對一維數據而言使用什麼分析方法

『壹』 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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『貳』 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對於不同分析要求，我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等，然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。

2、鑽取分析

所謂鑽取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規比較分析

所謂常規比較分析，是指一般比較常見的對比分析方法，例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。

5、財務和因子分析

所謂財務和因子分析，主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標，既能大大減少參與數據建模的變數個數，同時也不會造成信息的大量丟失，達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數據分析

所謂專題大數據分析，是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有：市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

『叄』 數據分析的6種常用方法

常見的6種數據分析的方法有： 直接判斷法、對比分析法、結構分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

無需經過任何的數據對比，根據經驗直接進行判斷。

這種方法對人的要求極高，要求個人對於數據和市場的理解都極其透徹，沒有深度沉澱較長時間是做不到的，否則就成了武斷。

把數據與過去N次進行對比，常見的對比類型有：競爭對手對比、時間同比與環比、類比對比、轉化對比、特徵和屬性對比、前後變化對比的等等。

對比分析法在分析中使用頻率是最高的，因為很多數據只有在對比中才能得出好壞、析出問題。

常見分析術語：

達成： 本月實際完成銷售額與目標業績的對比。達成是用於獲取當前業績的完成進度，評估業績完成進度是否合理。業績達成了，原因是什麼？因為什麼地方足夠好？業績不達成，原因又是什麼？什麼地方出現問題？

同比： 本月實際完成業績與去年同月時期的對比。同比是用於看當前業績和去年同期業績相比有沒有增長。這是做增長的運營者關注的重要指標。同比上升了，要看上升幅度有沒有符合預期，同比下降了，要重點看下降的原因。

環比： 本月實際完成的業績與上月實際完成業績的對比。環比是用於看企業業績前後變化，如試行新的運營策略一個月後與前一個月進行對比，看運營策略是否有效，但是這需要排除其他導致數據異常的原因。

差異： 自身完成業績與競爭對手完成業績的對比。差異是用於尋找企業與同行的產品不同之處，有時是為了避開直接競爭，有時候是為了學習同行優秀之處。

註： 對比分析法要注意控制變數，盡可能保持單一變數的對比，其他條件需要保持一致，這樣的數據對比才有意義。

組內數據與總體數據之間進行對比。

常見如電商流量結構，自然搜索流量占總體的比例，付費流量占總體的比例，個性化推薦占總體的比例等等。

設置一個平均線，分析數據高於或者低於平均值的原因。

觀察流程中每一步的轉化和流失。常見如電商轉化漏斗：展現——點擊——訪問——咨詢——下單——支付等，每一步都設置數據埋點，觀察用戶行為數據，對跳失較高的步驟進行優化，提升產品功能、促銷策略、服務體驗等。

用枝狀結構畫出因果關系的圖表，把影響因素一一列出，形成因果對應，有利於制定合理的方案。

『肆』 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。

(4)對一維數據而言使用什麼分析方法擴展閱讀：

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。

『伍』 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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『陸』 一維反應分析法

現代地震學理論指出：歷史上具有地震活動的地區，將來還有發生地震的可能，地震破壞的程度與地震時地面運動的各種物理參數（如位移、速度、加速度、振幅、頻率等）有著密切的關系，在同一地震活動的作用下，地面運動的各種物理參數隨地貌、岩土層類型的不同而表現出很大的差異。一維反應分析法是數值分析法的一種，是從地震工程的角度對地基的地震反應作數值計算，以期預測地震時地面運動的物理參數與地震烈度來劃分不同破壞程度的區段，為城市抗震防災工作服務。

所謂地震反應是指一次強烈地震所激發的地震波到達地面後引起的地面運動。人們可通過地面的位差鬧圓移反應、速度反應、加速度反應來研究此地震。通過儀器將地面振動記錄下來，並通過電子計算機計算地震反應譜，即位移反應譜、速度反應譜和加速度反應譜，通過這些譜研究那些對建築物有影響的地震波的特性，如地面最大位移、最大速度和最大加速度與地震動周期（頻率）的關系等。

