培养学生数据分析的方法有哪些

Ⅰ 从哪几个方面培养学生的数据分析能力

你可以从这几方面培养学生的数据分析能力在以信息和技术为基础的社会里，数据日益成为一种重要的信息。为了更好地理解世界，人们必须学会处理各种信息，尤其是数字信息，收集、整理与分析信息的能力已经成为信息时代每一个公民基本素养的一部分。统计与概率的思想方法是学生未来生活与工作所必需的，是进一步学习所不可缺少的，也有助于培养他们以随机的观点来理解世界，形成正确的世界观与方法论。对学生统计观念的考察也应放在解决具有现实背景的问题的过程中，因为运用数学解决实际问题的一个关键环节就是，从实际问题中收集最有用的信息，根据这些信息构建一个适当的数学模型。这个环节包含着收集信息和对信息进行加工整理的过程。在评价时应关注以下几个方面：根据实际问题，制定适当的调查方案;选择符合实际的方法收集数据;选择合适的统计量与统计图表表示数据;运用统计结果进行判断并解决实际问题等。

一、通过统计教学,激发学生的数据分析观念。

统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计还是概率,都要基于数据,基于对数据的分析,在进行预测的同时,为了使预测更合理,也需要收集更多的数据。如要选谁参加数学竞赛,如果投票选举,那么就不具备统计观念,也就会不合理。但如果意识到事前要收集以往学习成绩,再通过整理与分析数据,然后去选选手肯定是比较可靠的。要想办法激发学生的学习动机。可以从以下两方面考虑:一是要选择合适的素材。二是要让学生感受到数据分析的现实意义。我们不但要让学生知道这些联系,还要培养学生有意识地从统计的角度思考有关问题,也就是遇到问题时能想到用统计的知识分析数据的能力。

二、鼓励学生从多角度分析数据,掌握数据分析的方法,通过数据分析,培养学生思维的灵活性。

义务教育阶段的统计学习要让学生有意识地、正确地运用统计来解决实际问题,又能理智地分析他人的统计数据,以作出合理的判断。目前要求的平均数、中位数、众数,它们都是刻画一组数据集中情况的统计量。只有在数据分布偏态(不对称)的情况下,才会出现均值、中位数和众数的区别，这也就是我们常说的平均数容易.受极端数据的影响。进行数据分析时经常使用平均数的理由，利用平均数代表数据，可以使二次损失(误差平方和)
达到最小。而利用中位数代表数据，是使一次损失(误差绝对值的和)最小。但是现在平均数教学中也存在着问题，其中之一是学生学习了平均数，会进行计算，但是当遇到真正的数据需要分析时，却很少想到用平均数。所以说：义务教育阶段统计教学的关键是发展学生的数据分析观念，使他们想到用数据。学生要会从不同的统计图表中获取有用的数据，能从数据中提取一些信息。

三、通过数据分析，体验随机观念。

老师在教学可能性时，注重让学生动手操作实验，课堂气氛很好，却忽略了对数据的分析。课后却发现学生的作业“箱子里有5个红球,1个白球。摸到(
)球的可能性大”。还有一大部分学生填白球，就问我为什么?我认为应先让学生操作实验，用实验获得数据，再对数据进行分析获取频率，用频率来推断概率。这种通过对数据进行分析处理。
让学生既体会了随机性，又感受了数据中蕴含着规律性，摸到红球、白球都有可能，但红球的个数多，摸到红球的可能性大。数据分析是一个复杂的思维过程。数据分析的过程不应只是计算和画图，应该把重点放在怎样分析数据上。又如：小明和小红在做掷硬币的游戏。任意掷一枚硬币两次，如果两次朝上的面相同，那么小明获胜;如果两次朝上的面不同，那么小红获胜。这个游戏公平吗?教学时可以先让学生猜测这个游戏的公平性，并说明自己的想法。学生在猜测结果时可能会存在一个误解，认为小明获胜的机会
( 两正和两反 ) 比小红 ( 一正一反 )
多。澄清误解的一个重要方法是使学生亲身经历实验，通过实验结果修正自己的想法。同时，学生在实验过程中发现，每一次实验的结果事先是无法预料的，每一个小组收集到的实验数据带有不确定性，但大量实验后，四种情况出现的频率却都稳定在同一个数值上。

