分析方法可以按照哪些标准分类

Ⅰ 统计分析方法有哪些

统计分析方法有以下：
1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。
4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

Ⅱ 数据分析的分析方法都有哪些

很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
第二说一下回归分析方法。回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

接着说相关分析方法，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
然后说聚类分析方法。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
接着说方差分析方法。方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。
最后说一下对应分析方法。对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

Ⅲ 常用的分析方法有哪些

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>

问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）

问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法

问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>

问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>

问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。

问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.

Ⅳ 化学分析法和仪器分析法是按照什么原则来分类的两个方法有什么不同

化学分析法，以物质的化学反应为基础的分析方法，称为化学分析法。化学分析法(chemical method of analysis)，是依赖于特定的化学反应及其计量关系来对物质进行分析的方法。化学分析法历史悠久，是分析化学的基础，又称为经典分析法，主要包括重量分析法和滴定分析法，以及试样的处理和一些分离、富集、掩蔽等化学手段。在当今生产生活的许多领域，化学分析法作为常规的分析方法，发挥着重要作用。其中滴定分析法操作简便快速，具有很大的使用价值。

仪器分析(近代分析法或物理分析法):物质相互作用时产生各种实验现象。仪器分析就是利用能直接或间接地表征物质的各种特性(如物理的、化学的、生理性质等)的实验现象，通过探头或传感器、放大器、分析转化器等转变成人可直接感受的已认识的关于物质成分、含量、分布或结构等信息的分析方法。也就是说，仪器分析是利用各种学科的基本原理，采用电学、光学、精密仪器制造、真空、计算机等先进技术探知物质化学特性的分析方法。因此仪器分析是体现学科交叉、科学与技术高度结合的一个综合性极强的科技分支。这类方法通常是测量光、电、磁、声、热等物理量而得到分析结果，而测量这些物理量，一般要使用比较复杂或特殊的仪器设备，故称为"仪器分析"。仪器分析除了可用于定性和定量分析外，还可用于结构、价态、状态分析，微区和薄层分析，微量及超痕量分析等，是分析化学发展的方向。

