大致分析出单的一些方法

A. 数据分析的方法有哪些

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

B. 数据分析方法

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

C. 新手如何做淘宝店铺，店淘淘客如何实现快速出单

淘宝发展至今，已经很多年。很多过去有用的运营手法，突然一下不管用了。很多过去成功的操盘经验，突然一下子成为了过去。有许多人都在抱怨淘宝是越来越难做，竞争成本越来越高。其实不是难做了，而是买家群体成长了，购买需求变化了，所以我们必须改变原有的思维模式，只有不断挖掘，店铺才能够做好。下面我们一起来分析一下这些市场变化以及应对办法。
一、市场竞争大，代表买家需求量在增加
淘宝平台现在是愈来愈成熟了，流量分布很个性化，虽说淘宝很难做，但俗话说：竞争大就代表需求量大！并且，2018年淘宝给与了很多机会，对中小卖家更加扶持了，天天特价活动要求也改变了。所以我们要加强学习，更多的了解淘宝的流量入口变化趋势，跟上节奏。
二、刷单
你朋友如果是做运营的，他今天跟你说：我店铺每天都在增长，我店铺从来没刷过单。我相信，这些话都基本在忽悠你的，回到家里他比谁都刷的猛。因为做我们电商的，是不会猜携有人不刷单的。因为刷单是平衡转化率，做好基础销量上直通车，做好买家购买欲望，评价。记得是适当的刷，不是大幅度的刷！
我可以负责任地告诉你，淘宝上还能纯靠刷出爆款超过3000件就已经是奇迹了。因为现在的淘宝防防作弊系统早已经臻于完善，小二能操作的权限也越来越少。
三、直通车
大家在听到直通车这个名字的时候，觉得深不可测，不敢去尝试。直通车无疑是店铺切入最快的效率之一！一天花费100元，跟一天花费1000元的概念是完全不一样的，直通车很多都是讲策略的！因为侧款，测试关键词都得时间的磨合!直通车效益是出来最快的，但是直通车内部的操作方法是令你最头疼的!直通车没开好，店铺重要的切入口少了一个，你店铺如何能做好呢？展现丶点击丶转化，这三个点是直通车最想达到的，如果你用心想过，或者你想要知道这些如何操作，你只能去实战学习，或者是看看朋友成功的直通车是如何操作的。
现在无线端直通车竞争力度较大，大家完全可穗乱伏以放松点，不要过于激烈的去竞争，因为都是大卖家正在抢着头破血流，而你只需要做好关键词，去定位你的核心买家，做出自己的一片小天地，足矣！
四、营销
有很多店铺，很多商家，根本连营销是什么都不知道，甚至有些连想都没想过要做什么营销。营销顾名思义，就是做出一个营销活动，让买家对你宝贝更加深刻，购买欲望提升！
1、营销活动以季节为目标--不以产品销量为中心
比如说，今年潮流白色，那么你做黑色的，就输了！也比如说，现在是夏天，你去卖冬装，那么这个也可想而知！所以，营销是要有针对性的，并不是说你产品销量高人气高，就代表着你产品什么时候都能卖出去！
2、营销到位，抓住核心人群
做一个店庆，或者做陪枝一个亏本大清仓的字体！然而消费者，是必须要购买这款产品去使用的，那么最后看的，就是你的营销方案，有没到位，客户选不选择你了。
比如今天我电脑的键盘坏了，那么我就是必须要购买这款产品才可以的！我看的肯定是营销活动我购买了，是否真正占到了便宜呢？而我不是要的便宜，因为便宜的我是否放心，会不会退换货率很高？所以营销到位，抓住核心人群，这一点有必要大家去考虑考虑！
五、2018年该如何去实现店铺经营目标？
在2016年我们该如何去实现店铺经营目标？分为两点：一是手机端，二是特色产品。
目前手机端占据的分量，大家可想而知，因此，卖家要把手机端内功做好，这样店铺才会越来越好。而特色产品，在目前的阿里，我们应该考虑的是，他究竟需要什么产品才会给到大力度的支持，究竟是什么产品才会更容易让自己店铺做好呢？这个特色产品的内容，只是给那么做店铺想换产品，或者是做当地周边有优势产品的朋友参考。
六、为什么别人比你做得好？
1、分析类目竞争对手，知彼知己百战不殆！
把竞争对手的店铺列出来，放在一个文档里面（注意，要求店铺的产品结构与本店类似或者说人家只做了本店的部份类似产品）。大概分析2-3个做的还可以的竞争对手，然后去分析别人标题是如何做的。一个店铺，能看得出来他大致的流量，也能看出来他是刷多少的！最重要一点，去分析别人转化率为什么会那么高？或许别人流量跟你一样多，但是别人转化率比你高出几倍，这是什么原因呢？详情页？促销活动？返现？搭配活动？这些都得去分析，为什么别人做得比你好！
2、分析店铺总评分提高的原因
把好评率>=99.20,描述>=4.7,服务>=4.7,发货>=4.7的数据全部标红，四项都标红的店铺初步判断为优秀店铺，把其店名标红，得到下面这些店铺。这四项反映的店铺的综合服务能力，但是服务好不一定卖得好，还得看商品对顾客的价值。买家在你类目中，需要怎样的产品，而不是单价低就一定是你最棒的！而你需要知道你竞争对手的店铺中，有什么跟你的不一样！商品价值与自己店铺是否有所差距？
想明白自己做淘宝要的是什么，找到自己产品精准的目标人群定位，做好运营节奏的把控，再学习一些实际操作的技能，开好淘宝店不难。大家加油！现在淘宝变化的是非常快，因为互联网是在不断的变化的，为了避免让大家学到错误的过时的知识，我联合淘宝上的牛人，组建了一个群，想学学习淘宝运营的小伙伴，可以来这里学习，这个群的开始的几位数字是：五二四，中间的几位数字是：二四四，最后的几个数字是：一四二，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想学习这方面的知识，让自己获取运营机会，如果只是凑热闹的话，就不要来了

