大致分析出單的一些方法

A. 數據分析的方法有哪些

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

B. 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。

C. 新手如何做淘寶店鋪，店淘淘客如何實現快速出單

淘寶發展至今，已經很多年。很多過去有用的運營手法，突然一下不管用了。很多過去成功的操盤經驗，突然一下子成為了過去。有許多人都在抱怨淘寶是越來越難做，競爭成本越來越高。其實不是難做了，而是買家群體成長了，購買需求變化了，所以我們必須改變原有的思維模式，只有不斷挖掘，店鋪才能夠做好。下面我們一起來分析一下這些市場變化以及應對辦法。
一、市場競爭大，代表買家需求量在增加
淘寶平台現在是愈來愈成熟了，流量分布很個性化，雖說淘寶很難做，但俗話說：競爭大就代表需求量大！並且，2018年淘寶給與了很多機會，對中小賣家更加扶持了，天天特價活動要求也改變了。所以我們要加強學習，更多的了解淘寶的流量入口變化趨勢，跟上節奏。
二、刷單
你朋友如果是做運營的，他今天跟你說：我店鋪每天都在增長，我店鋪從來沒刷過單。我相信，這些話都基本在忽悠你的，回到家裡他比誰都刷的猛。因為做我們電商的，是不會猜攜有人不刷單的。因為刷單是平衡轉化率，做好基礎銷量上直通車，做好買家購買慾望，評價。記得是適當的刷，不是大幅度的刷！
我可以負責任地告訴你，淘寶上還能純靠刷出爆款超過3000件就已經是奇跡了。因為現在的淘寶防防作弊系統早已經臻於完善，小二能操作的許可權也越來越少。
三、直通車
大家在聽到直通車這個名字的時候，覺得深不可測，不敢去嘗試。直通車無疑是店鋪切入最快的效率之一！一天花費100元，跟一天花費1000元的概念是完全不一樣的，直通車很多都是講策略的！因為側款，測試關鍵詞都得時間的磨合!直通車效益是出來最快的，但是直通車內部的操作方法是令你最頭疼的!直通車沒開好，店鋪重要的切入口少了一個，你店鋪如何能做好呢？展現丶點擊丶轉化，這三個點是直通車最想達到的，如果你用心想過，或者你想要知道這些如何操作，你只能去實戰學習，或者是看看朋友成功的直通車是如何操作的。
現在無線端直通車競爭力度較大，大家完全可穗亂伏以放鬆點，不要過於激烈的去競爭，因為都是大賣家正在搶著頭破血流，而你只需要做好關鍵詞，去定位你的核心買家，做出自己的一片小天地，足矣！
四、營銷
有很多店鋪，很多商家，根本連營銷是什麼都不知道，甚至有些連想都沒想過要做什麼營銷。營銷顧名思義，就是做出一個營銷活動，讓買家對你寶貝更加深刻，購買慾望提升！
1、營銷活動以季節為目標--不以產品銷量為中心
比如說，今年潮流白色，那麼你做黑色的，就輸了！也比如說，現在是夏天，你去賣冬裝，那麼這個也可想而知！所以，營銷是要有針對性的，並不是說你產品銷量高人氣高，就代表著你產品什麼時候都能賣出去！
2、營銷到位，抓住核心人群
做一個店慶，或者做陪枝一個虧本大清倉的字體！然而消費者，是必須要購買這款產品去使用的，那麼最後看的，就是你的營銷方案，有沒到位，客戶選不選擇你了。
比如今天我電腦的鍵盤壞了，那麼我就是必須要購買這款產品才可以的！我看的肯定是營銷活動我購買了，是否真正佔到了便宜呢？而我不是要的便宜，因為便宜的我是否放心，會不會退換貨率很高？所以營銷到位，抓住核心人群，這一點有必要大家去考慮考慮！
五、2018年該如何去實現店鋪經營目標？
在2016年我們該如何去實現店鋪經營目標？分為兩點：一是手機端，二是特色產品。
目前手機端占據的分量，大家可想而知，因此，賣家要把手機端內功做好，這樣店鋪才會越來越好。而特色產品，在目前的阿里，我們應該考慮的是，他究竟需要什麼產品才會給到大力度的支持，究竟是什麼產品才會更容易讓自己店鋪做好呢？這個特色產品的內容，只是給那麼做店鋪想換產品，或者是做當地周邊有優勢產品的朋友參考。
六、為什麼別人比你做得好？
1、分析類目競爭對手，知彼知己百戰不殆！
把競爭對手的店鋪列出來，放在一個文檔裡面（注意，要求店鋪的產品結構與本店類似或者說人家只做了本店的部份類似產品）。大概分析2-3個做的還可以的競爭對手，然後去分析別人標題是如何做的。一個店鋪，能看得出來他大致的流量，也能看出來他是刷多少的！最重要一點，去分析別人轉化率為什麼會那麼高？或許別人流量跟你一樣多，但是別人轉化率比你高出幾倍，這是什麼原因呢？詳情頁？促銷活動？返現？搭配活動？這些都得去分析，為什麼別人做得比你好！
2、分析店鋪總評分提高的原因
把好評率>=99.20,描述>=4.7,服務>=4.7,發貨>=4.7的數據全部標紅，四項都標紅的店鋪初步判斷為優秀店鋪，把其店名標紅，得到下面這些店鋪。這四項反映的店鋪的綜合服務能力，但是服務好不一定賣得好，還得看商品對顧客的價值。買家在你類目中，需要怎樣的產品，而不是單價低就一定是你最棒的！而你需要知道你競爭對手的店鋪中，有什麼跟你的不一樣！商品價值與自己店鋪是否有所差距？
想明白自己做淘寶要的是什麼，找到自己產品精準的目標人群定位，做好運營節奏的把控，再學習一些實際操作的技能，開好淘寶店不難。大家加油！現在淘寶變化的是非常快，因為互聯網是在不斷的變化的，為了避免讓大家學到錯誤的過時的知識，我聯合淘寶上的牛人，組建了一個群，想學學習淘寶運營的小夥伴，可以來這里學習，這個群的開始的幾位數字是：五二四，中間的幾位數字是：二四四，最後的幾個數字是：一四二，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想學習這方面的知識，讓自己獲取運營機會，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

