㈠ 數據分析的常用方法
數據分析的常用方法如下：
1、列表法。將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利於發現相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中註明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最後還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和准確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。
2、作圖法。作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法）或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數後得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1除以T為橫軸畫圖，則為一條直線。
1. 描述型分析
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
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
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
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。
㈢ 數據分析的基本方法有哪些
數據分析的基本方法包括以下三種：
1. 數據趨勢分析
數據趨勢分析通常適用於長期跟蹤產品核心指標，如點擊率、GMV、活躍用戶數等。簡單的數據趨勢圖並不能算作趨勢分析，真正的趨勢分析需要明確數據的變化，並對變化原因進行分析。在趨勢分析中，最好的產出是比值。在進行趨勢分析時，需要明確環比、同比和定基比的概念。環比是指本期統計數據與上期比較，用於了解最近的變化趨勢，但會受到季節性差異的影響。為了消除季節差異，引入了同比的概念，即與去年同期進行比較。定基比則是與某個基點進行比較，例如將某一時間點作為基點進行比較。趨勢分析的另一個核心目的是對趨勢進行解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，需要給出合理的解釋，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地觀察時，很多情況下並不能說明問題。對比分析就是為孤立的數據提供一個合理的參考系，使其具有意義。對比的數據通常是數據的基本面，如行業情況、全站情況等。有時為了增加說服力，會人為設置對比的基準，即A/B測試。比較試驗的關鍵是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致，以獲得有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論後，需要進一步進行細分分析，因為在一些綜合指標的使用過程中，會掩蓋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。細分分析需要進行多維度的細分，常見的拆分方法包括分時、分渠道、分用戶、分地區和組成拆分。細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得出結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。