因此，我们要启发学生自己想办法，让学生感悟到我们是为了解决问题来做统计的。通过数据分析，学生从中提取相关信息，根据不同的背景，选择不同的方法，从而培养学生思维的灵活性。学生从中发现问题，并且思考解决问题的办法。总之：统计与概率更重要的内容不是具体的知识、规律、法则，而是过程、思想、和观念的学习。目的是让学生体会统计、概率的基本思想、强调制定决策的过程，重视问题的背景及统计、概率在社会和科学领域中的应用。

Ⅱ 如何培养数据分析核心素养

（一）创设生活情境，激发学生参与数据分析的兴趣

每个学期，学生在学习“统计与概率”这一单元知识时，大多都会面对一大堆数据，对数据进行整理、分析，找出数据中蕴含着的信息。例如：学习统计量、制作统计表、绘制各种统计图等。对大量的、杂乱的数据进行收集、整理、描述是一个枯燥乏味的学习过程，学生容易产生厌倦、抵触的情绪，失去学习新知的原动力。所以，教师在教学这一内容时，要根据教材和学生的实际，创设好教学情境，充分调动学生的学习积极性，让学生有参与数据分析的学习欲望。《谁先走》这一课，教材创设了生活中经常遇到的有关下棋时如何决定谁先走的问题情境，让学生提出解决问题的方法。本节课，笔者根据教材内容安排，从孩子们从下棋游戏入手。先让学生回忆下棋时，通常用什么方法决定谁先走的？让学生根据自己的生活经验说一说。学生说的方法有：石头剪刀布、掷骰子、抓阄、抛硬币、转盘等。再提出问题：“你觉得这些方法都公平吗？”从而导入新课。这样，学生因为对游戏感兴趣，下棋又是他们喜欢的游戏活动，所以个个热情高涨，全身心投入探索活动中来。

（二）开展游戏活动，引导学生收集整理所需数据

统计与概率这一单元的教学，如果依然按照计算类内容来教，不提前准备相关的教具学具、实验器材，不经过实验操作，仅仅凭借教师的讲授和网络提供的资源，学生很难体会到数据中蕴含的信息的，更不可能培养学生的数据分析观念的。要实现培养学生的数据分析观念这一目标，就必须让学生亲身经历数据的收集、整理及分析数据的全过程。通过亲身体验，潜移默化地感知数据、理解数据的意义。因此，在本节课教学中，笔者提前安排每个学生准备一粒骰子，为每个学生制作打印了记录表格。在教学笑笑的游戏规则是否公平时，为了验证学生们的猜测，组织学生进行游戏活动，获取数据、整理数据。让游戏走进了课堂，不仅激发了学生对数据收集、整理、分析过程的兴趣，还为学生感知数据、理解数据的随机性带来良好的情感体验，学生在游戏中获取的知识也会印象深刻，经久不忘。

