资料分析三大方法

Ⅰ 试验资料分析方法

对试验资料主要从3个分量的能量、信噪比、频谱分析、分辨率等方面进行系统对比评价。分析之前要统一所有单炮记录的振幅补偿参数和分析时窗。对单炮记录仅做了球面扩散补偿，没有做动平衡，振幅补偿系数为1.3。其中频谱分析和分频扫描主要对Z分量和X分量进行。频谱分析时窗的选择与13-1煤到1煤的反射波或转换波在记录上出现的位置相对应；具体分析参数如下：

（1）频谱分析时窗

Z分量：1-72道，t=400～900ms;

X分量：1-72道，t=900～2000ms。

（2）主要分析内容

激发方面：井深、药量、组合；

接收方面：检波器埋置。

Ⅱ 数据分析师最常用的3大数据分析法

对比分析

首先是绝对值和相对值的对比，主要是它反映的是一个某段时间状态，他可以反应一段时间内工作的成果。那么要衡量这个成果的具体大小，就需要借助环比和同比分析，通过同比和环比的分析，可以了解同期活动效果之间的差异，也可以了解上一个时期与这个时期的差别。

其次还可以通过横向对比和纵向对比来分析，横向对比的一个例子是在空间维度，即同种类型的不同对象，比如电商当中，我们经常把客户分为新客和老客，不同客户之间可能会有相同的指标，例如营业额、客单价等等。还有可能是不同时期、不同渠道之间的份额差异，通过这些，可以分析渠道之间的变化趋势。

细分分析

细分分当中的第一点是分类分析，本质上还是化整为零，通过拆解不同的模块进行单独的分析，比如说我们可以划分产品的类目、价格带、折扣带、年份等等，经过这样划分之后，什么时候需要主打什么样的产品，就会又一个清晰的概念。

人-货-场分析主要用于竞品分析或者是竞店分析，从客户、商品、场景三个维度出发，分析自己的客户和竞品的客户之间到底有什么差别，找到差异点之后才能对竞品进行精准打击，把对方的客户转化为自己的客户。

转化分析

转化分析的最常用的工具是漏斗模型，就是客户从浏览、收藏、加购、支付、复购等等一系列的操作转化，任何一个阶段转化率的变化就会引起结果的很大变化，而建立转化路径分析之后，就会很方便从结果推倒原因，从而进行针对性的优化。

关于数据分析师最常用的3大数据分析法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 历史资料分析法包括哪些方法

历史分析法

历史分析法的一般步骤是：检验文献本身的可靠性。检验文献记录的真实性。分析事物演变过程和阶段的历史性。检验文献本身的可靠性和文献记录的真实性是为对事物进行历史的考察服务的，否则，就成了单纯的历史研究而不是社会学的分析了。所以，分析事物演变过程和阶段的历史性是历史分析法的第三个也是至关重要的步骤。

分析事物演变过程的历史性有两层含义：

其一是揭示某种事物产生的最初历史背景，寻求历史根源。

其二是把对事物的历史考察同现实调查分析结合起来，“古为今用”。

科学的发展和各门学科的相互渗透，在方法论方面也得到了较为充分的体现。在实际研究活动中，人们又将定量的方法引入到历史分析中，采取一种把文献资料转换为数量表示的资料进行分析的方法，这种新的分析方法便是内容分析法。

什么是历史资料分析法之方法/历史分析法

平衡分析法

平衡分析法图册

一、历史背景、原因和目的

1、历史背景=(国内+国际)(经济+政治+文化+……)

2、历史条件：与背景分析基本相同，更侧重于有利因素

3、原因广度：原因=主观(内因)+客观(外因)

4、原因深度：原因：直接主要根本

5、矛盾分析：生产力与生产关系矛盾、经济基础与上层建筑矛盾、阶级矛盾、阶级内部矛盾、民族矛盾、宗教矛盾、不同利益集团矛盾……

6、目的、动机：直接主要根本

Ⅳ 资料分析分为几大类各自含义是什么

资料分析有三大类，即定性分析、定量分析和理论分析。
定性分析的识别属性、要素分析和归类等工作为定量分析提供了重要的基础；定量分析对调查对象精确的测量、描述和推断使调查对象的定性更加科学；理论分析则以定性分析和定量分析为必要前提，定性分析区别事物、分析划类和定量分析准确地说明事物变化的程度和趋势，为理论分析提供了坚实的基础。

