㈠ 數據分析常用的10種統計學方法，附上重點應用場景
歡迎步入數據分析師的探索之旅，如果你渴望深入理解數據分析的奧秘，這里有一份精心整理的統計學方法指南，涵蓋了10種在實戰中不可或缺的統計技巧，每一種都配有關鍵應用場景，讓你的工作更加科學高效。
描述性統計，是數據分析師的入門基石。通過數學和圖表的巧妙結合，它描繪了數據的全貌與分布特性，是日常報告和分析中的必備工具。在周報和月報中，如何呈現高質量的數據描述，這里為你揭示。
假設檢驗，幫助我們區分樣本差異的來源，是抽樣誤差還是真實差異。分為參數檢驗（如正態分布下的檢驗）和非參數檢驗，確保在不同數據分布下都能精準判斷。異動分析和因果分析中，它扮演著重要角色。
列聯表分析用於探索兩個分類變數之間的關聯，如性別與績效等級。找到這些潛在關聯，是提升決策精度的重要手段。
相關分析揭示現象間的關系強度，如正相關或負相關。用戶增長分析中，它能揭示新用戶增長與用戶行為的緊密聯系。
方差分析（F檢驗）用於比較多個樣本均值的差異，是衡量變數間差異顯著性的重要工具。
回歸分析在預測和模型建立中不可或缺，無論是指標的擬合還是未來趨勢的預估，它都發揮著關鍵作用。
聚類分析讓數據自動分類，幫助你洞察用戶或內容的本質特徵，用於市場細分和用戶畫像構建。
判別分析在已知類別情況下，對新樣本進行分類，如用戶流失預警中的應用。
主成分分析用於降低維度，解決多重共線性問題，讓模型建立更穩定。它是數據預處理的強大工具。
與主成分分析相似，因子分析探索變數間潛在關系，但側重解釋，為深度理解變數提供了新視角。
以上方法並非全部，還有諸如信度分析、生存分析等更豐富的統計工具等待你的發掘。在數據的海洋中，持續學習和實踐將使你成為數據世界的探索者。記得關注「小火龍說數據」公眾號，獲取更多原創內容，一起在數據分析的道路上成長吧！
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。
㈢ 數據分析常用的方法有哪些
1、簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產品類型，供應商區域(交通因子)，采購額，采購額對供應商佔比。
2、多維分解
根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產品采購金額、供應商規模(需量化)、產品復雜程度等等維度。
3、轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有不同供應商及時交貨率趨勢等。
4、用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。
5、細查路徑
數據分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。
6、留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指“新新供應商”在一段時間內“重復行為”的比例。通過分析不同供應商群組的留存差異、使用過不同功能供應商的留存差異來找到供應鏈的優化點。
7、A/B 測試
A/B測試就是同時進行多個方案並行測試，但是每個方案僅有一個變數不同;然後以某種規則優勝略汰選擇最優的方案。數據分析需要在這個過程中選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後分析和不同方案評估。
㈣ 數據分析方法有哪些
數據分析方法主要包括以下幾種：
1. 描述性分析：這是最基本的數據分析類型，用於理解數據的性質和結構。它通過計算各種統計指標（如平均值、中位數、眾數、頻率分布等）來描繪數據集的整體特徵，幫助我們了解數據的基本情況。
2. 探索性分析：這種分析方法旨在發現數據中的模式、趨勢和異常值。它通常涉及數據可視化，如製作直方圖、散點圖、箱線圖等，以便直觀地識別數據的分布、相關性和潛在的關系。
3. 預測性分析：預測性分析使用歷史數據來構建模型，預測未來的趨勢或行為。常見的方法有回歸分析、時間序列分析、機器學習（如線性回歸、決策樹、隨機森林、神經網路等）等。
4. 診斷性分析：當遇到問題時，我們會用診斷性分析來查找原因。這可能包括識別異常值、識別缺失值、檢查變數之間的關系等，以確定影響結果的關鍵因素。
5. 因子分析和聚類分析：這兩種方法主要用於發現數據集中的隱藏結構或群體。因子分析試圖找出一組潛在的變數（因子），這些變數可以解釋原始變數之間的大部分變異。聚類分析則將觀測對象分成不同的組，每個組內的對象相似度較高，而組與組之間差異較大。
6. 實驗設計與A/B測試：在商業環境中，實驗設計用於評估不同策略的效果，而A/B測試則是其具體應用，通過對比兩組用戶的行為，確定哪種策略更有效。
以上每種方法都有其特定的應用場景和目的，根據實際需求選擇合適的方法是數據分析的關鍵。