分析的方法都有哪些

Ⅰ 基本分析的主要分析方法有哪幾種

基本分析法主要包括宏觀經濟分析。主要探討宏觀經濟運行狀況和宏觀經濟政策對股票活動和股票市場的影響。宏觀經濟運行狀況主要通過一系列經濟指標來反映。 中觀經濟分析。主要探討業和區域經濟對股票價格的影響。
拓展資料：
基本分析(Fundamental Analysis )是以企業內在價值作為主要研究對象，通過對決定企業價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等進行詳盡分析(一般經濟學範式)，以大概測算上市公司的長期投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被准確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下"買入並長期持有"，在安全邊際消失後賣出。
其中宏觀經濟分析主要探討各經濟指標和經濟政策對證券價格的影響。
經濟指標又分為三類:先行性指標，這些指標的變化將先於證券價格的變化;同步性指標(如個人收入、企業工資支出、CDP、社會商品銷售 售額等)，這些指標的變化與證券價格的變化基本趨於同步，滯後性指標(如失業率、庫存量、單位產出工資水平、服務行業的消費價格、銀行未收回貸款規模、優惠利率水平、分期付款占個人收入的比重等)，這些指標的變化一般滯後於證券價格的變化。
除了經濟指標之外，主要的經濟政策有:貨幣政策、財政政策、信貸政策、債務政策、稅收政策、利率 與匯率政策、產業政策、收入分配政策等等。
行業分析和區域分析是介於宏觀經分析與公司分析之間的中觀層次的分析，行業分析主要分析產業所屬的不同市場類 型、所處的不同生命周期以及產業的業績對於證券價格的影響;區域分析主要分析區域經濟因素對證券價格的影響。公司分析是基本分析的重點，
公司分析主要包括以下三個方面的內容:
(1)公司財務報表分析。財務報表分析是根據一定的原則和方法，通過對公司財務報表數據進行進一步的分析、比較、組合、分解，求出新的數據，用這些新的 數據來說明企業的財務狀況是否健全、企業的經營管理是否妥善、企業的業務前景是否光明。財務報表分析的主要目標有公司的獲利能力、公司的財務狀況、公司的 償債能力、公司的資金來源狀況和公司的資金使用狀況。財務報表分析的主要方法有趨勢分析法、比率分析法和垂直分析法。
(2)公司產品與市場分析。包括產品分析和市場分析兩個方面。前著主要是分析公司的產品品種、品牌、知名度、產品質量、產品的銷售量、產品的生命周期;後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
(3)公司資產重組與關聯交易等重大事項分析。

Ⅱ 分析法有哪幾種類型

分析法有三種類型，按任務分類如下：
1、定性分析：鑒定物質化學組成（化合物、元素、離子、基團）。
2、定量分析：測定各組分相對含量或純度。
3、結構分析：確定物質化學結構（價態、晶態、平面與立體結構）。
主要釋義：
1、從求解的問題出發，正確地選擇出兩個所需要的條件，依次推導，一直到問題得到解決的解題方法叫做分析法。
2、用分析法解題時如果解題所需要的兩個條件，（或其中一個條件）是未知的時候，就要分別求解找出這兩個（或一個）的條件，一直到問題都是已知的時候為止。
3、分析法指從要證的結論出發，逐步尋求使它成立的充分條件，直到歸結為判定一個顯然成立的條件（已知量、定義、公理、定理、性質、法則等）為止，從而證明論點的正確性、合理性的論證方法。也稱為因果分析、逆推證法或執果索因法。

Ⅲ 相關分析的方法有哪些

相關分析的主要方法有比較分析法、比攜哪率分析法、因素分析法。

一、比較分析法

比較分析法，是通過對比兩期或連續數期財務報告中的相同指標，確定其增減變動的方向、數額和幅度，來說明企業財務狀況或經營成果變動趨勢的一種方法。採用這種方法，可以分析引起變化的主要原因、變動的性質，並預測企業未來的發展趨勢。

三、因素分析法

因素分析法是依據分析指標與其影響因素的關系，從數量上確運隱拍定各因素對分旁羨析指標影響方向和影響程度的一種方法。因素分析法具體有兩種：連環替代法和差額分析法。

相關分析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，是研究隨機變數之間的相關關系的一種統計方法。

Ⅳ 常用的數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產品的銷培吵售額較低的原因，用公式法分解

二、對比分析

對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。比如在時間維度上的同比和環比、增長率配閉侍、定基比，與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。對比法可以發現數據變化規律，使用頻繁，經常和其他方法搭配使用。

下圖的AB公司銷售額對比，雖然A公司銷售額總體上漲且高於B公司，但是B公司的增速迅猛，高於A公司，即使後期增速下降了，最後的銷售額還是趕超。

三、A/Btest

A/Btest，是將Web或App界面或流程的兩個或多個版本，在同一時間維度，分別讓類似訪客群組來訪問，收集各群組的用戶體驗數據和業務數據，最後分析評估出最好版本正式採用。A/Btest的流程如下：