Ⅳ 资料分析解题技巧有哪些

资料分析是公务员考试《行政职业能力测验》科目五大模块之一，通常由图表数字及文字材料构成，主要考察考生的综合理解与分析加工能力。针对一段资料一般有1-5个问题，报考者需要根据资料所提供的信息进行分析、比较、计算，从四个备选答案中选出符合题意的答案。可以说，资料分析测验的试题着重考查应试者以文字、图形、表格三种形式的数据性、统计性资料进行综合分析与加工的能力，应试者不但要能读懂统计图表，即准确地把握各项数据的含义及其相互间的关系，而且要能通过简单的数学运算把握数据的规律，从而对我们的工作和学习起到指导、定向以及调整的重要作用。

技巧一：尾数法、首数法——尾数、首数判断选答案

尾数法，主要指由结果的最末一位或者几位数字来确定选项的方法，常被运用于和、差的计算中，偶尔用于乘积的计算。

首数法与尾数法类似，是通过运算结果的首位数字或前几位数字来确定选项的方法。一般运用于加、减、除法中，在除法运算中运用最广泛。

技巧二：范围限定法——限定算式数据范围选答案

范围限定法是指通过对计算式中数据进行放大或缩小，将计算式的数值限定在一定范围内，再通过选项或其他限定条件来选择正确选项或进行大小比较。在使用范围限定法时，要注意放缩的一致性。

技巧三：乘除法转化法——除法化乘法简化计算

乘除法转化法是只在计算某一分式的具体数值时，如果除数的形式为(1+x)，其中|x|<10%，且选项间的差距大于绝对误差时，可以将除法转化为乘法从而降低计算难度。

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祝你好运了

Ⅵ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

Ⅶ 行测资料分析题解题技巧有哪些

解题技巧：
一、适当试题标记
资料分析的一组材料，是由材料和5个试题组成，不像是其他部分那样，一个试题下面紧跟着4个选项，试题材料和题目的信息量并不是很大，我们只需要短暂的记忆试题即可，而资料分析由于材料的信息量很大，有些试题和材料相距比较远，所以我们在解答的时候，就要有意识的在材料中进行标记。
1、试题标记目的
我们在上面已经说过，由于资料分析的材料，尤其是文字材料，信息量很大，而且有的试题和材料距离比较远，那此时如果我们不进行标记，就容易忘记或者记忆混乱而造成找出错误的数据，最终得到错误的答案。
对于信息量比较大的表格材料来说，由于表格的行、列比较多，如果我们不进行标记，那么很容易找错行或者列，从而找出错误的数据。
对于图形材料来说，由于数据比较凌乱，所以我们在解答的时候，倘若不进行任何标记，那就有可能会将这些数据“张冠李戴”。
总而言之，我们进行标记的目的，就是为了找准数据，那在实际操作中，如何进行标记呢?且看下面的讲解。
2、如何进行标记
不论是文字材料，还是其他材料，我们在解题的时候，都是先看试题，然后根据试题的关键词来到材料中定位，找出关键句解答，所以在做标记的时候，可以从以下方面着手：
(1)对于刚开始确定出来的关键词，我们就可进行标记，把关键词用圆圈圈住或者用直线标出;
(2)然后返回到材料中寻找关键句，我们可以根据比较明显的“指标”进行跳跃性的阅读，从而找出关键句，并用直线勾画出关键句。
二、结合选项分析
不论是资料分析，还是行测的其他部分，都是给出了4个选项，那这4个选项是凭空给出来的吗?当然不是，如果不是，那这几个选项在设置的时候，有什么特点，我们如何结合选项来解题呢?这就是本节将要讲解的内容。
1、选项特点分析
行测资料分析给出的4个选项，必然有一个正确的，其余的要么是用来迷惑你的，要么就是正确答案附近的，用来打酱油，对应资料分析而言，一般来说选项的设置也有以下几个原则(当然说的是一些计算性试题中)：
一、正确选项，这个显然是必须有的;
二、最大迷惑选项，如要求2005年的值，在选项中给出2006年的值;
三、打酱油选项，这类选项一般都是和正确答案比较接近的选项，有时候会给我们的计算带来不小的麻烦。
2、根据选项选答案
这种方法一般应用在选项中的数据特点比较明显，如上个资料分析的例题，其次也可以应用在当选项中的数据比较接近时，这时由于增长率比较接近，所以基期和末期的比值是十分接近，往往选项中把这两个数据均给出来，此时，我们可以通过分析增长率的大小，来快速得到答案。
三、重点回顾主要概念
资料分析中的计算型概念考查频率较高，比如：同比与环比、百分数与百分点、比重、倍数与翻番、平均数、年均增长率等，对于这些概念，要重点回顾其定义与列式方法，并注意相近概念间的差别。其中，百分数与百分点这两个概念，在考试中出现频率最高，且最容易混淆，要结合例题重点关注。
四、重点关注速算技巧
资料分析计算量大，在时间非常紧张的考试中，合理运用速算技巧对于考试获取高分至关重要。中公教育专家建议广大考生在这段时间里，可以抽出时间重点关注以下简化技巧、计算技巧：乘除转化法、分子分母比较法、年均增长率的简化算法、尾数法、首数法、范围限定法、数字特性法、运算拆分法。在复习时，要注意其适用条件和使用要点。
五、把握常见题型应对策略
针对不同的命题特点技巧解题是考生快速攻克资料分析堡垒的基本功之一，对资料分析中常见的命题形式如计算题、查找排序题、计数题、综合分析题等要重点关注。并相应采取以下应对策略：
计算题：整合数据关系，正确化简计算，根据涉及数据和选项的特点判断是否可以使用计算技巧，选择正确的计算技巧快速解题。
查找排序题：找到相关数据，在对要排序的数据进行计算时，要注意运用合理的计算技巧，把握好放大和缩小的程度，通常可以对数据两两组合先进行比较，再进行下一步讨论。
计数题：认真阅读题干，根据题干要求在资料中确定有效数据，比较有效数据与题干给出的数据之间的大小关系。注意避免多数、漏数、重复计数。
综合分析题：一般要从整个材料中撷取数据进行分析、对比、计算才能得到正确答案。考生在分析时，可以从最容易计算或分析的选项入手，逐一排除。
六、必考三大增长率公式
复合增长率的公式为r=(1+r1)(1+r2)-1=r1+r2+r1×r2;
比重增减公式为(A/B)×(a-b)/(1+a)，注意a为分子的增速，b为分母的增速。
倍数增速的公式为r=(a-b)/(1+b)，注意a为分子的增速，b为分母的增速。
从这三个公式来看，我们在解答试题的时候，只要直接套用公式就可以快速的得到正确答案，一般来说，复合增速公式应用在相对于2003年，2005年某指标的增速;比重增减公式，主要应用在求不同年份相同指标的比重差值;倍数增速公式，则主要应用在求平均数的同比增速上面。

