三年体测数据对比分析方法

⑴ 数据分析的三个常用方法是什么

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。

本文主要讨论一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。

4. 小结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

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⑵ 数据分析的分析方法有哪些

数据分析的分析方法有：

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。将调查的数据输入程序中，通过对这些软件进行操作，得出最后结果，结果可以用图表或者图形的方式表现出来。

图形和图表可以直接反映出调研结果，这样大大节省了设计师的时间，帮助设计者们更好地分析和预测市场所需要的产品，为进一步的设计做铺垫。同时这些分析形式也运用在产品销售统计中，这样可以直观地给出最近的产品销售情况，并可以及时地分析和预测未来的市场销售情况等。所以数据分析法在工业设计中运用非常广泛，而且是极为重要的。

(2)三年体测数据对比分析方法扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

⑶ 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。

⑷ 怎样对数据进行分析

数据分析方法：

1、对比分析法

对比分析法是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。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。

所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。

预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。

比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。

使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

⑸ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

⑹ 数据分析->分析方法

1.对比分析：
静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门，不同地区，不同国家的比较，也叫横向比较，简称横比。
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。

实践：1）.与目标对比。
实际完成与目标对比属于横比。
如果一年还没过完，可以拆分成阶段，再对比，或者计算完成率
2）.不同时期对比
不同时期对比，属于纵比。
与去年同期对比，简称同比（主要考虑季节周期性变化，淡旺季）
与上个月对比，简称环比
3）.与同级，单位，部门属于横比
4）.行业内对比属于横比，与行业标杆，竞争对手或者行业的平均水平
5）.活动效果对比
对某项营销活动开战前后进行对比，属于纵比。可以看出活动是否有效果
还可对企业投放广告的前后业务状况进行对比，了解投放广告是否有效，知名度是否提高，销 量是否大幅增长。
另外对比对象的计量单位，指标类型等要一致，对象之间相似之处越多，越具有可比性。

最后算出每一行的分数再排序。如果有0的话，就全部结果+1.
某指标权重=（某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分）*100%

7.杜邦分析法
8.漏斗图分析法
浏览商品（40%）->放入购物车（75%）->生成订单(67%)->支付订单（85%）->完成交易

9.矩阵关联分析法 也叫象限图分析法
以属性A为横轴，属性B为纵轴组成一个坐标系，按某一标准（平均值，经验值等）划分，将要分析的某个事物投射在四个象限内，进行交叉分析，直观的将两个属性的关联性展示出来。

先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于工作效率。
如果好几项落在了一个纬度，那么先执行哪一个就需要再加入一个属性进行判断。例如加入改进难度，可以用气泡表示改进的难易程度，气泡越大，难度越大。

10.发展矩阵
要了解2008-2010年的发展，距可以将三年的数据画在同一张矩阵表中，画上箭头。

⑺ 两组数据比较差异应该怎么做用什么方法用SPSS怎么做 在线等！谢谢大家啦！

两组数据比较差异可以使用独立样本t检验，这个在SPSSAU里就可以做。

独立样本t检验-SPSSAU

⑻ 数据分析方法（一）：对比与对标

对比是 数据分析 最基本的方法，通过对比识别数据差异。但是对比有得失。在分析过程中，对比得当可获得精准结论，但对比分析也存在陷阱，比如某产品近期销售数据在下滑，想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降，但是查看销售比（销售数/DAU）却在上升，所以只是因为DAU下降了。

所以如何去有效对比？

1、 横向、纵向多维度对比

对比的前提是两个事物或统一个事物的两个状态，其次必须要有一个对比的指标或标准（这里可称为对比的度量）。对比的两事物一个是主体，另一个是客体。也就是明确对比的三要素：主体、客体和度量。比如小明比小王高5cm，就是一个最简单的对比，这里小明是主体，小王是客体，度量身高，且人们对于身高这个度量存有共识。但如果去大排档吃一碗炒饭50元，可能觉得很贵。那如果是取希尔顿吃一碗炒饭128元可能就不觉得贵，这里我们选择了常识作为比较的基准，客体也没有问题，问题在于我们所谓的“常识”并非所有人的“共识”，如果不是共识，就要非常谨慎地得出结论，否则就容易从自我出发做出判断，影响结论的中肯性。

2、建立标准化的对比客体和度量

就是因为标准可以是认为确定的，所以存在质疑和不确定性。

建立标准化的对比可以是时间标准、空间标准、特定标准、计划标准。

3、 比率的对比

常见的对比是大小的对比、数量的对比，比如销售额的对比，人数的对比，使用不同的对比指标会得到不同的结论，我们把对比标准的选择叫做视角，视角不同，结论不同。比如上述对比小明小王俩同学，身高是视角事宜，除此之外还有年龄、学习成绩、颜值等等。在对比各种变化的原因时，我们也有各种模型，我们所要做的就是找到合适的对比视角。

直接描述事物的变量：长度、数量、高度、宽度等

加工后可得到：增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

如下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。（数据都是笔者瞎编的，工具用的是FineBI）

3、 指标的逻辑与管理指标

数据分析师有一个关键的职能就是要设计“指标”来对比，设计指标和应用指标有着天壤之别。比如某保健品公司，他们的产品是各类补品及奶粉，他们的业务与市场中人口的出生率、老龄化速度、市场整体购买力、对保健品的消费观念有着直接关系，还与政府对这个市场的管控力度有关。分析这么多之后，有没有一个指标来反映这些综合的因素，它的正反代表着好坏。

考虑到以上因素需要构建一个综合性的指标，这需要各种数据的加权计算。在不考虑市场规模的情况才，可以先构建一个指标指数模型：

Y=aX1 + bX2 + cX3 + dX4+……

Y 可定为市场吸引力指标值

X1 可定为老龄化程度

X2 可定为市场整体购买力

X3 可定为市场对保健品的品牌的看法

X4 可定为政府对这个市场的管控力度

abcd是系数，分别代表影响力程度

当然以上只是简单的罗列，实际情况比如X2还能分解出多个影响指标，甚至整体可以换成乘法模型，指数模型。。。

4、 对标的层次和维度

设定了各项管理指标后，剩下的就是比较工作了。从变化到追踪事物变化的诡计，找到问题的根源，从而找到书屋发展规律，这个过程叫对标。对标可以和自己比，也要和别人和竞品比。

对标的维度有规模指标、速度指标、效率指标、效益指标。

规模指标比如营业额、销售额，电商平台的UV、日活，医院的一天接诊数量，年营业收入额；

速度指标往往代表着活力，也是看未来趋势和潜能的重要指标类，包括各种运营管理指标的速度指标。

效率指标即投入和产出比，如果投入的是时间，月度产值、季度产值；如果投入的是净资产、则净资产周转率；如果投入的是人，人均产值，人均销售额。

⑼ 3年数据如何对比

使用柱状图表或折线图表对比起来会非常直观

⑽ 数据分析法之对比分析法

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。
1.对比分析法的定义
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少，这就是对比分析法的定义。
2.对比分析法的分类
其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类，其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较，比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。
3.对比分析法的实践运用
对比分析法的实践运用主要体现在五方面，第一就是与目标对比，具体就是实际完成值与目标进行对比，属于横比。第二就是与不同时期对比，具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比，具体就是与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。第四就是对行业内对比，具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比，属于横比。第五就是与活动效果比，具体就是对某项营销活动开展前后进行对比，属纵比。同时，我们还可以对活动的开展状况进行分组对比，这属于横比。
4.对比分析法的注意事项
我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性，对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识，对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法，如果我们掌握了这个方法，相信会对我们的数据分析工作更加有利。