（三）组织互动交流，体验数据的随机性

《课程标准》指出：“通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律”。掷骰子游戏就是一个很好的帮助学生理解数据随机性的素材。学生通过掷骰子游戏获取数据并整理好数据以后，笔者立即组织学生互动交流。在学生游戏过程中，笔者通过巡视，发现几个学生的实验出现了小概率事件，就找其中的两个学生先汇报。等这两个学生汇报后，笔者立即请学生观察数据，说说自己的想法，马上就有学生说：“可能性大不一定就赢，可能性小也不一定就输”。笔者继续引导学生，“你们每次掷骰子的结果都是一样的吗？你在掷骰子前能预测到下一次结果会是几点吗？”通过交流，学生都认为每次掷骰子的结果肯定不是一样的，谁也无法预测到下一次结果是几。笔者再提出问题：“你们的数据都是像他俩那样吗？现在我们该怎么做呢？怎样验证笑笑的方法是不是公平的？”通过辩论，学生们意识到把大家的实验数据都放在一起，结果肯定不会和那两个同学一样，因为每个人的实验数据不一样。在各个小组汇报结束后，笔者又引导学生观察电脑自动生成的“总计数”，再请学生说说自己的发现，有学生就说：“小明先走的次数多，小华先走的次数少。”还有一个学生说：“统计的人数越多，可能性大的一定会胜出。”通过互动交流、教师总结，学生明白了：数据有随机性，同一件事，每次收集到的数据可能不同，但只要有足够的数据，就能从数据中发现规律。

Ⅲ 怎样培养小学生的数据分析观念

在小学数学的培养学生的数据分析观念，是新课标对于小学数学教学的一个基本要求。什么是数据分析观念呢？所谓数据观念可分为下列三层：首先要经历数据收集的过程，并且分析体会数据中的蕴含的信息。其次需要根据问题的背景选择合适的分析方法。再者通过数据分析体验随机性，并且能从足够的数据中发现规律。在小学阶段我们应该怎样发展学生的数据分析的观念呢?
我想从下面几个方面入手：
培养学生的数据分析观念一定要结合学生的生活实际。在学生熟悉的生活实际环境中，有许多需要进行数据的分析的，而且这些可以使学生非常的感兴趣。比如学生可调查其家庭的每天的生活开销。这和学生的吃喝住行密切相关的课题，学生肯定有兴趣。他们都想知道自己的家庭每月生活开销情况。这样 学生在进行搜集，整理、分析数据的过程中，学生能够得出其家庭月开销的及社会物价的起伏。在这个过程中学生感受到了成功的快乐，更加对学习感兴趣。
利用课堂的小游戏，进行培养学生的数学分析观念。在平时的教学中，学生会对游戏非常的感兴趣。因此课堂小游戏可以潜移默化的培养学生的数据分析观念。比如我在课堂上组织学生进行投掷硬币和瓶盖游戏， 并且要学生进行搜集，整理，分析数据。这样学生在游戏过程中，就会养成了数据分析的观念。为了激发学生的兴趣，可让学生在游戏前分别进行猜测，猜测硬币和瓶盖是否一样。
在科学实验中进行学生的数据观念的培养。在科学课上的许多的实验，而这些实验大部分需要学生进行数据记录，整理，分析和得出结论。比如在单摆的教学中、在研究摆的摆动频率和摆长关系的实验中，就需要学生获得大量的数据进行整理分析。特别进行求其平均数。那么这个实验或者说是数据搜集整理过程，非常好的对学生进行了数据观念的培养。
关于小学生数据观念的培养还有许多的途径，我想通过研讨，我们会体会更深。