Ⅷ 分享!三大类实用的数据分析方法

一、业务分析类

杜邦分析法目前主要用于财务领域，通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。

以电商行业为例，GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

二、用户分析类

TGI指数又称目标群体指数，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

TGI指数表征不同特征用户关注问题的差异情况，其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。

三、产品运营类

产品运营是一个长期的过程，需要定期对产品的使用数据进行监控，通过用户行为分析发现问题，从而确定运营的方向，同时也可以用于评估运营的效果。

产品运营的常用指标如下：

使用广度：总用户数，月活;

使用深度：每人每天平均浏览次数，平均访问时长;

使用粘性：人均使用天数;

综合指标：月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。

关于大数据主要分析的数据类型是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅸ 资料分析的方法有哪些

是哪方面的资料呢，论文中的资料一般有卡方检验，方差分析，t检验等等。根据资料类型和自己需要哪方面的结果而定

Ⅹ 资料分析分为几大类各有何特定它们之间的关系如何

资料分析有三大类，即定性分析、定量分析和理论分析。各自特点见以上名词解释。
三者关系：传统的资料分析主要是定性分析和理论分析，直至今天，这两种分析仍然发挥着重要的作用。但当前最流行和最受重视的是定量分析。但就社会调查研究本身而言，定性分析、定量分析和理论分析是互相依存、不可分割的。定性分析的识别属性、要素分析和归类等工作为定量分析提供了重要的基础；定量分析对调查对象精确的测量、描述和推断使调查对象的定性更加科学；理论分析则以定性分析和定量分析为必要前提，定性分析区别事物、分析划类和定量分析准确地说明事物变化的程度和趋势，为理论分析提供了坚实的基础。在此基础上，理论分析承担着透过调查感性材料，揭示事物内在本质和发展规律，证实或者证伪理论假设的任务，对于应用性调查课题，还承担着在理论说明的基础上进一步对实际工作提出对策建议的任务。