數據分析方法中趨勢分析的含義

Ⅰ 什麼叫趨勢分析主要分析步驟

是指將實際達到的結果，與不同時期財務報表中同類指標的歷史數據進行比較 ，從而確定財務狀況，經營成果和現金流量的變化趨勢和變化規律的一種分析方法。具體的分析方法包括定比和環比兩種方法，定比是以某一時期為基數，其他各期均與該期的基數進行比較。而環比是分別以上一時期為基數，下一時期與上一時期的基數進行比較。
一、趨勢線 1.所謂趨勢線，就是根據股價上下變動的趨勢所畫出的線路，畫趨勢線的目的，即依其脈絡尋找出恰當的賣點與買點。趨勢線可分為上升趨勢線，下降趨勢線與橫向整理趨勢線。 2.股價在上升行情時，除了在連接股價波動的低點畫一直線外，也應在連接股價波動的高點畫一直線，於是股價便在這兩條直線內上下波動，這就是上升趨勢軌道。股價在下跌行情時，除了連接股價波動的高點畫一直線外，也要在股價波動的低點畫一條直線，股價在這兩條直線內上下波動，這就是下跌趨勢軌道。股價在橫向整理時可形成橫向箱型趨勢線。 二、利用趨勢軌道決定買賣點 1.無論是在上升或下跌趨勢軌道中，當股價觸及上方的壓力線時，就是賣出的時機；當股價觸及下方的支撐線時，就是買進的時機。 2.若在上升趨勢軌道中，發現股價突破上方的壓力線時，證明新的上升趨勢線即將產生。 3.同理，若在下跌趨勢中，發現股價突破下方的支撐線時，可能新的下跌趨勢軌道即將產生。 4.股價在上升行情時，一波的波峰會比前一波峰高，一波的波谷會比前一波谷高；而在下跌行情時，一波的波峰比前一波峰低，一波的的波谷會比前一波谷低。 5.處於上升趨勢軌道中，若發現股價無法觸及上方的壓力線時，即表示漲勢趨弱了。 三、幾種趨勢線圖示 1.上升趨勢分析。股價上升趨勢線是指股價上升波段中,股價底部之連接線而言,這連接而成之上升趨勢線通常相當規則,在上升趨勢線的股價波動上畫一條與上升趨勢線平行的線,這條平行線又稱返回線。(如圖1所示). (1)買賣點分析： 1．在股價上升趨勢中，當股價下跌而觸及股價上升趨勢線時，便是絕佳的買點(買進信號)，投資者可酌量買進股票。 2．當股價上升而觸及股價上升趨勢線之返回線時，便是股票絕佳之賣點(賣出信號)投資者可將手中的持股賣掉。 3．上升趨勢之依艾略特波段分析認為：上升分三波段,每一波段上升幅度皆同，投資者可以等幅測量，比如第一波由45元上升至60元，拉回50元，第二波由50元上升至65元，拉回55元，第三波可上升至65元左右。 (2)行情分析：一個多頭行情主要由原始、次級或短期上升波動所組成，股價一波比一波高，每兩個底部低點即可連成一條上升趨勢線，一般而言，原始上升趨勢線較為平緩，歷經時間較長，而次級或短期上升趨勢線較為陡峭，其歷經時間有時甚短。 (原始上升趨勢線:一般多頭市場之原始上升趨勢線的建立往往歷經相當長時間(短則一二年長則四五年)的波動,其上升仰角較小,約為300～450. (短期上升趨勢線：指多頭市場之各次級滾動，以各波之底部低點為基準點向上延伸，其經歷之時間較短，一般為數周或數月這波動所建立，其上升仰角較陡，約為450～600角，有時甚至在600角以上(尤其在多頭市場初期最易出現)。 上升趨勢線之支撐與壓力：在股價上升趨勢中，遇到以往密集成交區或其他阻力位，在某個股價價位上，賣壓很大，足以阻止股價上升，或進行使止升走勢的股價反轉下跌，這種情況便是股逢壓力。 2.整理趨勢分析。矩形整理在股市亦稱為箱形整理。