為了形象地說明地震反應譜的概念，圖2-3-17給出了地震反應譜的模型。如圖2-3-17（a）中所表明的，在同一振動台上，並排放著阻尼系數C 相同而固有周期T 不同的振子－單質點系，如果用某一地震加速度去搖晃這一振動台，也就是對這組質點系輸入地震加速度，於是各質點系隨著振動台的運動而擺動，表現出對輸入加速度的反應。若把各質點的加速度反應波形記錄下來（如圖2-3-17（b）所示），則可看出，固有周期不同的振子，其振動不同，周期短的振動得快，周期長的則振動得慢；波形的振幅變化受輸入加速度波形的支配，波形的周期與振子的固有周期接近。若從這些波形中找出最大的振幅，如圖2-3-17（b）的（A_max）₁、（A_max）₂、（A_max）₃。圖2-3-17（c）中三個黑點分別與[T₁,（A_max）₁]、[T₂,（A_max）₂]和[T₃，（A_max）₃]相對應。如果在振動台上並排放上只是周期稍有不同的非常多的單質點系，則可在圖2-3-17（c）上得出一條曲線，這條曲線就是最初輸入的地震加速度的反應譜，叫做加速度反應譜。同理，如果測定的是單質點系的位移反應和速度反應，則同樣能分別得到位移反應譜與速度反應譜。

圖2-3-17 地震反應譜的模型說明

場地的地震反應的計算方法有幾種，如有限單元法、集中質量法、一維反應分析法等，這里僅介紹較常用的一維反應分析法。這種方法在考慮地表層振動時認為：①地表土彎薯層界面和基岩面近於水平；②深部橫波以豎直方向傳播到地面，這是因為地震時最大烈度通常出現在震中區，而地震波中的橫波對建築物破壞最大，這時，多層土層的地震動問題就變成研究地震波垂直入射地表的一維問題（圖2-3-18）。

用一維反應分析法作土層地震反應計算的的假想地震動加速度時間過程a（t）作傅立葉變換求出輸入訊號的譜A（ω），即大體流程如圖2-3-19所示^[7]、[9]。首先，對未來

圖2-3-18 地基n層平行層模型

地球物理勘探及地球化學勘探方法在城市建設中的應用

然後，在以上的假定條件下，計算地基的頻率傳遞函數H（ω）^[7]。所謂頻率傳遞函數是指在頻率域中土層入射波和基岩入射波的比，它反映了地基土層對基岩入射波的放大特性，即

地球物理勘探及地虛塌球化學勘探方法在城市建設中的應用

H（ω）是一個復函數，隨頻率而異。式中，A_n＝ω/V_sn，ω為頻率，V_sn為基岩的橫波速度；G_n=

，為基岩的剪切模量σ_n，為基岩的密度；A₁₁、A₂₁是由矩陣得出的系數，與第m層土層的橫波速度V_sm、密度σ_m和分層的厚度d_m有關；

圖2-3-19 計算土層地震反應的大體流程

再次，利用頻率傳遞函數H（ω）與輸入譜的積可算出輸出譜A（ω），即

A₀（ω）=A（ω）·H（ω）

最後，對輸出譜A₀（ω）作傅立葉逆變換，即

地球物理勘探及地球化學勘探方法在城市建設中的應用

則可得不同土層的加速度反應時間過程a₀（t）。

同理，若輸入的是地震動位移時間過程或速度時間過程，亦可得出不同土層的位移反應和速度反應時間過程。

下面以日本琦玉縣為例^[15]

地質礦產部地球物理地球化學勘查研究所，1983。日本工程物探譯文集。，介紹用一維反應分析法進行地震小區劃分的方法。其主要步驟如下。

1.地基的地質分類

為進行地震小區劃分首先搜集了境內7000個鑽孔資料，但這些資料主要是東部平原區的，而且缺乏岩土動力性質的內容。為此，除在基岩區進行地質調查外，還選擇了10個在地貌、地質上具有代表性的地點進行補充勘探，同時作標准貫入試驗、PS測井、原狀土實驗室測試等工作。在此基礎上，對4000km²的范圍作網格劃分，每個網格面積為1.1×0.9km²，平均有1～2個鑽孔。然後，根據地貌、地質和岩土特性，將全區岩土層分為60種類型，除三種為基岩類型外，其餘的構成57種模型，以柱狀圖形式列出，並繪制了地質剖面圖和全區的地質圖。

2.地基的工程地震分類

工程地震分類是以地震反應分析為基礎進行的。圖2-3-20是地基的地震反應計算流程圖。首先用PS測井取得的地基物理參數建立原始模型，然後對此模型輸入地震波形和初始加速度，作地震反應計算。考慮到橫波速度、剪切模量（G）、阻尼比（h）與應變（γ）的依從關系（圖2-3-21），尚需不斷修改波速，逐步進行追蹤模擬，直至前後計算值的變化小於10%為止，求得最終反應值。通過反應分析，計算出每一模型的頻率傳遞譜H（ω）。按譜的形態特徵和放大倍數劃分出地基類型12種（圖2-3-22），加上基岩類型的三種，一共劃分出15種。