Ⅳ 小学数学教学中如何培养学生的数据分析观念

随着统计教学实践的不断深化，人们逐渐认识到，统计学习的价值与目标不单单是形成“画统计表、求平均数”等技能，其核心价值在于“通过数据分析问题形成“数据分析观念”。《数学课程标准》中关于“统计与概率”强调在“统计与概率”的教学中，应帮助学生逐渐建立起数据分析观念，让学生知道我们不是为了统计而统计，统计就是为了分析，这样的表述体现了统计的意义和价值。
所谓数据分析，是指用适当的统计方法对收集的数、信号、图像等信息进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。数据分析在课堂教学中更像是一种方法、能力的培养，需要教师引领着学生经历收集和整理数据、选择分析方法和工具、作出推断、获得结论等一系列具体的体验过程。
这种数据分析能力的培养，需要教师在教学中有针对性地创设引导情境，让学生能够从中悟出统计的价值，在交流讨论中逐步增强自己的数据分析观念。那么，如何使学生建立数据分析观念，提高数据分析等能力呢？
一 、设计情境,培养收集数据的兴趣。
统计观念绝非等同于计算、画图等简单技能，而是一种需要在亲身经历的过程中培养出来的感觉。要使学生建立统计观念，最有效的方法就是培养他们有意识地从现实生活中去收集数据和分析数据，让他们真正投入到统计活动的全过程中去。
例如，在一年级“统计”的教学中，考虑到一年级学生特别喜欢看动画片，教师选取了四部动画片（《大头儿子》、《熊出没》、《猫和老鼠》、《喜羊羊与灰太狼》）为教学素材，让学生从中选择一部动画片在少先队队会中播放。刚开始，学生各持主张。后来看到老师面露难色，他们很担心看动画片的美好愿望会因为全班同学意见不一而落空。这时班长想出一个好办法：老师说出一部动画片名，喜欢的同学就举手，数出每部动画片喜欢的人数，哪部动画片喜欢的人数多就看哪部动画片。这样，通过调查统计活动，确定了观看的动画片，让学生感受到统计活动是决定大家观看哪部动画片的一种需要，初步体会到了统计是一种解决问题的好办法，又培养了学生学习数学的兴趣。
又如教学六年级下册扇形统计图第1个例题时，教材中提供的是彩电市场各种品牌彩电的市场占有率情况，这个题材离学生生活还不是很近，正好这几天学校要组织一次春游活动，我灵机一动，何不让他们先在班级里做个调查，统计一下全班最喜欢的各种水果的人数，再根据他们的调查数据用多媒体技术现场制做出扇形统计图？学生们兴致很高，抢着说出自己最爱吃的水果，在制做扇形图时，我有意将好几种水果合并到“其它”一栏。
再让学生思考：1、你能判断出喜欢哪种水果的人数最多吗?2、你有什么修改建议？
由于不是老师提供的现成信息，而是学生自己统计得来的数据，并且与他们最爱的春游活动有关，所以学生的探索兴趣很高。他们很容易就发现，统计图里提供的数据“其他”这一栏比较笼统，没有完全展示同学们喜欢各种水果的完整信息，因此无法判断出喜欢哪种水果的人数最多。从而认识到：在根据统计图作判断和决策时，一定要仔细观察，注意从统计图提供的信息出发，不要单凭直观感受轻易下结论。这样，让学生亲历数据的统计、分析的过程，使他们更能体会数据中蕴含的信息，也进一步让学生感受到数学的确就在我们身边，我们的生活的确离不开数学。
收集数据不能由教师作为任务布置，应该是学生的自发需要。动机的激发与活动情境创设直接相关。好的活动情境纪要有数学味，也要贴近学生的生活实际。
二、实践应用，掌握统计数据的方法。
要建立统计观念，必须真正投入到运用统计解决实际问题的活动中，让学生亲自收集、描述和分析数据。也就是说，不但要有从统计的角度思考问题的意识，还要有一些具体的办法。
