对数据量化分析的方法

Ⅰ 数据分析的三大方法

数据分析的三大方法：分析搜索数据、分析统计数据、分析行为数据。

数据分析，是对用户行为的量化分析，它能够从痕迹倒推出行为，然后把一切用户的秘密都告诉你。数据分析的能力是当代互联网时代，每一个人都必须具备的能力。

第一个方法是分析搜索数据。用户有需求，他们第一时间，会上哪找答案呢？他们会上搜索引擎。用户的需求，会通过“搜索关键字”，清晰无比地摊在你面前。

第三个方法是分析行为数据。有限的研发经费，是投资买域名，开发PC网站，还是做基于H5页面的手机应用呢？这时，你就要分析用户的行为数据了。很多人都知道，2017年天猫双11的交易额达到了1682亿，但是很多人没有注意在屏幕上这个惊人的数字右下角。

有个小小的，同样惊人的数字，叫无线成交占比。这个数字在2014是45%，2015年68%，2016年82%，2017年达到了90%。也就是说，90%用户的行为，已经移到了手机上。根据对这个行为数据的分析，你的决定应该很明显了吧。

Ⅱ 定量分析方法有哪些

定量分析法有五种：

1、比率分析法。

2、趋势分析法。对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。

3、结构分析法。通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。

4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。

5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

(2)对数据量化分析的方法扩展阅读：

定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。

定量分析网络

Ⅲ 定量分析方法有哪几种

定量分析法（quantitative analysis method）是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在企业管理上，定量分析法是以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理，得出企业信用结果。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

Ⅳ 如何对数据进行量化分析

对事物进行量化处理，最主要是建立一个合理的维度，达到这个度就怎样，没到这个度又怎样。每个公司的情况不一样，有些大公司的员工只做一件事情也有的制作半件的都有，而在一些刚创业起步，50人以内的公司，很多都是一人兼多职的。

因此如果没有一个好的合理的维度去定这个事物的数据，做的事情多的员工就会慢慢的没有积极性，对公司是不利的。比如说100万以下是正常要求，100-500万是一个一级维度，在这个维度里继续拿出多出的部分进行大比例分配给业务员，如100万的是2%提成，多出的按3%提成。

还有就是产品的单价是50元低价给到业务员，如果业务员卖出的产品比50高，就将高出的部分再进行50%或者更多的奖励，相信业务员都会尽最大努力去销售。再对每个单和每个月每个季度对每个业务员进行一次考核，符合管理规定的积一个维度，后面的都按维度来进行资金待遇分配。

相关信息

量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。人类对于股市波动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级难题。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

虽然量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学着名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型。

Ⅳ 量化分析方法有几种

量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施，它是风险应对计划的一项依据，并作为风险监测和控制的组成部分。
（一）技术分析法

技术分析法的主要目标是通过对市场的历史数据的研究，特别是对价格和交易量的研究，来预测价格的变动方向。技术分析法通常分析市场价格图标，因此技术分析师被称为“图表分析专家”。目的在于识别价格模式和市场趋势，从而试图预测未来的变化趋势。技术分析法的原理包括市场行为包容一切信息（技术分析法旨在弄明白投资者对于此类信息的反应），价格以趋势方式演变，历史价格趋于重演，并且投资者具有重蹈先前投资者覆辙的特征。

（二）基本面分析法

基本面分析法重点分析经济状态、利率、通货膨胀、公司收益、公司资产负债表、以及中央银行和政府的相关政策。

当基本面分析法应用于选股时，通常会结合对经济整体方向自上而下的分析（宏观），从而形成对于市场、行业、利率水平以及汇率水平的观点，并加之运用自下而上的方法对于某只股票进行分析（微观）。自下而上的分析往往会忽略在国别以及产业方面的整体配置而关注于单只股票的选择。根据投资理念和投资过程，自上而下的分析决定了国别和行业的配置；同时，自下而上的分析则决定了某一国家和行业内部的投资配置。

（三）量化分析法

量化（定量）分析法，正如其名，包括运用量化方法、统计模型、数学公式以及算法来预测市场走向。在战术型资产配置中一个常见的方法便是使用多因子模型，通过分析估值、动量指标、风险水平、市场情绪、利率、收益率曲线等因素，从而推导出涵盖股票、债券和外汇市场等不同市场的买入和卖出信号。虽然有一部分战术型资产配置策略完全是量化模型驱动的，但将量化分析和基本面分析相结合将更具活力，因为这种结合可以将量化信号融合入基本面分析的过程中。