D. 证券市场的技术分析方法有几种

股票投资赚钱一般有两种操作思路：一是长期投资（长线），二是短期投机（短线、超短线）。但赚钱总的原理和操作方法是：
1、炒股就是低买高卖，通过证券市场股票的买入、卖出，赚取股价差额、实现套利。股票市场也是体现价值、供求影响价格，买的人多价格就

涨，卖的人多价格就跌。资金流入、流出使得股价上下波动，波段上落，周而复始。投资者就要顺势而为，低价买入、高价卖出，谋求利润。
2、炒股涉及企业基本面、走势技术面、宏观政策面的把控以及短中线交易操作技巧，需要多方面的训练，只有这样才能操作好股票。所以，要想炒股必须了解、掌握以上相关知识。可以由浅到深从以下书籍中选择自习：
a、入门：股市知识：《炒股必读》、《股市理论》、《股票操作学》。
b、提升：炒股理论：《道氏理论》、《波浪理论》、《电脑炒股入门》、《分析家筹码实战技法》。
c、深造：分析逻辑：《投资智慧》、《证券分析逻辑》。
对刚进入股市炒股的人，一方面学习书本上的股票技术知识，另一方面借鉴他人的成功经验，再进入实战操盘中，这样少走弯路、最大限度地减少经济损失；而实战操盘则要找个好点的靠谱软件，例如红三兵就挺不错的。。