例如，我组织学生调查我校各年段学生在学校阳光体育活动中“最喜欢哪项运动”的问题。学生就要从低、中、高年段活动项目中的“丢沙包、做游戏、跳绳、踢毽子、羽毛球、乒乓球、呼啦圈、篮球、排球”等多项活动进行分年段调查取样，也就是说，学生要懂得结合调查的目的及调查这个问题所涉及到的内容设计一份合理的调查表。其次要懂得如何去获取有效的原始材料，从经验上讲，不同年龄段的学生对运动的喜好程度有较大的差别，最好的方法是根据不同年龄段的学生的数量，按比例抽取样本，这样就能简单地收集到“好”数据了。最后还要懂得如何从原始材料的整理、分析中得出有说服力的结论，并根据各种统计图表的特点选择合适的图表来展示数据等。
我还结合学生生活中一些有趣的素材组织学生搞小调查。例如，调查统计学校周围道路交通（运输量、车辆数、堵塞情况、交通事故等）状况，调查统计学校食堂中最喜欢吃的菜，调查统计全班同学的压岁钱金额等，鼓励学生用多种手段整理和表示数据，使学生更好地体会统计的作用、理解统计的概念、把握统计的内涵、形成统计的观念。
三、合理质疑，理智的看待生活中的数据，。
我们身处在信息时代，每天都要接触到大量的统计数据，这些数据往往并不需要我们自己收集和分析，报刊、电视、广播、互联网都会给我们充分提供。那么，这些数据和解释都可信吗？
在学习“众数”这个内容时，学生曾经接触过这样的问题：
张三去找工作，看到两则招聘广告：
甲厂招聘广告写着：………月平均工资 1850元/ 人。
乙厂招聘广告写着：………月平均工资 3400元/ 人。
根据两个公司提供的“平均工资”信息，判断该去哪个公司应聘。其中一个公司因为有少数高薪者，平均工资较高，有些学生不了解平均数的确切含义，想当然就选择了这个公司。由于总体数据中有少数几个偏大的数，造成平均数“虚高”现象，导致学生做出了错误的判断。
因此，这就需要培养学生对统计数据进行理智选择和分析的意识，能对数据进行合理的质疑。
首先，我们要指导学生读懂数据，理解它所代表的信息。例如上述例子中的“平均工资”，它很容易受偏大或偏小数据的影响，它的高低并不能真实地反映公司其他员工的收入水平。在本题中，应该看大多数员工的工资情况，也就是“众数”更合理。
其次，我们要引导学生以理智的心态，进行合理质疑。当我们面对媒体公布的数据时，既要能从中获得尽可能多的有用信息，还要保持理智的心态，对数据的来源、收集数据的方式、数据的呈现方式、由此得出的结论要理智地看待生活中的数据，进行合理的质疑。
四、分析数据，作出大胆而合理的判断 。
现实生活中经常遭遇逻辑推理无解而只能通过统计求解的情景，因此，要能运用数据作出大胆而合理的判断，这种判断，虽然不像逻辑推理那样有百分之百的把握，但它可以使我们在常识范围内不能作选择的地方作出某种决策，从而提供足够的信心。
如在调查最近播出的综艺节目 “爸爸去哪儿”的儿童人物中，你最喜欢哪个小朋友？全班35名学生中，有10名学生最喜欢Kimi ，有8人最喜欢Angela，有6人最喜欢森蝶，有5人最喜欢石头，有4人喜欢天天，。从统计的数据中，可以看出，这个班的大多数学生最喜欢Kimi。从这个解释中又可以预测在这个群体中，Kimi将有较大的影响力。如果再进一步预测，那么投资Kimi将有巨大的潜力，或者说请他拍广告的人就多了。
因此，在教学中，我经常鼓励学生从多角度分析数据，光看见了还不够，还要去思考、去判断、去预测。包括能否回答开始提出的问题、能否解决其它问题、能否进行预测，为什么数据会呈现这种情况。在这样的过程中，学生将数据与自己及周围世界统计数据相结合，从不同角度挖掘了数据的用处，能更加体会到统计的作用。
总之，统计与学生的生活联系很紧密，我们的教学就是使学生产生结数据的亲切感，愿意去分析数据提取信息，遇到问题时愿意去收集数据来帮助解决问题，真正投入到统计的全过程，体会到数学为生活服务，从而培养统计中的数据分析观念，提高数据分析能力。从而实现“人人都能获得良好的数学”、“不同的人在数学上得到不同的发展”!