Ⅳ 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。

Ⅵ 简述财务报表分析的方法有哪些，各有什么优缺

财务报表分析的方法
（一）比较分析法
比较分析法的理论基础，是客观事物的发展变化是统一性与多样性的辩证结合。共同性使它们具有了可比的基础，差异性使它们具有了不同的特征。在实际分析时，这两方面的比较往往结合使用。
1．按比较参照标准分类
（1）趋势分析法
趋势分析就是分析期与前期或连续数期项目金额的对比。这种对财务报表项目纵向比较分析的方法是一种动态的分析。
通过分析期与前期 (上季、上年同期) 财务报表中有关项目金额的对比, 可以从差异中及时发现问题, 查找原因, 改进工作。连续数期的财务报表项目的比较, 能够反映出企业的发展动态, 以揭示当期财务状况和营业情况增减变化, 判断引起变动的主要项目是什么, 这种变化的性质是有利还是不利,发现问题并评价企业财务管理水平, 同时也可以预测企业未来的发展趋势。
(2)同业分析
将企业的主要财务指标与同行业的平均指标或同行业中先进企业指标对比，可以全面评价企业的经营成绩。与行业平均指标的对比, 可以分析判断该企业在同行业中所处的位置。和先进企业的指标对比,有利于吸收先进经验, 克服本企业的缺点。
(3)预算差异分析
将分析期的预算数额作为比较的标准,实际数与预算数的差距就能反映完成预算的程度，可以给进一步分析和寻找企业潜力提供方向。
比较法的主要作用在于揭示客观存在的差距以及形成这种差距的原因,帮助人们发现问题,挖掘潜力,改进工作。比较法是各种分析方法的基础，不仅报表中的绝对数要通过比较才能说明问题,计算出来的财务比率和结构百分数也都要与有关资料(比较标准)进行对比，才能得出有意义的结论。
2．按比较的指标分类
（1）总量指标
总量是指财务报表某个项目的金额总量，例如净利润、应收账款、存货等。
由于不同企业的会计报表项目的金额之间不具有可比性，因此总量比较主要用于历史和预算比较。有时候总量指标也用于不同企业的比较，例如，证券分析机构按资产规模或利润多少建立的企业排行榜。
（2）财务比率
财差磨务比率是用倍数或比例表示的分数式，它反映各会计要素的相互关键袜系和内在联系，代表了企业某一方面的特征、属性或能力。财务比率的比较是最重要的比较。它们是相对数，排除了规模的影响，使不同比较对象建立起可比性,因此广泛用于历史比较、同业比较和预算比较。
（3）结构百分比
结构百分比是用百分率表示某一报表项目的内部结构。它反映该项目内各组成部分的比例关系，代表了企业某一方面的特征、属性或能力。结构百分比实际上是一种特殊形式的财务比率。它们同样排除了规模的影响，使不同比较对象建立起可比性，可以用于本企业历史比较、与其他企业比较和与预算比较。
（二）因素分析法
因素分析法也是财务报表分析常用的一种技术方法，它是指把整体分解为若干个局部的分析方法，包括财务的比率因素分解法和差异因素分解法。
1．比率因素分解法
比率因素分解法，是指把一个财务比率分解为若干个影响因素的方法。例如，资产收益率可以分解为资产周转率和销售利润率两个比率的乘积。财务比率是财务报表分析的特有概念，财务比率分解是财务报表分析所特有的方法。
在实际的分析中,分解法和比较法是结合使用的。比较之后需要分解，以深入了解差异的原因；分解之后还需要比较，以进一步认识其特征。不断的比较和分解，构成了财务报表分析的主要过程。
2．差异因素分解法
为了解释比较分析中所形成差异的原因，需要使用差异分解法。例如，产品材料成本差虚亮斗异可以分解为价格差异和数量差异。
差异因素分解法又分为定基替代法和连环替代法两种。
（1）定基替代法
定基替代法是测定比较差异成因的一种定量方法。按照这种方法，需要分别用标准值（历史的、同业企业的或预算的标准）替代实际值，以测定各因素对财务指标的影响。
（2）连环替代法
连环替代法是另一种测定比较差异成因的定量分析方法。按照这种方法，需要依次用标准值替代实际值，以测定各因素对财务指标的影响。
综上可以看出，进行财务报表分析，最主要的方法是比较分析法和因素分析法。在财务报表分析中，除了普遍、大量地使用比较法和因素分析法之外，有时还使用回归分析、模拟模型等技术方法。
觉得有用帮我采纳一下哟~如果还有类似的问题可以到财税DADA看看。

Ⅶ 一文了解数据分析的方法都有哪些

常用的数据分析方法有以下几种：

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

二、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

三、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

四、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

想要了解更多关于数据分析方法的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

Ⅷ 数据分析必读干货：简单而实用的3大分析方法

导读：数据分析师需要哪些“专业技能”？如果有人建议你去学习R语言、tableau、PowerBI，那么我建议你不如先从最基础也是最核心的数据分析方法学起。

在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。

本文主要讲解日常数据分析中，最常用的三大数据分析方法 。内容虽然简单，但是其中充满了大量的细节方面的实用技巧。

01 对比

对比是所有数据分析方法中最基础，也是大家耳熟能详的一个。俗话说，无对比，不分析。说的就是对比分析法了。

在实际分析场景中，对比有不同的应用维度。比如有环比、同比、横比、纵比、绝对值对比，相对值对比等。下面我们分别解释一下它们的不同应用场景。

1. 绝对值对比与相对值对比

从概念上而言，绝对值包含正数、负数和零值。在电商数据分析中，一般是指正数之间的对比较多，如销售额、退货额等；相对值对比，则是指转化率、完成率等这类相对数之间的对比。