D. 證券市場的技術分析方法有幾種

股票投資賺錢一般有兩種操作思路：一是長期投資（長線），二是短期投機（短線、超短線）。但賺錢總的原理和操作方法是：
1、炒股就是低買高賣，通過證券市場股票的買入、賣出，賺取股價差額、實現套利。股票市場也是體現價值、供求影響價格，買的人多價格就

漲，賣的人多價格就跌。資金流入、流出使得股價上下波動，波段上落，周而復始。投資者就要順勢而為，低價買入、高價賣出，謀求利潤。
2、炒股涉及企業基本面、走勢技術面、宏觀政策面的把控以及短中線交易操作技巧，需要多方面的訓練，只有這樣才能操作好股票。所以，要想炒股必須了解、掌握以上相關知識。可以由淺到深從以下書籍中選擇自習：
a、入門：股市知識：《炒股必讀》、《股市理論》、《股票操作學》。
b、提升：炒股理論：《道氏理論》、《波浪理論》、《電腦炒股入門》、《分析家籌碼實戰技法》。
c、深造：分析邏輯：《投資智慧》、《證券分析邏輯》。
對剛進入股市炒股的人，一方面學習書本上的股票技術知識，另一方面借鑒他人的成功經驗，再進入實戰操盤中，這樣少走彎路、最大限度地減少經濟損失；而實戰操盤則要找個好點的靠譜軟體，例如紅三兵就挺不錯的。。