Ⅳ 在教学中如何培养学生数据分析观念的

数学来源于生活，生活离不开数学。数据分析观念是统计思想的一个重要组成部分。学生数据分析观念的培养都离不开对生活中的数学问题的探究。这就要求我们培养小学生的数据分析观念，以数学的眼光解决一些实际问题。学生数据观念的培养，就是通过解决生活中的实际问题来实现的，最终以问题的解决为目的。教学中从以下四个方面来培养。
一、激发学生学习兴趣使学生愿意主动积极地参与数据分析活动。
数据分析必须面对一堆数据，别说是小孩，就是大人，都有可能感觉枯燥乏味。因此，要想办法激发学生的学习动机。比如选择合适的素材。在素材的选择上，我们可以考虑与学生日常生活密切相关的内容，借以激发学生的兴趣。比如是以学生喜欢看的动画片作为引入的。老师问同学们平时喜欢看什么样的动画片，同学们的可能萝卜青菜各有所爱，老师让学生初略统计出最喜欢看的几部，然后做一个统计图或者统计表。或者调查班级同学身高，体重情况等，这些素材都是与学生的学习生活密切相关，很容易引起他们的共鸣。
二、鼓励学生思考，使学生在修正自己想法的过程中掌握数据分析方法。
数据分析是一个复杂的思维过程。教师要启发学生自己想办法，通过数据分析，学生从中提取相关信息，根据不同的背景，选择不同的方法，从而培养学生思维的灵活性。比如，我们还可以出示一幅“某商场一年四季衬衫和羽绒服销售情况统计图”统计图上分别罗列了衣服的销售情况和月份，只是没有表明具体是哪种衣服，然后让学生完成作业，根据销售情况说说随着季节的变化两种衣服的销售情况有何变化，那种衣服在什么季节销售最为火爆，很多学生会冒然答题，不联系生活实际，这样很有可能全军覆没。这时需要学生积极动脑，联系实际得出，衬衫的销售夏季是旺季，冬是淡季；而羽绒服则正好相反！从而轻松判断出事那种衣服！
三、加强分类与比较能力的训练。
分类与比较是确定事物之间异同关系的思维过程和方法，有利于促进学生形成数据分析观念。教师在教学中指导学生把所学的知识形成一定得标准或特点，进行系统化的梳理，分类，比较，整合，可以使学生的认知组成序列，形成一定的结构，结成一个系统化的整体，从而获得结构性知识，培养了学生数据分析观念。比如，在教学“百分数”时，教师指导学生把百分数的意义，性质，运算和应用分别进行归类比较，使学生认识到百分数是特殊的分数。这样，把百分数的知识纳入分数的知识系统中，使学生原有知识结构中的相关知识由“泛华”走向“集中”，学起来自然就容易多了。
四、重视分析与综合能力的培养。
分析与综合是学生数据分析观念的两个面。是思维的基本过程，也是学生获取知识的基本途径和基本能力。分析与综合在小学数学学习中广泛的应用，通过分析可以理解某一数学知识的要素及新旧知识间的联系。通过综合又对数学知识有了全面和整体的理解。

Ⅵ 如何培养小学生的数据分析能力

如何培养小学生建立数据分析观念
所谓数据观念可分为下列三层:首先要经历数据收集的过程，并且分析体会数据中的蕴含的信息。其次需要根据问题的背景选择合适的分析方法。再者通过数据分析体验随机性，并且能从足够的数据中发现规律。 培养学生的数据分析观念一定要结合本班学生的实际情况。根据学生的年龄特征，认知特点。在学生熟悉的生活实际环境中，进行数据的分析，这样可以调动学生的学习积极性。比如:可以让学生说说自己去年春节的压岁钱是怎么用的，他们肯定兴趣高涨，因为他们都想让同学们知道自己在春节的时候有多风光。这样学生在进行搜集，整理、分析数据的过程中，感受到了成功的快乐，更加对数据的分析感兴趣。 在培养学生数据分析观念的过程中，调动学生的积极性是非常重要的，因此我们在教育教学过程中，可以利用学生感兴趣的小游戏，进行培养学生的数学分析观念。在平时的课堂教育教学中游戏就可以潜移默化的培养学生的数据分析观念，当然我们必须要求学生对游戏中的数据进行搜集，整理，分析。