2. 环比

环比是指统计周期内的数据与上期数据的比较，比如2017年6月数据与2017年5月数据的比较。

在电商数据分析中，由于每个自然月之间的销售差额比较大，如果采用绝对指标，便很难通过对比观察到业务的变化。

因此，一般会采用相对指标来做环比分析，如2017年6月的销售达标率是102%，2017年5月的销售达标率是96%；这样便很容易知道两个月度之间转化率的好坏优劣了。然而，如果我们用绝对值来对比：2017年6月销售额500万，2017年5月销售额300万，这样的对比便很难判断究竟哪个月的销售额完成得更好。

3. 同比

同比是指统计周期内数据与去年同期数据之间的对比，比如2017年6月销售额是500万，2016年6月销售额是450万，同比增加11.1%。

在电商分析中，同比是应用最广泛的数据分析方法。通过同比，我们能大致判断店铺的运营能力在最近一年中，是保持增长还是呈下滑趋势。

同时，也可以根据同比增长趋势，来制订初步的销售计划。如表3-4所示，假设现在店铺流量同比下降8%（流量下降是平台趋势），客单价保持不变的情况下，要想实现店铺销售业绩的上升，唯有提升转化率。

因此，我们通过表3-4的模拟推算，可以得知，当转化率提升21%，到达0.35%时（0.35%转化率被认为是行业的平均值），业绩会提升11%。

▼表3-4 店铺销售计划推算模拟表

4. 横向对比与纵向对比

所谓横向对比与纵向对比，是指空间与时间两个不同的维度之间的对比。横向对比是空间维度的对比，指同类型的不同对象在统一的标准下进行的数据对比。如“本店”与“竞品”之间的对比；纵向对比是时间维度的对比，指同一对象在不同时间轴上的对比。如前面提到的“同比”“环比”都是纵向对比。

5. 份额

严格地说，“份额”属于横向对比的一种。由于在实际分析场景中它经常会被忽略，因此单独罗列出来，加以说明。

在某些情况下，数据表格中多一个“份额”，会让表格清晰明了许多。

如表3-5所示，假设我们要分析“某品牌天猫、京东、唯品会三大渠道”的“上衣、下衣、连衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的销售趋势和表现。常规的分析方法是，按照表1的表格结构，将各种数据有层次地展现出来。这时，所有的销售数据在表格中可以层次分明地一览无余。

▼表3-5 以份额处理的数据表格

但是，如表1这般的数据却不能直观告诉我们每个销售类别在不同渠道和不同季度的销售趋势是什么。因此，在数据分析中便需要加入表2这样的“份额”分析表格。如此，我们便可一目了然地掌握每个类别在不同渠道、不同时期的销售趋势。因此也就达到了数据分析的目的。

很多数据分析师往往只是完成了“表1”的分析步骤，却缺少临门一脚，没有把“表2”也同步呈现出来。

02 细分

细分，是一种从概念上理解非常容易，但实际应用起来却很难的分析方法。

细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。就好像高中课程中解几何题一样，如果找对了“解题思路”，问题就迎刃而解；如果“解题思路”错了，劳心费力不说，问题还解决不了。

在实际应用中，细分有许多不同的方法，就如同我们在解题时，有各种不同的“解题思路”一样。有时候，面对同一个问题，两个不同的解题思路都可以达到解题的目的；但更多时候，只有唯一正确的解题思路才可以正确地解题。所以，在分析之前，选择正确的‘细分’方法便非常重要。