E. 主力出貨的手法有哪些（轉）

一、盤中出貨的手法 第一種手法是上漲出貨。在人氣最旺的時候，莊家預先在上檔埋好單，然後藉助大勢向好人氣旺盛，一路帶著散戶向上吃。追漲熱情不足時，莊家就親自出馬，大筆吃掉幾個賣單，向上打通一段，等散戶的熱情被激發起來了，莊家就停手，讓散戶去吃。這樣始終維持股價上漲，但實際上莊家買的少賣的多，在悄悄出貨。這是在上漲中出貨。
第二個手法是沖高回落出貨。在開市後快速拉起來，這時由於盤中埋單少、阻力小、花的成本低，以後一個上午都維持在高位，中間可以製造幾次向上突破的假象，做出蓄勢待漲的姿態，這樣在拉高和高位盤整階段，都會有追漲盤。到下午的後半盤，開始打埋下的單子，一路向下吃，把盤中一天埋下的買單都給打掉，來不及撤單的散戶都被派發了。 第三個手法是下壓出貨。在人氣更弱的情況下，靠上漲激發追漲盤成本又高效果又不好，莊家不再做沖高盤整誘人追漲，而是開盤後小幅上拉，乃至不拉，僅通過控制開盤造成一個上漲，留出出貨空間，然後就一路出貨。盤中下檔出現了一些買單，莊家就給貨，下方買單打沒了就停停手，做出要反彈的樣子，等下方積累了一些買單後再打下去。如此，一個價位一個價位的下壓，充分利用每一段空間出貨；而且控制下跌速度，穩定散戶，不誘發恐慌性殺跌盤，這樣散戶的賣單仍以埋單賣出為主，莊家就有條件搶先出貨。莊家在盤中基本上不做反彈，讓猶豫不決填的較高的賣單都無法成交，而一路下壓把所有的買單都打掉。
第四種方法是打壓出貨。當人氣更稀薄時，莊家不再被動的等下方出現買單，而要在盤中製造快速下跌，然後製造反彈，誘使抄底盤介入；然後股價掉頭向下，把抄底盤吃掉。只有打的足夠深足夠快才能引發抄底，但這樣一來犧牲的價格比較多，而且會誘發恐慌性拋盤，使人氣受到較大損失，以後承接力更弱，很難再出貨了。所以，這是一種殺雞取卵式的辦法，莊家一般是不願採用的。
二、派發的戰略思路 1、高位次高位橫盤派法 這是答絕旅一種最簡單的派發方法，不需要什麼操盤技巧，適用於有業績支撐可以在高位站穩的股票。完成拉抬後，股價站穩在高位，莊家從容出貨。隨著時間的推移，市場會慢慢承認這個股價，莊家不必刻意製造買盤，反正每天總會有幾個人進行交易，莊家來一個給一個耐心派發，曰積月累，慢慢把貨出完。
股價在高位站不住時，拉高後下跌一段，在次高位上站穩，由於有過一個高點，次高位比較容易被人們接受，價格容易穩住。然後長期橫盤，在這個位置慢慢把貨出掉。
高位和次高位橫盤出貨，都是股價在高位從新定位，帶有價值發現的色彩，所以出貨手法上也最簡單最溫和。當股價上漲的炒做成分比較多時，股價在高位難以站穩，必然在短時間內完成出貨，於是有了各種出貨手法。 2、凌厲出貨 這是出貨手法的另一個極端，也是一種技巧性不太強，基本思路簡單明了的方法。與長期橫盤出貨正好相反，其基本思路就是快，以迅雷不及掩耳的手段，讓市場大眾反應不過來，在人們還在猶豫措愕中快速完成出貨，打市場一個措手不及。 怎樣達到這一目的呢？第一莊家倉位要比較輕；第二拉抬要有聲勢，用持續猛清凳烈的拉抬激起追漲盤，同時把賣盤給嚇住，讓人一賣就錯，誰也不敢再賣；第三是需要有消息配合，用消息配合拉抬把追漲盤激出來把賣盤嚇住。然後，經常在消息兌現的那一天，上漲突然停止，莊家義無返顧地全線出貨，拋盤洶涌而出，把一曰內的追漲盤抄底盤全部打掉，在曰K線上往往形成一根光頭光腳的大陰線。由於市場大眾還在慣性追漲，買盤很多，莊家一律通給，所以，這一天的成交量往往很大，而且由於散戶通過技術分析決定操作，反應終究要慢一步，大部分來不及跟著殺出，所以這一天莊家的出貨效率極高。此種出貨手法關鍵就在這一天。莊家在這一天內可以完成大部分倉位的出貨，以後是繼續摜壓出貨還是製造反彈莊家可以根據具體情況相機決定了。