Ⅶ 如何培养高中生数据分析素养

1.以数据搜集提高学生的参与度 数据分析是基于数据展开的,预测的准确性往往取决于数据的整理和收集的数量和质量。数据分析不仅仅包括分析,还包括数据的收集与整理。培养学生数据分析素养的关键在让学生亲自收集、整理数据...
2.以生活案例设计数据分析教案 不论是统计学还是概率学都起源于生活而运用于生活。数据核心素养的培养要求学生将掌握的分析方法运用于实际之中,获得成就感,进而激发学习动力。教师可以以生活案例,特别是趣味性丰富的游戏为..

Ⅷ 数据分析的方法有哪些

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

1.对比分析法：对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

数据分析方法是‬数据统计学‬当中‬应用‬非常‬广泛‬的方法‬，具体‬方法‬有很多种‬，具体采用的时候因人而异。

Ⅸ 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。

Ⅹ 怎么培养数据分析的能力

2、工具实践

（1）对于入门小白，建议从Excel工具入手，这里以Excel为例:
学习Excel是一个循序渐进的过程:
基础的：简单的表格数据处理、打印、查询、筛选、排序
函数和公式：常用函数、高级数据计算、数组公式、多维引用、function
可视化图表：图形图示展示、高级图表、图表插件
数据透视表、VBA程序开发......
多逛逛excelhome论坛，平常多思考如何用excel来解决问题，学习用各种插件，对能够熟练使用Excel都有帮助。

其中，函数和数据透视表是两个重点。
函数
制作数据模板必须掌握的excel函数：
日期函数：day，month，year，date，today，weekday，weeknum 日期函数是做分析模板的必备，可以用日期函数来控制数据的展示，查询指定时间段的数据。
数学函数：proct，rand，randbetween，round，sum，sumif，sumifs，sumproct
统计函数：large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中具有举足轻重的作用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到。
查找和引用函数：choose，match，index，indirect，column，row，vlookup，hlookup，lookup，offset，getpivotdata 这几个函数的作用不用多说，特别是vlookup，不会这个函数基本上复杂报表寸步难行。
文本函数：find，search，text，value，concatenate，left，right，mid，len 这几个函数多半用在数据整理阶段使用。
逻辑函数：and，or，false，true，if，iferror
（以上学会，基本能秒杀90%的办公室白领！）
数据透视表
数据透视表的作用是把大量数据生成可交互的报表，它具有这样一些重要功能：分类汇总、取平均、最大最小值、自动排序、自动筛选、自动分组；可分析占比、同比、环比、定比、自定义公式等

现实中，取数或报表+EXCEL+PPT似乎还是主流形式。
工具上，无论是业务人员还是分析人员，都可以通过自动取数工具或者BI工具来制作报表，减少重复操作的时间。
其次，增加与业务人员的沟通，充分了解业务需求，当你的业务水平和他们差不多甚至更高时，自然而然知道他们一言两语背后真实的需求是什么了。
最后，站在更高角度上，报表的基本粒度就是指标，可梳理出企业的基本指标体系，从经营分析的角度去做报表，把报表的工作标准化，降低报表的冗余，避免动不动就做一张报表。标准化包括指标分类，指标命名，业务口径，技术口径，实现方式等等。其实，最终目的是实现报表数据一致性，减少重复报表开发，降低系统开销的战略性举措。
在业余时间，可以多补充数理统计知识，学习R、Python语言，学习常用的挖掘模型，往高级分析师路上发展！
一起加油鸭！

以上，就是今天的分享，数据分析能力听起来很大很抽象，虽是软实力但却是行业的硬要求！量变引起质变，一步步来，才能做到触类旁通，做起项目才会越来越顺手。