法有平均法、比率法、整理法、環比法、圖解法等。
循環波動分析的重點在於尋求規律趨勢。可用殘余法、直接法、循環平均法等進行分析。
無定波動分析較難，難在毫無規律可循。分析多用模擬法。其分析結論符合實際的程度往往取決於審計人員的判斷力。
五、模擬法
模擬法，是指審計人員利用模擬的定性或定量方法對被審計單位的審計項目進行重新驗證的技術方法。模擬並不意味對原有事項的否定，而是驗證其真實和合理性。模擬法一般步驟為：
(1)確定審計事項的范圍(定位)；
(2)測試其內部控制制度；
(3)對審計事項原有模型、結果按原有程序進行檢驗；
(4)分析原有模型的優劣，考慮各種因素是否齊全；
(5)尋找最佳模擬技術方法，採用定性與定量方法相結合的形式，進行審計項目逼近模擬；
(6)多方案誤差比較分析；
(7)審計結果分析、評估。
此法一般適合於審計項目處於撲朔迷離的狀態，並且被審計單位內部控制制度從表面來看又較健全的情況。其優點是審計精確度高，審計風險相對較小，審計證據證明力強；缺點是審計時間投入長，且審計人員要具備一定的定量分析技術技巧。
模擬法的關鍵是選擇模擬的數學模型，所選模型，經過推測，越逼近原審計事項的軌跡，則審計精確性越高。在選擇模型時，為了便於審計分析，可以同時選擇幾個數學模型，從中找出一個誤差最小的模型作為比較分析物，以便使審計證明力最大。
六、預測法
預測法，是指審計人員根據審計信息資料，動用一定的定量分析方法或定性分析方法，對審計事項的發展趨勢進行估計和測算的一種方法。預測法分為兩大類：
(1)定量預測方法，指審計人員運用回歸預測法、平滑預測法、彈性分析法、投入產出法、經濟計量模型法等預測技術方法進行的審計預測分析；
(2)定性預測方法，指依靠審計人員的經驗進行主觀判斷、邏輯推理的方法，如專家預測法、主觀概率法、決策樹法等。
定量預測方法的特徵是根據審計事項的歷史數據或者觀察值，運用一定的數學方法，通過建立數學模型的形式，求出經濟變數的預測值。其優點是能對審計事項某一個具體部分進行詳細的預測分析；通過建立預測模型，精確度高；預測工作投入時間少，效率高。缺點是對缺乏有關數據的審計事項，無法採用通過模型的手段進行分析，也不能處理不能用經濟變數表示的審計事項的預測分析。
定性預測方法的特徵是依靠審計人員的主觀判斷、經驗分析、邏輯推理來進行審計預測分析。其優點是能模擬審計事項的未來趨勢，處理不能用經濟變數表示的復雜的審計事項，即使在有關數據缺乏的情況下，也能進行審計須測。其缺點是不能給出定量的預測分析模型，其證據力相對較弱。
七、決策法
決策法，是指審計人員運用決策方法對審計事項可行性程度進行審計的一種方法。決策分析建立在預測分析之上，沒有科學的預測分析，也不可能有正確的決策分析。審計人員進行決策分析，分為兩個層次：
(1)原模型(審計事項原有方案)的測試、檢驗；
(2)重新選擇分析點，通過對原模型的模擬，來驗證其決策方案是否可行。實際工作中，多採用後者，盡管其難度較大。決策法包括線性規劃法、目標規劃法、效益成本法、總費用分析法、凈現值法、內部收益率法、盈虧分析法等。用於決策分析的技術方法有許多，具體如何應用，應根據決策審計的特點舍取。
八、控製法
控製法，是指審計人員根據審計目標，對審計事項按一定標准和規則進行測試、檢查、分析，發現偏差，予以及時糾正，使審計事項的經濟活動能按原有計劃或規律進行，從而達到提高經濟效益目的的一種方法。控製法按審計糾正措施的重點劃分，可以分為前饋控制(預先控制)、反饋控制(過程式控制制)和防護性控制。按審計業務范圍劃分，可以分為財務審計控制(資金控制、成本控制、利潤控制等)和效益審計控制(投資控制、項目控制、作業控制、管理控制等)。按審計范圍劃分，可以分為全面審計控制和局部審計控制。
控製法在審計工作中應用的程序為：制定審計控制標准，測試責任控制，分析、比較執行情況，提出糾正措施，綜合評價。
用於控製法的技術方法有許多，常見的有ABC控製法、內部調控法、簡單經濟批量法、定貨定點法、高低點調控法、目標成本控製法、制度控製法、財務目標控製法、內部預算控製法等。在運用控製法過程中，一定要掌握以下原則：堅持標准，實事求是，定量模擬，定性判斷，控制重點，分析全面。
九、因素法
因素法，是指審計人員利用審計事項各個經濟指標存在的相關關系，多因素地分析、測算其各個指標變動對審計事項影響程度的一種方法。在廣義上，因素法包括回歸分橋法、連鎖替代法、主次分析法等；在狹義上，僅指連鎖替代法。在審計工作中，除了對審計事項進行結構或比率分析以外，還要進一步分析由於因素變動所引起的影響的情況，以此分析哪些是積極因素，哪些是消極因素，哪些是主觀因素，哪些是客觀因素，以便得出符合它際的宙計結論。
十、成本法
成本法，是指審計人員利用被審計單位的成本資料及與之相關的資料，進行成本分析、比較、測算的一種方法。成本法應用范圍很廣，且具體方法很多，如成本效益分析、單位成本分析、總成本分析、盈虧成本分析、質量成本分析等。從投入與產出原理來看，當收入一定時，其成本高低直接影響企業的經濟效益，成本上升或降低，對企業利潤影響很大；即使在收入增長時，若成本增長幅度比收入增長幅度快，也是不經濟的。
成本效益分析多用於經濟效益審計的項目審計。通過審計項目幾種投資方案預計成本和收益的分析評價，來審計所選擇最優方案是否經濟、合理。其分析的思路為：當成本一定時，考察效益何者為最大；當效益一定時，考察成本何者為最小。在項目審計評估時，多用現金流量概念進行分析。
單位成本分析和總成本分析屬於成本比較分析方法。是指審計人員通過對不同投資方案的投資成本的比較分析，來審計其最優方案是否合理、經濟。單位成本分析是通過每年分攤的投資原始成本與預計每年經營成本的分析比較，來評價其最優方案是否可行；總成本分析是通過投資成本與經營費用之和的分析，來評價其最優方案是否可行。
盈虧成本分析是指審計人員通過尋找審計項目各方案的盈虧點成本高低的分析，來評價其選擇的可行性方案是否合理。盈虧成本分析的基礎是保本原理。
質量成本分析是指審計人員通過對產品、工程等質量的評價，分析為了達到一定質量所耗費的成本是否可行。質量成本由預防成本和保證成本構成，前者包括鑒定成本、預防成本和藝術成本，後者包括內外部故障成本。預防成本與質量水平成正比，保證成本與質量水平成反比。審計重點是尋找最佳質量成本點。