下面，我们就具体来看一下，在细分分析中，有哪些解题思路。

1. 分类分析

就是指对所有需要被分析到的数据单元，按照某种标准打上标签，再根据标签进行分类，然后使用汇总或者对比的方法来进行分析。

在服装行业中，常用于做分类分析的标签有“类目”“价格带”“折扣带”“年份”“季节”等。

通过从“年份”“季节”的维度来对商品库存进行细分，我们可以轻松地知道有多少货属于“库存”，有多少货属于“适销品”；

通过从“折扣带”的维度来对销售流水进行细分，我们可以大致知道店铺的盈利情况；

通过从“类目”的维度对销售流水和库存同时进行细分，我们可以知道统计周期内品类的销售动态与库存满足度。

2. 人—货—场

“人—货—场”能够为人提供宏观视野的分析。其原理类似于分类分析，即将所有需要被分析到的数据单元，打上“人”“货”“场”的标签，然后再进行相应的数据分析与处理。

在实际应用场景中，“人—货—场”分析法往往被灵活运用在初步诊断某一竞品店铺时。

如图3-3所示是利用“人—货—场”逻辑方法来分析竞品店铺的主流思路。在分析之前，先把“解题思路”用“人—货—场”的方式罗列出来，把所有能够想到的有用的“分支”都罗列出来，然后查漏补缺、标注重要与非重要。最后，再按此“解题思路”来进行分析。便可达到事半功倍的分析效果。

▲图3-3 利用“人—货—场”细分方法初步分析竞品店铺

3. 杜邦分析法

细分分析方法中，还有一种知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在电商数据分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

网络中对杜邦分析的解释是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要财务比率之间的关系来综合分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。”由此可见，杜邦分析主要是用于企业的财务分析之中。

但是在电商中，杜邦分析常被用于寻找销售变化的细小因素之中。如图3-4所示，便是根据杜邦分析原理，将所有影响到销售额的量化指标都统计出来的一种常用分析方法。此种方法，有助于我们从细小的数据颗粒中找到影响销售变化的元素。

▲图3-4 销售变化的原因分析

03 转化

转化分析是电商、游戏等互联网行业的特定分析方法，在传统行业的零售分析中并不常见。转化分析常用于页面跳转分析、用户流失分析等业务场景。

转化分析的表现形式一般是选用漏斗模型，如图3-5所示，便是模拟了某电商店铺的流量转化情况，并以漏斗图的形式展现出来。

▲图3-5 电商常见的流量转化漏斗图

这张图模拟了从店铺的浏览商品人数到加购人数，然后生成订单、支付订单，直到最后支付成功的漏斗示意图。

从图3-5的示例中，反推“转化”分析方法，我们应该得到以下结论：

转化分析方法的前提，是我们需要首先确定一条“转化路径”（如图3-5左侧的路径所示），这条路径就是我们的“解题方法”，是决定我们接下来的分析能否达成目标的重要因素。

当“转化路径”确定后，我们需要把“路径”中的各个“节点”罗列出来，并把节点下的重要数据统计出来。

最后，根据路径把各节点的数据用漏斗图的形式表达出来。

同时，转化分析还可用于店铺微观方面的“转化”洞察。譬如在某一次店铺举行大促活动时，我们需要分析大促期间“活动二级页”的流量转化效果如何。此时，我们便可以参照如图3-6所示的漏斗模型。

▲图3-6 活动页效果分析的漏斗图

在以上案例中，我们将转化路径定义为“活动页→详情页→支付页面（下单）→支付成功（购买）”四个节点。然后统计每个页面的流量到达数量，于是得出如图3-6所示的漏斗图。

通过此图，可以清晰明确地诊断出此次活动二级页在“下单→付款”环节转化率仅40%，存在一定问题。在支付界面的流量跳失，很可能是价格过高所致。

本文摘编自《电商数据分析与数据化运营》，经出版方授权发布。

Ⅸ 研究生你必须知道的几种数据分析方法

近几天你是否被世界杯刷屏，话说他，荷兰人，45岁，因喝醉酒买了德国7-1巴西，200欧元，6500赔率，创世界杯单场最高金额1300000 欧元，折合1100W人民币。

理工男的直觉告诉明明同学是这样的，他肯定学过数据分析，对德国和巴西历史进球和比赛结果加上每个球队球员的表现进行建模，得出一个预测模型，然后把本届每个国家球员素质，心里以及他们的社交什么的因素带入模型，然后就预测出本届的比分7-1（好了，我编不下去了）。由此可见数据分析的重要性。 在研究生博士生阶段，你的数据分析做的好，那么你的paper发的是杠杠的 。今天明明同学就给大家分享研究生阶段你必须了解的一些数据分析方法。