股價在某一價格區人上下移動，移動之軌道由兩條平行於橫軸之平行線所界定，其形狀就像幾何圖形的矩形或長方形，矩形整理亦稱為箱形整理。 箱形整理形態通常出現在股價上升走勢或下跌走勢之初期或中期，若箱形出現在股價上升走勢或下跌走勢之末期，往往形成反轉形態，而非整理形態。 (1)箱形整理形態一般在股價上升波完成或下跌波完成之後出現；(2)成交量配合箱形整理的完成，起初大量而逐步萎縮，一直到股價突破箱形整理為止；(3)股價最遲必須在三至四周內按預定的方向突破。 向上突破初期時箱形向上平移；向下跌破時箱形向下平移，暴漲暴跌的情況除外。 若不符合上述特徵，箱形整理有可能失敗而成為箱形反轉。 3.下降趨勢分析 (1)下跌趨勢線之形成：一個空頭行情是由原始，次級或短期下跌波動所構成，股價一波比一波低，每兩個反彈之高點即可連成一條下跌趨勢線，一般而言，原始下跌趨勢線較為平緩，經歷時間較長，而次級或短期下跌趨勢線較為陡峭，其經歷時間有時甚短。 (原始下跌趨勢線：一般空頭市場之原始下跌趨勢線經歷之時間較原始上升趨勢線為短，約為(一至二年)，其下降之角度較為平緩約為300～450。 (短期下跌趨勢線：指空頭市場之次級波動，以各反彈頂點為基準點向下延伸，其經歷之時間甚短，一般為數日或數周之波動所建立，其下降之角度約為600左右。 股價下跌,遠離股價下降趨勢線，負乖離太大，30日乖離率這-15～-30時，股價會反彈。 (2)空頭行情時，一般下降波段分為三波段，完成後方有二波段之反彈行情。在多頭市場時，下降一般為二波段之行情。 4.中心趨勢線。 (1)在股價趨勢線中，除上升、下跌、盤整等趨勢線外，有一種趨勢線，股價經常順著中心趨勢線，呈現上下對稱或不對稱的波動，這種股價圍繞趨勢線進行上下波動的走勢，最近被冠上流行新名詞，就是「X線」。 (2)中心趨勢線有三種： A.上升中心線。股價可以是從低檔上揚，先將上升中心線當作是壓力線，在一次或多次上沖後，終於突破上升中心線而上揚，在股價上揚後，仍有一次或多次拉回的走勢，中心線此時由壓力線轉為支撐線（如圖6）。股價也可能是從高檔下跌，在下跌過程中，一次或多次因上升中心線的支撐而反彈，但最後跌破中心線，在跌破中心線後，股價向中心線拉回，但反彈至中心線後，而臨壓力再下跌。 B.下跌中心線,股價圍繞下跌中心線在波動,股價走勢為：由上而下，中心線由支撐線轉為壓力線；由下而上，中心線由墳力線為支撐線(如圖7)。 C.水平中心線，股價呈現箱形的上下整理，其中心線往往是水平線，股價可能在中心線下波動，然後突過中心線之上，或稱在中心線之上波動，然後跌破中心線而下(如圖8，圖9)。 (3)中心趨勢線的使用要領： 1．壓力：無論中心趨勢線是上升、下跌或水平，當股價由低點向上，常在接觸到中心線時，面臨壓力而下跌。 2．支撐：當股價由高點向下時，在股價接觸中心線時，會在臨支撐，股價通常在此反彈。 3．中心線的作用。長期高低點所連接的趨勢線，影響力最大，其次是中期高低點所繪的趨勢線，短期高低點所繪的趨勢線力量較小。因此，股價碰到短期趨勢線，僅短期回檔，若碰到中期趨勢線，則回檔在10%左右，若碰到長期趨勢線，通常會有一次中期回檔整理。 4．中心線也會出現扇形效果。有時趨勢線劃起來可能很多條，因此有時會在某個價位形成多條中心線交叉，這個點便會因力量交叉凝集，而成為一個較大的支撐或壓力點，甚至使行情產生反轉。