（1）現狀分析並建立假設：分析業務數據，確定當前最關鍵的改進點，作出優化改進的假設，提出優化建議；比如說我們發現用戶的轉化率不高，我們假設是因為推廣的著陸頁面帶來的轉化率太低，下面就要想辦法來進行改進了

（2）設定目標，制定方案：設置主要目標，用來衡量各優化版本的優劣；設置輔助目標，用來評估優化版本對其他方面的影響。

（3）設計與開發：製作2個或多個優化版本的設計原型並完成技術實現。

（4）分配流量：確定每個線上測試版本的分流比例，初始階段，優化方案的流量設置可以較小，根據情況逐漸增加流量。

（5）採集並分析數據：收集實驗數據，進行有效性和效果判斷：統計顯著性達到95%或以上並且維持一段時間，實驗可以結束；如果在95%以下，則可能需要延長測試時間；如果很長時間統計顯著性不能達到95%甚至90%，則需要決定是否中止試驗。

（6）最後：根據試驗結果確定發布新版本、調整分流比例繼續測試或者在試驗效果未達成的情況下繼續優化迭代方案重新開發上線試驗。

流程圖如下：

四、象限分析

通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常與產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。比如，下圖是一個廣告點擊的四象限分布，X軸從左到右表示從低到高，Y軸從下到上表示從低到高。

象限法的優勢：

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特徵的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如上面廣告的案例中，第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優化策略

五、帕累托分析

帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析中，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果需要圍繞這20%的數據進行挖掘。往往在使用二八法則的時候和排名有關系，排在前20%的才算是有效數據。二八法是抓重點分析，適用於任何行業。找到重點，發現其特徵，然後可以思考如何讓其餘的80%向這20%轉化，提高效果。

一般地，會用在產品分類上，去測量並構建ABC模型。比如某零售企業有500個SKU以及這些SKU對應的銷售額，那麼哪些SKU是重要的呢，這就是在業務運營中分清主次的問題。

常見的做法是將產品SKU作為維度，並將對應的銷售額作為基礎度量指標，將這些銷售額指標從大到小排列，並計算截止當前產品SKU的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

百分比在70%（含）以內，劃分為A類。百分比在70~90%（含）以內，劃分為B類。百分比在90~100%（含）以內，劃分為C類。以上百分比也可以根據自己的實際情況調整。

ABC分析模型，不光可以用來劃分產品和銷售額，還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業貢獻80%利潤的客戶是哪些，佔比多少。假設有20%，那麼在資源有限的情況下，就知道要重點維護這20%類客戶。

六、漏斗分析

漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定態賣流程的分析中。

上圖是經典的營銷漏斗，形象展示了從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環節。相鄰環節的轉化率則就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後通過異常的數據指標找出有問題的環節，從而解決問題，優化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。

整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉化，我們要做的就是監控每個層級上的用戶轉化，尋找每個層級的可優化點。對於沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

還有經典的黑客增長模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產品運營中比較常見的一個模型，結合產品本身的特點以及產品的生命周期位置，來關注不同的數據指標，最終制定不同的運營策略。

從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環節，可以進行數據的橫向和縱向對比，從而發現對應的問題，最終進行不斷的優化迭代。

七、路徑分析

用戶路徑分析追蹤用戶從某個開始事件直到結束事件的行為路徑，即對用戶流向進行監測，可以用來衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，其最終目的是達成業務目標，引導用戶更高效地完成產品的最優路徑，最終促使用戶付費。如何進行用戶行為路徑分析？

（1）計算用戶使用網站或APP時的每個第一步，然後依次計算每一步的流向和轉化，通過數據，真實地再現用戶從打開APP到離開的整個過程。

（2）查看用戶在使用產品時的路徑分布情況。例如：在訪問了某個電商產品首頁的用戶後，有多大比例的用戶進行了搜索，有多大比例的用戶訪問了分類頁，有多大比例的用戶直接訪問的商品詳情頁。

（3）進行路徑優化分析。例如：哪條路徑是用戶最多訪問的；走到哪一步時，用戶最容易流失。

（4）通過路徑識別用戶行為特徵。例如：分析用戶是用完即走的目標導向型，還是無目的瀏覽型。

（5）對用戶進行細分。通常按照APP的使用目的來對用戶進行分類。如汽車APP的用戶可以細分為關注型、意向型、購買型用戶，並對每類用戶進行不同訪問任務的路徑分析，比如意向型的用戶，他進行不同車型的比較都有哪些路徑，存在什麼問題。還有一種方法是利用演算法，基於用戶所有訪問路徑進行聚類分析，依據訪問路徑的相似性對用戶進行分類，再對每類用戶進行分析。

以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單後，用戶可能會返回首頁繼續搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背後都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析後，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。