方差分析是最常用的一种分析方法，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。

1、各样本是相互独立的随机样本

2、各样本均来自正态分布总体

3、各样本的总体方差相等，即具有方差齐性

方差分析分为 单因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 无交互作用 的两种。

单因素方差分析是检验同一因数下不同水平之间的显着性。例如光照时间对苗木生长是否有影响，那么因素就是光照时间，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。检验目的是4种不同的光照时间对苗木的生长是否有差异。

双因素方差分析是检验多因素多水平下的显着性。其中不含交互作用是指某一因素对其他因素没有影响，即其他因素固定，某一因素不同水平之间均数的差别。交互作用是指某因素的单独效应，随另一因素水平而变化，且不能用随机误差解释。

1、样本是否正态分布检验

2、样本方差齐性检验

3、提出原假设：H0——无差异；H1——有显着差异，（交互作用的假设H03和H13）

4、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验

5、计算检验统计量的观测值和概率P值

6、给定显着性水平，并作出决策

7、如果有显着差异，需要进行多重比较

关于方差分析的方法在微信公共号"毕业零距离"里种介绍了三种方法即：

《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R语言做方差分析》。有不懂的随时私信明明同学。

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等。其又分为线性回归分析和非线性回归分析。

和方差分析一样，数据必须满足独立、正态、方差齐性。

（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；

（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；

（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；

（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。

1、Linear Regression线性回归，2、Logistic Regression逻辑回归，3、Polynomial Regression多项式回归，4、Stepwise Regression逐步回归等常见回归模型。

1、制作散点图，判断变量关系（简单线性、非线性等）；

2、求相关系数及线性验证；

3、求回归系数，建立回归方程；

4、回归方程检验；

5、参数的区间估计；

6、预测；

关于回归分析的做法，我们以后会推出相应的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R语言做回归分析。