量化分析的不足在于该分析很大程度上是以观测到的市场价格的历史关联性和走势为基础。如果上述关联性和走势由于市场反转或市场承压而引起历史关联性发生变化而失效，那么量化模型可能会在预测拐点过程中失效。量化模型往往也会在出现政权更替或市场结构化改变时失效。

Ⅵ 数据分析方法一般分为哪三种

1、漏斗分析
漏斗分析是指通过数据分析找到有问题的业务环节，并对其优化。
漏斗分析两大作用：其一，漏斗分析可以对各个业务阶段的用户、流量的变化进行监控，及时分析低转化率的环节，找出流失的关键，并不断优化。其二，漏斗分析可以根据不同的人群、渠道，进行差异化的分析，比如新渠道、新客户，分析出最佳的和最差的，这样能够提高操作的准确性和效率。

3、对比分析法
对比分析法即对比数据，分析差别，可以直观地看到某个方面的变化或差距，并能准确量化地表示这些变化或差距。对比分析既可以基于时间进行对比，也可以基于分类，如部门、地区、类别等进行对比。在工作中，我们会使用对比分析法比较多，比如，如上年的销量对比、目标与实际对比等。我们在对比的过程中要注意要找相似的对比对象。比如，佛山的人口与上海的人口对比就没有可比性，是毫无意义的。

Ⅶ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够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，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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Ⅷ 数据分析的几种常用方法21-10-27

几种常见的数据分析分析方法：
1.周期性分析（基础分析）
What ：主要是从日常杂乱的数据中，发现周期性出现的现象，而从避免或改善问题的发生。常见的两种周期：自然周期和生命周期。
需要注意的点：虽然周期性分析主要针对时间序列，但不全是，例如公众号的文章阅读走势不仅和日期（工作日或周末）相关，也和文章类型相关。
例如：销售中3,6,9,12月，由于绩效考核出现的峰值
            重点节假日对和交付的影响
            产品销售的季节性影响（例如北方下半年的采暖产品，入夏空调的销售旺季等）
How： 自然后期的时间维度，根据分析的需求，可从年（同环比，业绩达成、和行业趋势对比），月（淡旺季、销售进度、生产预测），周（一般较少），日（工作日，非工作日的差异分析），时（时间分布，工作时段，上下班高峰，晚上，主要和大众消费行为分析相关）进行展开
生命周期一种常见的分析就“商品生命周期”，商品销量随上市时间的变化，通过时间轴+指标走势组合出来的。这种分析对快消品或者产品迭代速度很快的商品（典型如手机）是比较重要的，可以用于监控产品的市场表现，对照市场活动可以量化活动效果以及产品线的经营情况，如持续跟进，则可针对性的提出产品上市的建议。

2.矩阵分析（重要分析方法）
矩阵分析是数据分析中非常重要的分析方法。主要解决分析领域的一个非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好”。
平均数是一个非常常用的数据维度，但是单一维度，并不能充分评价好坏。例如考核销售，如果只考核业务销售业绩，那么业务人员一定会倾向卖利润低的引流产品。那种利润高，价格高，不容易卖的利润型产品就没人卖了，最后销售越多，公司的利润反而下降了。这个时候通过两个维度：销售规模和销售利润，构建交叉矩阵，就能将业务业绩进行更有效的区分。

举个简单的例子，一个销售团队，10名销售一个月内开发的客户数量，产生的总业绩用矩阵分析法进行分析（具体数据略）：
第一步：先对客户数量、业绩求平均值
第二步：利用平均值，对每个销售人员的客户数量、业绩进行分类
第三步：区分出多客户+高业绩，少客户+高业绩，多客户+低业绩，少客户+低业绩四类

矩阵分析把关键业务目标拆分为两个维度，每个维度进行高低分类，进而可以对目标进行更加立体的描述。维度高低分类多采用 平均值作为参考 值。
注意：有两个场景，是不适合用矩阵分析法：
一：有极大/极小值影响了平均值的时候，一般出现极大/极小值的时候，可以用： 分层分析法 。
二：两个指标高度相关的时候，例如用户消费金额与消费频次，两个指标天生高度相关，此时数据分布会集中在某一个或两个区域，矩阵分析法的业务解读能力接近0，可采用 相关分析法

3.结构分析
What： 结构分析是将分析的目标，向下分解，主要用于发现问题。
例如销售分析，可以按照区域—省—市 一级级的分解，分解之后可以更好的看出影响销售业绩的影响因素在哪个位置。
 结构分析可以有多个维度，取决于我们需要分析的方向。例如还是销售分析，可以从产品构成进行拆解，也可用从业务形态拆解
How：如何进行结构分析？
第一步：定出要分析的关键指标（一般是业绩、用户量、DAU、利润等等）
第二步：了解关键指标的构成方式（比如业绩，由哪些用户、哪些商品、哪些渠道组成）
第三步：跟踪关键指标的走势，了解指标结构变化情况
第四步：在关键指标出现明显上升/下降的时候，找到变化最大的结构分类，分析问题
注意：结构分析的不足
结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题