用戶行為路徑圖示例：

八、留存分析

用戶留存指的是新會員/用戶在經過一定時間之後，仍然具有訪問、登錄、使用或轉化等特定屬性和行為，留存用戶占當時新用戶的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分為三類，以登錄行為認定的留存為例：

第一種日留存，日留存又可以細分為以下幾種：

（1）次日留存率：（當天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（2）第3日留存率：（第一天新增用戶中，第3天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（3）第7日留存率：（第一天新增用戶中，第7天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（4）第14日留存率：（第一天新增用戶中，第14天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

（5）第30日留存率：（第一天新增用戶中，第30天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數

第二種周留存，以周度為單位的留存率，指的是每個周相對於第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。

第三種月留存，以月度為單位的留存率，指的是每個月相對於第一個周的新增用戶中，仍然還有登錄的用戶數。留存率是針對新用戶的，其結果是一個矩陣式半面報告（只有一半有數據），每個數據記錄行是日期、列為對應的不同時間周期下的留存率。正常情況下，留存率會隨著時間周期的推移而逐漸降低。下面以月留存為例生成的月用戶留存曲線：

九、聚類分析

聚類分析屬於探索性的數據分析方法。通常，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。在用戶研究中，很多問題可以藉助聚類分析來解決，比如，網站的信息分類問題、網頁的點擊行為關聯性問題以及用戶分類問題等等。其中，用戶分類是最常見的情況。

常見的聚類方法有不少，比如K均值（K-Means），譜聚類（SpectralClustering），層次聚類（HierarchicalClustering）。以最為常見的K-means為例，：

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

Ⅳ 數據分析的方法有哪些

數據分析的方法有：對比分析法，分組分析法，預測分析法，漏斗分析法，AB測試分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假設性分析法。

1.對比分析法：對比分析法指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。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

數據分析方法是‬數據統計學‬當中‬應用‬非常‬廣泛‬的方法‬，具體‬方法‬有很多種‬，具體採用的時候因人而異。

Ⅵ 哪些是問題分析的方法

問題分析的方法有SWOT分析法、5w2h分析法、魚骨圖分析法、6頂思考帽法、金字塔原理法等。SWOT分析法：用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅。5w2h分析法：對於決策和執行性的活動措施也非常有幫助，也有助於彌補考慮問題的疏漏。魚骨圖分析法：又名因果分析法，是一種發現問題「根本原因」的分析方法。

問題分析的方法有SWOT分析法、5w2h分析法、魚骨圖分析法、6頂思考帽法、金字塔原理法等。

1、SWOT分析法：用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅。

2、5w2h分析法：對於決策和執行性的活動措施也非常有幫助，也有助於彌補考慮問題的疏漏。

3、魚骨圖分析法：又名因果分析法，是一種發現問題「根本原因」的分析方法。

4、6頂思考帽法：它提供了「平行思維」的工具，避免將時間浪費在互相爭執上。

5、金字塔原理法：是一種重點突出、邏輯清晰、主次分明的邏輯思路、表達方式和規范動作。

Ⅶ 問題分析的方法有哪些

問題分析的方法有：SWOT分析法和5w2h分析法。

1、SWOT分析法：它是用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。

對於優勢和弱勢是內部環境的分析，機會和威脅是對於外部環境的分析。這個模型可以用於多種方面，任何和商品，貿易，競爭有關系的都適用，而人也是一種商品。這個模型可以幫助你理清現狀。

其它的方法還有馬斯洛需求理論：

生理需求：Physiological needs，也稱級別最低、最具優勢的需求，如：食物、水、空氣、性慾、健康。

安全需求：同樣屬於低級別的需求，其中包括對人身安全、生活穩定以及免遭痛苦、威脅或疾病等。

社交需求：屬於較高層次的需求，如：對友誼、愛情以及隸屬關系的需求。

尊重需求：屬於較高層次的需求，如：成就、名聲、地位和晉升機會等。尊重需求既包括對成就或自我價值的個人感覺，也包括他人對自己的認可與尊重。

自我實現需求：是最高層次的需求，包括針對於真善美至高人生境界獲得的需求，因此前面四項需求都能滿足，最高層次的需求方能相繼產生，是一種衍生性需求，如：自我實現，發揮潛能等。

Ⅷ 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。

Ⅸ 分析方法有哪些

1、比率分析法。根據不同數據做對比，得出比率。

2、趨勢分析法。根據一階段某芹蘆大一指標的變動繪制趨勢分析圖。

3、結構分析法。根據某一指標占總體的百分比來觀察。

4、相互對比法。選取某兩個指標作為一組進行對比。

5、數學模型法。建造適合某一指標的數學模型來觀察指標的變化。

以上五種定量分析方法，比率分析法是基嘩信礎，趨勢分析、結構分析和對比分析等方法嫌豎是延伸，數學模型法代表了定量分析的發展方向。

Ⅹ 問題分析的方法有哪些

問題分析的方法有對比分析法和因素分析法。

也叫對比分析法或者比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。

問題分析法的做法

因素分析法。又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。

該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。

因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是

多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。