判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

解决的问题是在一些已知研究对象已经用某种方法分成若干类的情况下，确定新的样品属于已知类别中的哪一类。他用途广泛，如动植物分类、医学疾病诊断、社区种类划分等。

1、每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合

2、各个判别变量之间具有多元正态分布，即控制N-1个变量为固定值时，第N个变量满足正态分布

3、满足②条件时，使用参数法计算判别函数，否则使用非参数法计算判别函数。

Fisher判别（属于确定性判别）包括距离判别、线性判别、非线性判别和典型判别。

Bayes判别（属于概率性判别）

关于判别分析的做法，我们以后会推出相应的教程。

是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。

系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。

系统聚类

常用的有如下六种：

1、最短距离法；2、最长距离法；3、类平均法；4、重心法；5、中间距离法；6、离差平方和法

快速聚类常见的有K-means聚类。

所有聚类的基本原则都是：

希望族（类）内的相似度尽可能高，族（类）间的相似度尽可能低（相异度尽可能高）。

主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。

1、将原始数据标准化，以消除变量之间在数量级和量纲上的不同。

2、求标准化的相关矩阵。

3、求相关矩阵的特征值和特征向量。

4、计算方差贡献率和累计方差贡献率，每个主成分的贡献率代表了原始数据总信息量的百分比。

5、确定主成分。

6、用原指标的线性组合来计算各个主成分的得分。

7、综合得分，然后进行得分排序。

在R语言和SPSS中很容易实现主成分分析。

有任何问题可以随时私信明明同学，帮助你解决数据分析的难处。

Ⅹ 审计分析方法的审计分析方法的分类

具体应用在审计领域，又可以分为两大类：定性审计分析方法和定量审计分析方法。
审计分析方法从广义角度来看，种类很多。常用的审计分析方法有比较法、比率分析法、账户分析法、趋势分析法、模拟法、预测法、决策法、控制法、因素分析法和成本法等。
从时间角度来考察，上述各种审计技术方法又可以归纳为事前审计分析方法、事中审计分析方法和事后审计分析方法。
一、比较法
又称对比法，是指审计人员利用审计事项存在两个或两个以上有内在联系的相关指标，进行相互比较分析的一种方法。通过比较分析，审计人员可以了解、分析审计事项的各种情况，发现问题，找出差异，研究差异产生的原因及其影响程度，得出初步的评价结论，提出解决问题的建议。
比较的形式一般有：期末余额与期初余额分析比较；期末余额与计划指标分析比较；本期期末余额与上期或历史同期的指标分析比较；审计事项内部的结构对比分析；类比分析比较等等。
比较法的实质是数量之间的对比分析，在使用时，审计人员应注意分析指标的可比性与比较标准的合理性。进行比较的指标应在时期、范围、内容、项目、计算方法等方面大体一致，方能进行比较。若指标口径不一致或环境条件等不同，应按规范的方法进行换算、调整以后才能进行比较。
二、比率法
比率法，是指审计人员在审计过程中，利用审计事项存在一个指标对另一个指标的比例关系，进行比率数值分析的一种方法。比率法可以把某些不可能直接对比分析的指标经过计算得出其比率后，利用其比率数值进行分析，以得出评价的结果。
在日常审计工作中，常用的有相关比率分析法、结构比率分析法和动态比率分析法。
相关比率分析法是指利用两个性质不同但又有相关的指标加以对比分析的一种技术方法。常用的方法有：一是以某个项目和其他项目加以对比，求出比率，进行深入的分析、评价，如销售利润率等的分析；二是依据一些经济指标之间客观存在着相互依存、相互联系的关系，将两个性质不同但又相关的相对数加以比较，进而比较分析，如从产值与职工情况的分析，来观察劳动生产率变化对产值的影响程度。
结构比率分析法是指通过计算各指标占总体指标的比重来进行评价分析的一种方法。其分析步骤是：确定某一经济指标各个组成部分占总体的比重，观察其构成内容及其变化，分析其特点，评价其趋势。如分析企业成本费用情况，要确定直接费用、间接费用和期间费用的构成情况，以及其各个比例情况，分析其标准情况，评价其趋势变化，找出存在问题，寻求改进途径。