這種派發手法極為兇悍、野蠻，是一種很原始的方法，因為它不憑借高級的技巧，只是憑借莊家控盤的優勢，和散戶通過看盤分析莊家動態天生會慢一拍的劣宏枯勢。碰上這種莊家，就是精於技術分析的散戶高手也沒有辦法，因為跟庄操作是庄出才出，而判斷庄出是要時間的，這種手法搶的就是這一點點時間。所以，誰也不可能搶到第一出貨點，被派發的人往往剛一買完就明白錯了，但T+1規則賣不出去了。就差那麼幾分鍾，莊家贏的就是這幾分鍾，散戶水平再高也沒辦法。
好在實行漲跌停板制度後每曰跌幅受限，莊家摜壓出貨最多也只有20%的出貨空間，限制了這種方法的使用。 3、震盪出貨
這是一種很自然的出貨手法，莊家持倉比較高不可能在短時間內凌厲殺出時可以採用這種方法，這種方法需要有大盤人氣配合。莊家拉抬到一定位置，看人氣旺盛，就借機開始出貨。莊家出貨，盤中賣壓增高，必然會造成下跌。股價下跌到某一支撐位時，莊家就會出來護盤，因為再往下跌破支撐位人氣就會受到較大影響。為了保住出貨價格，也為了保住已經出現衰勢的人氣，莊家必須製造快速有力的拉抬，才能恢復散戶的信心。同時快速有力的拉抬可以節省成本。出貨和護盤動作交替就形成了震盪走勢。 此時，股價雖然總體上不再上漲，但由於震盪劇烈，所以短線機會相當多。沒有經驗的股民看到股價暴跌之後又很快止住，而且出現有力的上漲，迅速回到前期高位乃至突破，會感到危險不大，希望還能再創新高。前期被扎空的股民這時還包有希望，希望能給自己一個機會在這輪行情中賺到錢，看到如此快速的拉抬以為機會又來了，於是瘋狂殺入。因此，莊家得以暫時維持住人氣、穩住賣盤、實現出貨。
震盪出貨的震盪周期如果達到幾天或十幾天，就會在曰K線上形成經典的頂部形態，如頭肩頂和M頭等；如果震盪周期在三天以內，則會形成高位快速震盪的行情。高位快速震盪反應出市場心態躁動，行情在頂部維持的時間更短。如果股價以十幾天的周期震盪兩次，第二次是一個大的護盤動作把股價打到前期高點，就會形成M頭；如果人氣較旺，在頂部維持時間長，可以出現三次震盪，分別把股價打到前期高點，這樣就會形成頭肩頂或三重頭。
判斷莊家是否在震盪中出貨的一個有用的線索是熊長牛短形態。莊家在一定區間內反復出貨和護盤，由於出的多進的少，所以在走勢上很容易形成熊長牛短的走勢。下跌的時候速度較慢時間較長，這是莊家謹慎出貨造成的，為的是利用有限的空間盡量多出一些貨；上漲的時候迅猛時間短，這樣拉抬可以節約成本。
另一個線索是看成交量和K線振幅。莊家大規模出貨必然造成大成交量和股價的大幅度下跌，莊家護盤只能控制股價不跌破某個價位，但盤中的大幅震盪是不可避免的。所以，如果持續出現帶量震盪幅度較大的K線，則表明莊家在出貨了。震盪出貨比較容易識別，很多掌握技術分析的人都可以逃掉。 4、整理形態出貨 這是高位震盪出貨的變形。莊家把高位的震盪出貨形態做的象整理形態，讓人以為他還要繼續向上拉抬，持股者不急於出貨耐心等待，自以為看明白的人繼續建倉，等待突破。而實際上，這個形態是莊家憑借盤中的控盤技巧精心做出來的，每一天莊家其實都是出多進少，但利用市場人氣和自己的控盤技巧，維持住股價不跌，且控制著盤子走出整理形態，這種假整理形態與真的整理形態很難區別。莊家倉位減少到一定程度，有時還真的做一次向上突破，再利用追漲盤把最後一批貨出掉。這種出貨手法技巧性強，是一種較溫和的出貨手法。由於在頂部停留的時間相對較長，技術分析高手有機會從容判斷離場。 長期橫盤出貨法派給的是市場上最遲鈍的一群人，人數有限，故要經過相當長的時間才能完成出貨。凌厲出貨法是誰也逃不掉，通通派發，出貨速度快，殺傷面最大。頂部形態和整理形態出貨是最常見的出貨手法，技術分析高手有可能逃掉，殺傷面小一些。

