目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種:
1、對比分析法
也叫比較分析法,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。對比法, 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。
2、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。
因素分析法的最大功用,就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理,從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次,使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化,並保持其基本的信息量。
3、相關分析法
揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析,又稱回歸分析,即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數,頂角和方位角為因變數,建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。
4、差額計演算法
確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下,可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時,假定只有這一因素變動,而其餘因素不變。確定各個因素替代順序,然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的, 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。
(1)分析常用的方法有哪些擴展閱讀
分析法是「綜合法」的對稱。把復雜的經濟現象分解成許多簡單組成部分,分別進行研究的方法。其實質是: 通過調查研究,找出事物的內在矛盾,並對矛盾的各個方面進行深入研究。剔除那些偶然的、非本質的東西,抽象出必然的、本質的因素,並由此得出一些反映本質的簡單規定,以把握矛盾的各個方面的特殊性。
分析法所提供的只是對於經濟現象的片面理解,它還不能從總體上、從各個部分之間的相互聯繫上來把握經濟現象。因此,在分析的基礎上,還必須運用綜合的方法,使分析得到的各個方面的本質規定,按照經濟現象內在的邏輯聯系,形成有機的體系,這樣才能全面、深刻地認識經濟現象,提出解決問題的有效辦法。
適用范圍:不易直接證明結論;從結論很顯然能推出明顯正確的條件。
⑵ 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。
⑶ 做分析有哪些方法
方法/步驟
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比較分析法
是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較,如不同部門、不同地區、不同國家的比較,也叫橫向比較;動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較,也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用,也可結合使用。
2/5
分組分析法
統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析,還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求,把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分,加以整理,進行觀察、分析,以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
3/5
回歸分析法
回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢,它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法,回歸分析中,當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時,叫做一元回歸分析;當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時,叫做多元回歸分析。此外,回歸分析中,又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的,分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
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因素分析法
因素分析法的最大功用,就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理,從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次,使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化,並保持其基本的信息量。
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工具:
除了各種科學分析法,在過網路推廣時,我們還會用到各種工具:
一、 各種數據分析工具。其實大部分數據分析可以用EXCEL解決,再高階一點可以用SPSS、SAS等軟體。《誰說菜鳥不會數據分析》一書就詳細分析了各種工具和實用方法,公眾號<shop123電商>里有一些關於這本書的研究,有興趣可以關注下。
二、 關鍵詞提取。如何從一大推雜亂的信息中提取出關鍵信息?如何利用這些關鍵信息去推廣自己的產品/網站?光年有一款簡單好用的關鍵詞提取工具,可以通過分析文本內容提取出關鍵信息,從而應用到SEO做關鍵詞研究、優化文章標題或文案、PPC關鍵詞選擇等各種應用場景。
⑷ 常用的數據分析方法有什麼
常見的分析方法有:細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析
⑸ 常用的數據分析方法有哪些 常用的數據分析方法都有什麼
1、分組分析法。分組分析法是為了對比,把總體中不同性質的對象分開,以便進一步了解內在的數據關系,因此分組法必須和對比法結合運用。
2、結構分析法。結構分析法指分析總體內的各部分與總體之間進行對比的分析方法及總體內各部分佔總體的比例,屬於相對指標。一般某部分的比例越大,說明其重要程度越高,對總體的影響越大。
3、平均分析法。平均分析法是運用計算平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量特徵的一般水平。
4、漏斗分析法。漏斗分析法是結合對比分析法分組分析,比較同一環節優化前後、不同用戶群、同行類似的轉化率通過漏斗各環節業務數據的比較,能夠直觀地發現和說明問題所在。
⑹ 數據分析的常用方法數據分析的常用方法有哪些
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。
⑺ 分析常用的方法有哪些
工作分析的方法
(一)訪談法
訪談法又稱為面談法,是一種應用最為廣泛的職務分析方法。是指工作分析人員就某一職務或者職位面對面地詢問任職者、主管、專家等人對工作的意見和看法。在一般情況下,應用訪談法時可以以標准化訪談格式記錄,目的是便於控制訪談內容及對同一職務不同任職者的回答相互比較。
(二)問卷調查法
問卷調查法是工作分析中最常用的一種方法,具體來說,由有關人員事先設計出一套職務分析的問卷,再由隨後工作的員工來填寫問卷,也可由工作分析人員填寫,最後再將問卷加以歸納分析,做好詳細的記錄,並據此寫出工作職務描述。
(三)觀察法
觀察法是一種傳統的職務分析方法,指的是工作分析人員直接到工作現場,針對特定對象(一個或多個任職者)的作業活動進行觀察,收集、記錄有關工作的內容、工作間的相互關系、人與工作的關系以及工作環境、條件等信息,並用文字或圖標形式記錄下來,然後進行分析與歸納總結的方法。
(四)工作日誌法
工作日誌法又稱工作寫實法,指任職者按時間順序詳細記錄自己的工作內容與工作過程,然後經過歸納、分析,達到工作分析的目的的一種方法。
(五)資料分析法
為降低工作分析的成本,應當盡量利用原有資料,例如責任制人本等人事文件,以對每個項工作的任務、責任、權利、工作負荷、任職資格等有一個大致的了解,為進一步調查、分析奠定基礎。
(六)能力要求法
指完成任何一項工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
(七)關鍵事件法
關鍵事件法要求分析人員、管理人員、本崗位員工,將工作過程中的「關鍵事件」詳細地加以記錄,可在大量收集信息後,對崗位的特徵要求進行分析研究的方法(關鍵事件是使工作成功或失敗的行為特徵或事件,如成功與失敗、盈利或與虧損、高效與低產等)。
⑻ 常用數據分析處理方法有哪些
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: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: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: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。
4、對應分析:對應分析也稱關聯分析、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。
5、回歸分析: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。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。
6、方差分析:又稱「變異數分析」或「F檢驗」,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。
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⑼ 常用的實驗數據分析方法有哪些
1、聚類分析
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,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
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
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。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
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。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。