动态比率分析法是将不同时期同类指标的数值进行对比分析的一种方法。一般分为环比比率法和定基比率法两种类型。前者是将分析期各个时期的数量都和上一期数量相比，来计算其增减比率；后者是以某一时期的数量为基数，将分析期各个时期的数量与基期数量相比，来计算其增减比率。
三、帐户法
帐户法，是指审计人员以会计准则以及行业会计制度等为依据，按照资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润类帐户的对应关系及其发生额和余额的情况及规律性，查明每笔已经发生的经济事项的过程和结果，分析、发现帐务错弊的技术方法。
帐户法审查重点在会计总帐和明细帐目，以及各种明细帐和备查簿上。它首先不审查会计凭证和会计报表，而是直接从会计帐务处理系统着手进行检查。通过实帐户(资产、负债、所有者权益、利润类帐户)和虚帐户(收入、成本费用类帐户)的审查，来寻找差错。帐户分析既可以采用结构分析，又可以采用比率分析。
应用帐户法时，应注意按照以下几个步骤进行审计：
(1)调查被审计单位帐务处理系统以及帐户设置情况；
(2)测试其会计帐户设置是否合法、合理，是否执行了(企业会计准则)，特别是总分类帐户设置是否规范；
(3)检查、分析帐户结构、帐簿记录是否合理、真实，是否全面、系统地反映了经济业务；
(4)进行抽查，并根据样本计算结果推断总体结果；
(5)利用帐帐、帐表、帐证核对等技术方法，进一步查明情况和问题；
(6)重点分析帐簿中的异常现象，包括异常项目、异常内容、异常摘要、异常对应科目、异常发生额、异常余额等；
(7)得出检查结果，并予以分析、评价。
四、趋势法
趋势法，是审计人员利用检查资料的数据呈时间顺序排列的特征，进行趋势分析、推测、评估和寻找问题的一种方法。趋势分析可以分为四大类：
(1)长期趋势分析；
(2)季节波动趋势分析；
(3)循环波动趋势分析；
(4)无定波动趋势分析。长期趋势呈持续向上(下)发展的趋势；
季节波动在一个会计年度内，其发展趋势呈波浪型；循环波动呈迂回变动型，有待定的规律；无定波动是无规律变动的趋势，最难推测。
趋势法属于定量分析。其步骤是搜集被审计数据，建立定量数学模型，进行模拟分析、趋势分析及结果评价等。趋势分析要以其各类特征分析为核心。
长期趋势分析有两种：
(1)直线趋势分析；
(2)非直线趋势分析(又叫趋势曲线分析)。其分析过程为：数据排列分析，配制趋势曲线(可用随手法、平均法、选点法、最小平方法等进行配制)，计算趋势偏差，详细分析。
季节波动趋势分析有三类：
(1)直线波动分析；
(2)曲线波动分析；
(3)不规则曲线波动分析。其分析过程为：过去季节波动分析、未来季节波动预测分析和循环显示分析。其分析的方法有平均法、比率法、整理法、环比法、图解法等。
循环波动分析的重点在于寻求规律趋势。可用残余法、直接法、循环平均法等进行分析。
无定波动分析较难，难在毫无规律可循。分析多用模拟法。其分析结论符合实际的程度往往取决于审计人员的判断力。
五、模拟法
模拟法，是指审计人员利用模拟的定性或定量方法对被审计单位的审计项目进行重新验证的技术方法。模拟并不意味对原有事项的否定，而是验证其真实和合理性。模拟法一般步骤为：
(1)确定审计事项的范围(定位)；
(2)测试其内部控制制度；
(3)对审计事项原有模型、结果按原有程序进行检验；
(4)分析原有模型的优劣，考虑各种因素是否齐全；
(5)寻找最佳模拟技术方法，采用定性与定量方法相结合的形式，进行审计项目逼近模拟；
(6)多方案误差比较分析；
(7)审计结果分析、评估。
此法一般适合于审计项目处于扑朔迷离的状态，并且被审计单位内部控制制度从表面来看又较健全的情况。其优点是审计精确度高，审计风险相对较小，审计证据证明力强；缺点是审计时间投入长，且审计人员要具备一定的定量分析技术技巧。
模拟法的关键是选择模拟的数学模型，所选模型，经过推测，越逼近原审计事项的轨迹，则审计精确性越高。在选择模型时，为了便于审计分析，可以同时选择几个数学模型，从中找出一个误差最小的模型作为比较分析物，以便使审计证明力最大。
六、预测法
预测法，是指审计人员根据审计信息资料，动用一定的定量分析方法或定性分析方法，对审计事项的发展趋势进行估计和测算的一种方法。预测法分为两大类：
(1)定量预测方法，指审计人员运用回归预测法、平滑预测法、弹性分析法、投入产出法、经济计量模型法等预测技术方法进行的审计预测分析；