Ⅱ 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。

Ⅲ 趨勢分析法

趨勢分析法與滑動窗口平均法是目前重磁資料數據處理中常用的方法，參數選擇恰當時，可以獲得比較理想的分場效果。趨勢分析法的原理與異常平滑有相似之處，只不過這里是以一個一定階次的數學曲面來代表測區內異常變化的趨勢，並以此趨勢作為區域場來看待，從布格重力異常中減去這一區域異常，即獲得測區內的局部異常。

該方法是選用一個m階（沿測區x、y方向是一樣的）多項式來描述全測區的區域異常，m階多項式的一般形式為

地球物理勘探概論

式中：a₀，a₁，…，a_M－1為M個待定系數。若多項式的階數為m，則

＋1），

即為趨勢值（區域異常）。顯然，一階方程代表一個平面，二階方程代表一個二次曲面，高階方程則表示了一個高階曲面。

下面我們以二次曲面擬合區域異常為例來說明方法的原理。設趨勢面為

地球物理勘探概論

a_j（j＝0，1，2，…，5）為六個待定系數。在測區中按一定網格共選取n個測點，其坐標為（x_i，y_i），相應點的布格異常值為g_i（i＝1，2，…，n）。要使二次曲面能與重力異常的變化在最小二乘意義下得到最佳擬合，系數a_j應滿足：

地球物理勘探概論

根據多元函數求極值法，則式（2-8-3）成立的條件是

地球物理勘探概論

於是可以得到一個包含待定系數a_j的線性方程組，其矩陣形式為

地球物理勘探概論

式中：

地球物理勘探概論

當det（A^TA）≠0時，可求得各系數a_j，再利用式（2-8-3）便可計算出各網格點上的趨勢值

。

可以看出，在做趨勢分析時，坐標系是固定而非滑動的，因而必須求出所有的待定系數。多項式階次的選擇，應視區域異常的復雜程度來定，階次偏高，會造成趨勢值受局部異常的影響較大，造成最後的局部異常幅值被削弱。對重力異常的處理來說，一般選用2～3階為宜，復雜地區也只取4～5階；趨勢分析法同樣也會在分場時出現虛假異常問題，必要時可採用多次迭代的辦法予以消除。

Ⅳ 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。

Ⅳ 趨勢分析和回歸分析，線性、對數、多項式、盛冪、指數、移動平均分析有何不同

1 趨勢分析法

趨勢分析法稱之趨勢曲線分析、曲線擬合或曲線回歸，它是迄今為止研究最多，也最為流行的定量預測方法。它是根據已知的歷史資料來擬合一條曲線，使得這條曲線能反映負荷本身的增長趨勢，然後按照這個增長趨勢曲線，對要求的未來某一點估計出該時刻的負荷預測值。常用的趨勢模型有線性趨勢模型、多項式趨勢模型、線性趨勢模型、對數趨勢模型、冪函數趨勢模型、指數趨勢模型、邏輯斯蒂(logistic)模型、龔伯茨(gompertz)模型等，尋求趨勢模型的過程是比較簡單的，這種方法本身是一種確定的外推，在處理歷史資料、擬合曲線，得到模擬曲線的過程，都不考慮隨機誤差。採用趨勢分析擬合的曲線，其精確度原則上是對擬合的全區間都一致的。在很多情況下，選擇合適的趨勢曲線，確實也能給出較好的預測結果。但不同的模型給出的結果相差會很大，使用的關鍵是根據地區發展情況，選擇適當的模型。分析珠海市1995年以來的用電量歷史數據，發現具有比較明顯的二項式增長趨勢，模型曲線為y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用該模型曲線得到2005年到2010年的用電量水平分別為52.78億kwh和85.08億kwh。擬合曲線如圖1所示。

2 回歸分析法

回歸分析法(又稱統計分析法)，也是目前廣泛應用的定量預測方法。其任務是確定預測值和影響因子之間的關系。電力負荷回歸分析法是通過對影響因子值(比如國民生產總值、工農業總產值、人口、氣候等)和用電的歷史資料進行統計分析，確定用電量和影響因子之間的函數關系，從而實現預測。但由於回歸分析中，選用何種因子和該因子系用何種表達式有時只是一種推測，而且影響用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。

對珠海市歷年用電量和國內生產總值gdp、人口popu等數據進行分析，求得回歸方程為：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用該模型預測2005年和2010年的用電量水平分別為47.11億kwh和70.98億kwh。

回歸分析預測方法是要通過對歷史數據的分析研究，探索經濟、社會各有關因素與電力負荷的內在聯系和發展變化規律，並根據對規劃期內本地區經濟、社會發展情況的預測來推算未來的負荷。可見該方法不僅依賴於模型的准確性，更依賴於影響因子其本身預測值的准確度。

3 指數平滑法

趨勢分析和回歸分析都是根據時間序列的實際值建立模型，再利用模型來進行預測計算的。指數平滑法是用以往的歷史數據的指數加權組合，來直接預報時間序列的將來值。

圖1 擬合曲線圖

其中衰減因子0<α<1，體現"重近輕遠"，即近期數據對預測影響大，遠期數據影響小的基本原則。α越大時，由近期到遠期數據的加權系數由大變小就越快，是強調新近數據的作用。例如當α=0.9時，各加權系數分別為0.9，0.09，0.009等。在極端情形下，α=1，則以往數據對預報沒有任何影響。

