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。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
②分組分析法
分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算;而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。
③預測分析法
預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額;另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。
④漏斗分析法
漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。
⑤AB測試分析法
AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。
㈡ 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。
㈢ 常用的數據分析技術有哪些
1. Analytic Visualizations(可視化分析)
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
㈣ 常見的5種數據分析方法
所謂公式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：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解：
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。
一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，通過對比得到比率數據，增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。
比如：用於在時間維度上的同比和環比、增長率、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。
通過對2種及以上緯度的劃分，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，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。
28法也可以叫帕累托法則，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。而在數據分析上，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。
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流程的分析中。
㈤ 常用的數據分析方法有哪些
1. 描述型分析：發生了什麼?
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：為什麼會發生?
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：可能發生什麼?
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：需要做什麼?
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。
㈥ 統計學中常用的數據分析方法有哪些
1、描述統計
描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。
2、假設檢驗
參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般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。
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股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。
3、信服分析
介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。
信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。
㈦ 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。