(2)定性预测方法，指依靠审计人员的经验进行主观判断、逻辑推理的方法，如专家预测法、主观概率法、决策树法等。
定量预测方法的特征是根据审计事项的历史数据或者观察值，运用一定的数学方法，通过建立数学模型的形式，求出经济变量的预测值。其优点是能对审计事项某一个具体部分进行详细的预测分析；通过建立预测模型，精确度高；预测工作投入时间少，效率高。缺点是对缺乏有关数据的审计事项，无法采用通过模型的手段进行分析，也不能处理不能用经济变量表示的审计事项的预测分析。
定性预测方法的特征是依靠审计人员的主观判断、经验分析、逻辑推理来进行审计预测分析。其优点是能模拟审计事项的未来趋势，处理不能用经济变量表示的复杂的审计事项，即使在有关数据缺乏的情况下，也能进行审计须测。其缺点是不能给出定量的预测分析模型，其证据力相对较弱。
七、决策法
决策法，是指审计人员运用决策方法对审计事项可行性程度进行审计的一种方法。决策分析建立在预测分析之上，没有科学的预测分析，也不可能有正确的决策分析。审计人员进行决策分析，分为两个层次：
(1)原模型(审计事项原有方案)的测试、检验；
(2)重新选择分析点，通过对原模型的模拟，来验证其决策方案是否可行。实际工作中，多采用后者，尽管其难度较大。决策法包括线性规划法、目标规划法、效益成本法、总费用分析法、净现值法、内部收益率法、盈亏分析法等。用于决策分析的技术方法有许多，具体如何应用，应根据决策审计的特点舍取。
八、控制法
控制法，是指审计人员根据审计目标，对审计事项按一定标准和规则进行测试、检查、分析，发现偏差，予以及时纠正，使审计事项的经济活动能按原有计划或规律进行，从而达到提高经济效益目的的一种方法。控制法按审计纠正措施的重点划分，可以分为前馈控制(预先控制)、反馈控制(过程控制)和防护性控制。按审计业务范围划分，可以分为财务审计控制(资金控制、成本控制、利润控制等)和效益审计控制(投资控制、项目控制、作业控制、管理控制等)。按审计范围划分，可以分为全面审计控制和局部审计控制。
控制法在审计工作中应用的程序为：制定审计控制标准，测试责任控制，分析、比较执行情况，提出纠正措施，综合评价。
用于控制法的技术方法有许多，常见的有ABC控制法、内部调控法、简单经济批量法、定货定点法、高低点调控法、目标成本控制法、制度控制法、财务目标控制法、内部预算控制法等。在运用控制法过程中，一定要掌握以下原则：坚持标准，实事求是，定量模拟，定性判断，控制重点，分析全面。
九、因素法
因素法，是指审计人员利用审计事项各个经济指标存在的相关关系，多因素地分析、测算其各个指标变动对审计事项影响程度的一种方法。在广义上，因素法包括回归分桥法、连锁替代法、主次分析法等；在狭义上，仅指连锁替代法。在审计工作中，除了对审计事项进行结构或比率分析以外，还要进一步分析由于因素变动所引起的影响的情况，以此分析哪些是积极因素，哪些是消极因素，哪些是主观因素，哪些是客观因素，以便得出符合它际的宙计结论。
十、成本法
成本法，是指审计人员利用被审计单位的成本资料及与之相关的资料，进行成本分析、比较、测算的一种方法。成本法应用范围很广，且具体方法很多，如成本效益分析、单位成本分析、总成本分析、盈亏成本分析、质量成本分析等。从投入与产出原理来看，当收入一定时，其成本高低直接影响企业的经济效益，成本上升或降低，对企业利润影响很大；即使在收入增长时，若成本增长幅度比收入增长幅度快，也是不经济的。
成本效益分析多用于经济效益审计的项目审计。通过审计项目几种投资方案预计成本和收益的分析评价，来审计所选择最优方案是否经济、合理。其分析的思路为：当成本一定时，考察效益何者为最大；当效益一定时，考察成本何者为最小。在项目审计评估时，多用现金流量概念进行分析。
单位成本分析和总成本分析属于成本比较分析方法。是指审计人员通过对不同投资方案的投资成本的比较分析，来审计其最优方案是否合理、经济。单位成本分析是通过每年分摊的投资原始成本与预计每年经营成本的分析比较，来评价其最优方案是否可行；总成本分析是通过投资成本与经营费用之和的分析，来评价其最优方案是否可行。
盈亏成本分析是指审计人员通过寻找审计项目各方案的盈亏点成本高低的分析，来评价其选择的可行性方案是否合理。盈亏成本分析的基础是保本原理。
质量成本分析是指审计人员通过对产品、工程等质量的评价，分析为了达到一定质量所耗费的成本是否可行。质量成本由预防成本和保证成本构成，前者包括鉴定成本、预防成本和艺术成本，后者包括内外部故障成本。预防成本与质量水平成正比，保证成本与质量水平成反比。审计重点是寻找最佳质量成本点。