F. 財務分析常用的方法有哪些

常用的財務分析方法主要包括趨勢分析法、比率分析法、因素分析法。趨勢分析法又稱水平分析法，是將兩期或連續數期財務報告中相同指標進行對比，確定其增減變動的方向、數額和幅度，以說明企業財務狀況和經營成果的變動趨勢的一種方法。
拓展資料：
財務分析是以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據，採用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。它是為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供准確的信息或依據的經濟應用學科。關於財務分析的定義，還有多種表達，美國南加州大學教授Water B.Neigs認為，財務分析的本質是搜集與決策有關的各種財務信息，並加以分析和解釋的一種技術。
財務分析的方法與分析工具眾多，具體應用應根據分析者的目的而定。最經常用到的還是圍繞財務指標進行單指標、多指標綜合分析、再加上借用一些參照值（如預算、目標等），運用一些分析方法（比率、趨勢、結構、因素等）進行分析，然後通過直觀、人性化的格式（報表、圖文報告等）展現給用戶。比率分析法是指利用財務報表中兩項相關數值的比率揭示企業財務狀況和經營成果的一種分析方法。因素分析法也稱因素替換法、連環替代法，它是用來確定幾個相互聯系的因素對分析對象一一綜合財務指標或經濟指標的影響程度的一種分析方法。採用這種方法的出發點在於，當有若干因素對分析對象發生影響作用時，假定其他各個因素都無變化，順序確定每一個因素單獨變化所產生的影響。資金運作分析：根據公司業務戰略與財務制度，預測並監督公司現金流和各項資金使用情況，為公司的資金運作、調度與統籌提供信息與決策支持。