圖2-3-20 地基的地震反應計算流程圖

圖2-3-21 剛性系數、阻尼比與應變的關系曲線

G 高－壓力水平（泊松比v=10^-6～10^-2）下所取得的剪切模量

測井取得的低應力水平下的剪切模量

圖2-3-22 H（ω）的分類

在進行地震反應分析時，首先要選擇標准層。其次在選擇地震反應分析的輸入波形時，如果此波形是在基岩中得到的，則可直接用作輸入波形，如果是在覆蓋層上得到的，則按照記錄波形處的地基條件，返回到基岩層的波形，作為輸入波形。

3.計算基岩區的加速度

為選擇對本區有影響的地震作為地震預測對象，在縣內按經緯度10′×10′的網格計算網格內的速度V₀值。

地球物理勘探及地球化學勘探方法在城市建設中的應用

式中，V₀為假想地震引起地基移動的速度（m/s）;M為震級，d為震源距（km）。

凡在縣內引起V₀> 0.3m/s的地震都應予以考慮。最後，選出三次地震，即東海地震（M=8.0）、南關東地震（M=7.9）、西琦玉地震（M=7.0）作為預測研究對象。對三個震源分別計算基岩加速度a，計算公式採用田村（1979）經驗公式

國外地質勘探技術編輯部，1986。工程與水文物探專輯，國外地質勘探技術，專輯9。。

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式中，K為場地改正系數。當場地為第三紀台地時，K=1；為基岩山地時，K=0.8；為洪積層時，K=1.3；為沖積層時，K=2.1；為軟弱層時，K=2.5。

此公式適用范圍是：

M< 5時，d=20～150km;

5≤M< 6時，d=70～250km;

6≤M< 7時，d=170～250km;

M≥7時，d=170～250km。

根據各網格計算出的基岩加速度編制出基岩加速度分布圖。

圖2-3-23 放大系數曲線

4.預測地面加速度和地震烈度

為劃分地震小區，需計算各網格地面的加速度。如前所述，琦玉縣按1.1km×0.9km的方格劃分，總共有3819格，若用一維反應分析計算，則其工作量太大。為此，首先繪制按工程地震劃分的12種地基類型的入射加速度與加速度反應關系曲線（圖2-3-23），其中入射波的波形採用兩種，即規模較大的地震時用八戶波，而中等地震時用EL Cetco波

八戶和EL Cetco是日本地名。。關系曲線反映了土層對入射波的放大特性。其次，利用每個網格里基岩處的最大加速度，並結合土層的放大特性，計算地面加速度分布；用河角提出（1943）的加速度與地震烈度的關系^[20]，確定地面的地震烈度，最後繪出地震烈度分布圖，即

地球物理勘探及地球化學勘探方法在城市建設中的應用

式中，a為地面加速度（10^-2m/s²），I為烈度。

『柒』 數據分析的六種基本分析方法

數據分析的六種基本分析方法：

1、對比分析法：常用於對縱向的、橫向的、最為突出的、計劃與實際的等各種相關數據的。例如：今年與去年同期工資收入的增長情況、3月CPI環比增長情況等。

2、趨勢分析法：常用於在一段時間周期內，通過分析數據運行的變化趨勢（上升或下降），為未來的發展方向提供幫助。例如：用電量的季節性波動、股市的漲跌趨勢等。

3、相關分析法：常用於分析兩個或多個變數之間的性質以及相關程度。例如：氣溫與用電量的相關性、運動量大小與體重的相關性等。

4、回歸分析法：常用於分析一個或多個自變數的變化對一個特定因變數的影響程度，從而確定其關系。例如：氣溫、用電設備、用電時長等因素對用電量數值大小的影響程度、工資收入的高低對生活消費支出大小的影響程度等。

5、描述性分析法：常用於對一組數據樣本的各種特徵進行分析，以便於描述樣本的各種及其所代表的總體的特徵。例如：本月日平均用電量、上海市工資收入中位數等。

6、結構分析法：常用於分析數據總體的內部特徵、性質和變化規律等。例如：各部分用電量占總用電的比重、生活消費支出構成情況等。

『捌』 常用的數據分析方法有哪些

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。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。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

②分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、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。

⑤AB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。

『玖』 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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『拾』 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。