對於電力系統負荷預測，重要的是曲線越接近目前時刻，就應當越准確，而對於過去很久的數據，不必要作很精確的擬合。類似慣性作用。

從對珠海市的實例計算可以看出，預測效果比較好。實例計算表明該方法能較好地模擬珠海市的實際並進行預測。但其不宜用於過長時期的預測。

4 單耗法

單耗法是根據第一、二、三產業每單位用電量創造的經濟價值，從預測經濟指標推算用電需求量，加上居民生活用電量，構成全社會用電量。預測時，通過對過去的單位產值耗電量進行統計分析，並結合產業結構調整，找出一定的規律，預測規劃期的一、二、三產業的綜合單耗，然後按國民經濟和社會發展規劃的指標，按單耗進行預測。

單耗法需要做大量細致的統計、分析工作，近期預測效果較佳。但在市場經濟條件下，未來的產業單耗和經濟發展指標都具有不確定性，對於中遠期預測的准確性難以確定。

5 灰色模型法

灰色系統理論是反模糊控制的觀點和方法延伸到復雜的大系統中，將自動控制與運籌學的數學方法相結合，研究廣泛存在於客觀世界中具有灰色性的問題。有部分信息已知和未知的系統稱為灰色系統。

利用一階灰色模型對珠海市全社會用電量進行了預測分析。2005年全社會用電量預測其結果應該是令人滿意的。通過對原始數據的不同處理方法形成6種方案，預測2005年全社會用電量為50億kwh左右，與其它常用方法預測的結果相當接近。這6種方案中除方案3檢驗為不合格外，其餘全為優。但使用長數據列得到的結果與其它相比，並不佔優，數據列過長，系統受干擾的成分多，不穩定因素大，反而易使模型精度降低，降低預測結果的可信度。

6 負荷密度法

負荷密度一般以kw/km2表示。不同地區、不同功能的區域，負荷密度是不同的。利用負荷密度法，一般要將預測區域分成若干功能區,如商業區、工業區、居住區、文教區等，然後根據區域的經濟發展規劃、人口規劃、居民收入水平增長情況等，參照本地區或國內外類似地區的用電水平，選擇一個合適的負荷密度指標，推算功能區和整個預測區的用電負荷。計算公式是a=sd，其中s是土地面積，d是用電密度。該方法主要適用於土地規劃比較明確的城市區域，我們在做珠海市城區配電網路規劃預測負荷時用了該方法。

7 彈性系數法

電力彈性系數是反映電力消費的年平均增長率和國民經濟的年平均增長率之間的關系的宏觀指標。電力彈性系數可以用下面的公式來表示：

e=ky/kx

式中 e-為電力彈性系數

ky-為電力消費年平均增長率

kx-為國民經濟年平均增長率

在市場經濟條件下，電力彈性系數已經變得捉摸不定，並且隨著科學技術的迅猛發展，節電技術和電力需求側管理，電力與經濟的關系急劇變化，電力需求與經濟發展的變化步伐嚴重失調，使得彈性系數難以捉摸，使用彈性系數法預測電力需求難以得到滿意的效果，應逐步淡化。

8 分析與比較

(1)從適用條件看，回歸分析和趨勢分析致力於統計規律的研究與描述，適用於大樣本，且過去、現在和未來發展模式一致的預測；指數平滑法是利用慣性原理對增長趨勢外推，實現"重近輕遠"的預測原則；產值單耗法一般根據歷史統計數據，在分析影響產值單耗的諸因素的變化趨勢基礎上確定單耗指標，然後依據國民經濟和社會發展規劃指標預測電力需求；灰色模型法是通過對原始數據的整理來尋求規律，它適用於貧信息條件下的分析和預測。

(2)從採用的數據形式看，灰色系統理論是採用生成數序列建模。回歸分析法、趨勢分析法均是採用原始數據建模。而指數平滑法是通過對原始數據進行指數加權組合直接預測未來值。

(3)從計算復雜程度看，相對簡單的是回歸分析法和趨勢分析法。

(4)從適用的時間分類看，單耗法、指數平滑法、灰色模型法較適宜近期預測。對中、長期預測，回歸法、趨勢分析法、改進型灰色模型較為合適。