4.分层分析
What： 分层分析，是为了应对 平均值失效 的场景。典型的平均值失效例如平均工资，很多人都被“代表”。这个时候需要把收入群体分成几类，例如土豪，普通百姓，穷光蛋等，后面进行分析时就比较清楚了。业内也有一些不同的叫法，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。
How：如何进行分层分析
1.明确分层对象和分层指标
    例如：想区分用户消费力，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额
               想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额
                想区分部销售额，分层对象就是：分部，分层指标就是：销售收入
2.查看数据，确认是否需要分层。分层是应对平均值失效的情况的，存在极值影响的情况，则适合分层。
3.设定分层的层级。最好的解决办法是老板拍板，其次可以用“二八原则”，以上述销售业绩分层为例，可以先从高到低排序，然后把累积业绩占80%的人选出来，作为“第1层级（优等）”，其他的归为“第2层级（次等）”。有时如果颗粒度不够，也可以用“二四六八十”法则”。
如何应用分层
分层的最大作用是帮我们看清楚：到底谁是主力 ，谁是吊车尾。从而指导业务，从人海战术向精兵简政思考。
根据分层的结果找出差距，进而提出（假设）差异背后可能的原因，通过其它方式进行
应用 ：客户分析，目前系统中客户超5000个，为了更好的了解客户结构，可以通过分层分析的方法对这5000个客户进行分层，分层的方式通过年销售规模，可以按照累计规模排序，一般采用4-6个层级，每个层级可以给一个标签。例如王者客户，腰部客户，mini客户等。分层后，便可以针对性的进行分析，例如客户层级的销售占比，变动，各层级客户的销售构成，结合其它方法就可以有较全面的分析

5.漏斗分析（待补充）

6.指标拆解（待补充）

7.相关性分析（待补充）
What ：两个（或多个）因素之间的关系。例如员工人数与销售额，市场推广与销售业绩，天气和销售表现等
            很多因素我们直观的感觉到之间有联系，相互影响，但具体的关系是什么，如何产品影响的，可以通相关性分析来量化。
例如，客户开拓中拜访客户的次数和客户成交是否有关系？
           拜访次数多，表明客户也感兴趣，所以成功几率大
           拜访这么多，客户还不成交，成功几率不大
            客户成交和拜访关系不太大，主要看你是否能打动他
How ：两种联系：直接关系，间接关系
直接关系 ：整体指标与部分指标的关系——结构分析，例如销售业绩与各中心的业绩
                  主指标与子指标的关系——拆解分析，例如总销售规模和客户数量与客户销售规模
                   前后步骤间的关系——漏斗分析：例如销售目标和项目覆盖率，储备率，签约等因素间的关系
        联系中，指标之间出现一致性的变化，基本是正常，如果出现相反的变动，则需要关注，这可能是问题所在
间接关系 ：要素之间没有直接的联系，但存在逻辑上的连接。例如推广多了，知名度上市，进而销售额上升。
                  由于关系非显性，需要通过处理进行评价，常用的就是散点图和excel中的相关系数法
在明确相关性后，就可以通过改变其中一个变量来影响和控制另一个变量的发展。
注意：相关性分析也存在很大的局限。主要体现在相关性并不等同因果性。例如十年前你在院子里种了一颗树，你发现树每天的高度和中国近十年GDP的增速高度相关，然后这两者间并没有什么实质性的联系。此次相关性分析过程中一定注意要找到关联的逻辑自洽。

8.标签分析（待补充）

9.

Ⅸ 量化研究方法有哪些

量化方法有四个层次，即“定类量化”、“定序量化”、“定距量化”和“定比量化”。

• 定类量化：其实就是把样本分类。例如国籍、性别等等属性，都属于“定类量化”。在这个层次上，要做的就是分类，但并不考虑类和类之间的关系。例如统计时性别分男女。“定类量化”的特点是分类都是平等的，如相关的结果有区别，则是后续研究的事了。

• 定序量化：也比较常见，人员考核的“优良中差”、事故分类的“特别重大、重大、较大和一般”都属于“定序量化”。“定序量化”是在“定类量化”的基础上，再把分类按照某种属性进行排序。如果不同的样本属于不同的分类，那么在这个属性的维度上根据分类就可以对样本进行排序，但并不能据此得出更多的结论。