G. 新手開淘寶店鋪如何操作，怎麼能快速引流出單

淘寶發展至今，已經17年。很多過去有用的運營手法，突然一下不管用了。很多過去成功的操盤經驗，突然一下子成為了過去。有許多人都在抱怨淘寶是越來越難做，競爭成本越來越高。其實不是難做了，而是買家群體成長了，購買需求變化了，所以我們必須改變原有的思維模式，只有不斷挖掘，店鋪才能夠做好。下面我們一起來分析一下這些市場變化以及應對辦法。
一、市場競爭大，代表買家需求量在增加
淘寶平台現在是愈來愈成熟了，流量分布很個性化，雖說淘寶很難做，但俗話說：競爭大就代表需求量大！並且，2018年淘寶給與了很多機會，對中小賣家更加扶持了，天天特價活動要求也改變了。所以我們要加強學習，更多的了解淘寶的流量入口變化趨勢，跟上節奏。
二、刷單
你朋友如果是做運營的，他今天跟你說：我店鋪每天都在增長，我店鋪從來沒刷過單。我相信，這些話都基本在忽悠你的，回到家裡他比誰都刷的猛。因為做我們電商的，是不會有人不刷單的。因為刷單是平衡轉化率，做好基礎銷量上直通車，做好買家購買慾望，評價。記得是適當的刷，不是大幅度的刷！
我可以負責任地告訴你，淘寶上還能純靠刷出爆款超過3000件就已經是奇跡了。因為現在的淘寶防防作弊系統早已經臻於完善，小二能操作的許可權也越來越少。
三、直通車
大家在聽到直通車這個名字的時候，覺得深不可測，不敢去嘗試。直通車無疑是店鋪切入最快的效率之一！一天花費100元，跟一天花費1000元的概念是完全不一樣的，直通車很多都是講策略的！因為側款，測試關鍵詞都得時間的磨合!直通車效益是出來最快的，但是直通車內部的操作方法是令你最頭疼的!直通車沒開好，店鋪重要的切入口少了一個，你店鋪如何能做好呢？展現丶點擊丶轉化，這三個點是直通車最想達到的，如果你用心想過，或者你想要知道這些如何操作，你只能去實戰學習，或者是看看朋友成功的直通車是如何操作的。
現在無線端直通車競爭力度較大，大家完全可以放鬆點，不要過於激烈的去競爭，因為都是大賣家正在搶著頭破血流，而你只需要做好關鍵詞，去定位你的核心買家，做出自己的一片小天地，足矣！
四、營銷
有很多店鋪，很多商家，根本連營銷是什麼都不知道，甚至有些連想都沒想過要做什麼營銷。營銷顧名思義，就是做出一個營銷活動，讓買家對你寶貝更加深刻，購買慾望提升！
1、營銷活動以季節為目標--不以產品銷量為中心
比如說，今年潮流白色，那麼你做黑色的，就輸了！也比如說，現在是夏天，你去賣冬裝，那麼這個也可想而知！所以，營銷是要有針對性的，並不是說你產品銷量高人氣高，就代表著你產品什麼時候都能賣出去！
2、營銷到位，抓住核心人群
做一個店慶，或者做一個虧本大清倉的字體！然而消費者，是必須要購買這款產品去使用的，那麼最後看的，就是你的營銷方案，有沒到位，客戶選不選擇你了。
比如今天我電腦的鍵盤壞了，那麼我就是必須要購買這款產品才可以的！我看的肯定是脊指營銷活動我購買了，是否真正佔到了便宜呢？而我不是要的便宜，因為便宜的我是否放心，會不會退換貨率很高？所以營銷到位，抓住核心人群，這一點有必要大家去考慮考慮！
五、2018年該如何去實現店鋪經營目標？
在2016年我們該如何去實現店鋪經營目標？分為兩點：一是手機端，二是特色產品。
目前手機端占據的分量，大家可想而知，因此，賣家要把手機端內功做好，這樣店鋪才會越來越好。而特色產品，在目前的阿里，我們應該考慮的是，他究竟需要什麼產品才會給到大力度的支持，究竟是什麼產品才會更容易讓自己店鋪做好呢？這個特色產品的內容，只是給那麼做店鋪想換產品，或者是做當地周邊有殲碼優勢產品的朋友參考。
六、為什麼別人比你做得好？
1、分析類目競爭對手，知彼知己百戰櫻改配不殆！
把競爭對手的店鋪列出來，放在一個文檔裡面（注意，要求店鋪的產品結構與本店類似或者說人家只做了本店的部份類似產品）。大概分析2-3個做的還可以的競爭對手，然後去分析別人標題是如何做的。一個店鋪，能看得出來他大致的流量，也能看出來他是刷多少的！最重要一點，去分析別人轉化率為什麼會那麼高？或許別人流量跟你一樣多，但是別人轉化率比你高出幾倍，這是什麼原因呢？詳情頁？促銷活動？返現？搭配活動？這些都得去分析，為什麼別人做得比你好！
2、分析店鋪總評分提高的原因
把好評率>=99.20,描述>=4.7,服務>=4.7,發貨>=4.7的數據全部標紅，四項都標紅的店鋪初步判斷為優秀店鋪，把其店名標紅，得到下面這些店鋪。這四項反映的店鋪的綜合服務能力，但是服務好不一定賣得好，還得看商品對顧客的價值。買家在你類目中，需要怎樣的產品，而不是單價低就一定是你最棒的！而你需要知道你競爭對手的店鋪中，有什麼跟你的不一樣！商品價值與自己店鋪是否有所差距？
想明白自己做淘寶要的是什麼，找到自己產品精準的目標人群定位，做好運營節奏的把控，再學習一些實際操作的技能，開好淘寶店不難。大家加油！
現在淘寶變化的是非常快，因為互聯網是在不斷的變化的，為了避免讓大家學到錯誤的過時的知識，我聯合淘寶上的牛人，組建了一個群，想學學習淘寶運營的小夥伴，可以來這里學習，這個群的開始的幾位數字是：五二四，中間的幾位數字是：二四四，最後的幾個數字是：一四二，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想學習這方面的知識，讓自己獲取運營機會，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

H. 數據分析的基本方法有哪些

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。

I. 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.