數據分析必會方法

㈠ 數據分析的方法有哪些

一、數據分析方法及步驟

1. 數據清理：收集的原始數據通常需要清洗和轉換以便有效分析，數據清理主要包括完整性檢查、格式轉換、缺失值處理、異常值處理等。

2. 數據可視化：通過數據可視化，可以將復雜的數據變得更加直觀和易於理解，可視化數據分析技術包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、平行坐標圖等。

3. 數據挖掘：數據挖掘是一種從大量數據中查找隱藏信息的技術，常用的數據挖掘技術有關聯規則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。

4. 統計推斷：統計推斷通常用來從樣本數據中推斷總體情況，常用的統計推斷方法包括卡方檢驗、t檢驗、線性回歸分析等。

5. 機器學習：機器學習是一種從數據中學習規律，並預測未知數據的一種技術，常用的機器學習方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、K-means聚類等。

二、比如t檢驗

t檢驗是一種常用的假設檢驗方法，可以用來檢驗一個樣本的平均值是否與總體平均值相同。舉個例子，假設一家公司想要知道女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同，於是他們抽取了20名女員工的工資數據，然後計游慶算出了女員工的平均工資。接下來，他們使用t檢驗來檢驗女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同。首先，他們需要計算樣本的t統計量，然後計算出p值，最後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即女員工的平均工資與整個公司的平均工資不相同。

三、比如卡方檢驗

卡方檢驗是一種常用的獨立性檢驗方法，可以用來檢驗兩個變數之間是否存在獨立性。舉個例子，假設一家公司想要知道員工的性別是否與部門之間存在獨立性。於是他們抽取了200名員工，並分別記錄了他們的性別和部門信息。接下來，他們使碧磨舉用卡方檢驗來檢驗員工的性別是否與部門獨立。首先，他們需悔碧要構建一個2X2的混淆矩陣，然後計算出卡方統計量，最後根據卡方統計量計算出p值，然後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即員工的性別與部門不獨立。

四、比如線性回歸分析

線性回歸分析是一種常用的數據分析方法，可以用來預測一個樣本的數值型輸出變數，可以用來研究兩個或多個變數之間的關系。舉個例子，假設一家公司想要知道員工工資水平與工作年限之間的關系，於是他們抽取了100名員工的工資和工作年限的數據，然後使用線性回歸分析來探究這兩個變數之間的關系。首先，他們需要計算出擬合函數的參數，然後評估擬合模型的精度，最後根據擬合模型的精度來判斷兩個變數之間的關系。如果精度高，則可以認為員工工資水平與工作年限之間存在一定的關系。

五、數據分析的一些方法論和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一種綜合考慮企業內外環境的分析方法，通過識別企業內部的優勢和劣勢，以及外部的機會和威脅，可以幫助企業制定有效的戰略。

2. 波士頓矩陣：波士頓矩陣是一種用於識別企業可利用的產品和市場的工具，可以幫助企業確定其市場營銷策略。

3. PEST分析：PEST分析是一種評估企業外部環境的綜合分析方法，可以幫助企業識別政治、經濟、社會和技術四個外部環境要素中的機會和威脅。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一種用於評估產品或服務在市場上的表現情況的工具，可以幫助企業制定更有針對性的營銷策略。

5. 五力分析：五力分析是一種評估企業所處的市場環境的工具，可以幫助企業了解其市場的競爭態勢，並制定更有效的策略。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 常用數據分析處理方法有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

㈤ 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。

㈥ 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。

想了解更多關於數據分析的信息，推薦到CDA數據認證中心看看，CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證， 旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。 「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。

㈦ 做數據分析時的常用方法有哪些

數據分析的三個常用方法有數據趨勢分析、數據對比分析及數據細分分析。

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。

2、數據對比分析

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。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。

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。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。

㈧ 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。

㈨ 常見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。更好地理啟此解固定基準比率，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，每個比較對象分悄雀迅為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歲亂向，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。

㈩ 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。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。