E. 主力出货的手法有哪些（转）

一、盘中出货的手法 第一种手法是上涨出货。在人气最旺的时候，庄家预先在上档埋好单，然后借助大势向好人气旺盛，一路带着散户向上吃。追涨热情不足时，庄家就亲自出马，大笔吃掉几个卖单，向上打通一段，等散户的热情被激发起来了，庄家就停手，让散户去吃。这样始终维持股价上涨，但实际上庄家买的少卖的多，在悄悄出货。这是在上涨中出货。
第二个手法是冲高回落出货。在开市后快速拉起来，这时由于盘中埋单少、阻力小、花的成本低，以后一个上午都维持在高位，中间可以制造几次向上突破的假象，做出蓄势待涨的姿态，这样在拉高和高位盘整阶段，都会有追涨盘。到下午的后半盘，开始打埋下的单子，一路向下吃，把盘中一天埋下的买单都给打掉，来不及撤单的散户都被派发了。 第三个手法是下压出货。在人气更弱的情况下，靠上涨激发追涨盘成本又高效果又不好，庄家不再做冲高盘整诱人追涨，而是开盘后小幅上拉，乃至不拉，仅通过控制开盘造成一个上涨，留出出货空间，然后就一路出货。盘中下档出现了一些买单，庄家就给货，下方买单打没了就停停手，做出要反弹的样子，等下方积累了一些买单后再打下去。如此，一个价位一个价位的下压，充分利用每一段空间出货；而且控制下跌速度，稳定散户，不诱发恐慌性杀跌盘，这样散户的卖单仍以埋单卖出为主，庄家就有条件抢先出货。庄家在盘中基本上不做反弹，让犹豫不决填的较高的卖单都无法成交，而一路下压把所有的买单都打掉。
第四种方法是打压出货。当人气更稀薄时，庄家不再被动的等下方出现买单，而要在盘中制造快速下跌，然后制造反弹，诱使抄底盘介入；然后股价掉头向下，把抄底盘吃掉。只有打的足够深足够快才能引发抄底，但这样一来牺牲的价格比较多，而且会诱发恐慌性抛盘，使人气受到较大损失，以后承接力更弱，很难再出货了。所以，这是一种杀鸡取卵式的办法，庄家一般是不愿采用的。
二、派发的战略思路 1、高位次高位横盘派法 这是答绝旅一种最简单的派发方法，不需要什么操盘技巧，适用于有业绩支撑可以在高位站稳的股票。完成拉抬后，股价站稳在高位，庄家从容出货。随着时间的推移，市场会慢慢承认这个股价，庄家不必刻意制造买盘，反正每天总会有几个人进行交易，庄家来一个给一个耐心派发，曰积月累，慢慢把货出完。
股价在高位站不住时，拉高后下跌一段，在次高位上站稳，由于有过一个高点，次高位比较容易被人们接受，价格容易稳住。然后长期横盘，在这个位置慢慢把货出掉。
高位和次高位横盘出货，都是股价在高位从新定位，带有价值发现的色彩，所以出货手法上也最简单最温和。当股价上涨的炒做成分比较多时，股价在高位难以站稳，必然在短时间内完成出货，于是有了各种出货手法。 2、凌厉出货 这是出货手法的另一个极端，也是一种技巧性不太强，基本思路简单明了的方法。与长期横盘出货正好相反，其基本思路就是快，以迅雷不及掩耳的手段，让市场大众反应不过来，在人们还在犹豫措愕中快速完成出货，打市场一个措手不及。 怎样达到这一目的呢？第一庄家仓位要比较轻；第二拉抬要有声势，用持续猛清凳烈的拉抬激起追涨盘，同时把卖盘给吓住，让人一卖就错，谁也不敢再卖；第三是需要有消息配合，用消息配合拉抬把追涨盘激出来把卖盘吓住。然后，经常在消息兑现的那一天，上涨突然停止，庄家义无返顾地全线出货，抛盘汹涌而出，把一曰内的追涨盘抄底盘全部打掉，在曰K线上往往形成一根光头光脚的大阴线。由于市场大众还在惯性追涨，买盘很多，庄家一律通给，所以，这一天的成交量往往很大，而且由于散户通过技术分析决定操作，反应终究要慢一步，大部分来不及跟着杀出，所以这一天庄家的出货效率极高。此种出货手法关键就在这一天。庄家在这一天内可以完成大部分仓位的出货，以后是继续掼压出货还是制造反弹庄家可以根据具体情况相机决定了。
这种派发手法极为凶悍、野蛮，是一种很原始的方法，因为它不凭借高级的技巧，只是凭借庄家控盘的优势，和散户通过看盘分析庄家动态天生会慢一拍的劣宏枯势。碰上这种庄家，就是精于技术分析的散户高手也没有办法，因为跟庄操作是庄出才出，而判断庄出是要时间的，这种手法抢的就是这一点点时间。所以，谁也不可能抢到第一出货点，被派发的人往往刚一买完就明白错了，但T+1规则卖不出去了。就差那么几分钟，庄家赢的就是这几分钟，散户水平再高也没办法。
好在实行涨跌停板制度后每曰跌幅受限，庄家掼压出货最多也只有20%的出货空间，限制了这种方法的使用。 3、震荡出货
这是一种很自然的出货手法，庄家持仓比较高不可能在短时间内凌厉杀出时可以采用这种方法，这种方法需要有大盘人气配合。庄家拉抬到一定位置，看人气旺盛，就借机开始出货。庄家出货，盘中卖压增高，必然会造成下跌。股价下跌到某一支撑位时，庄家就会出来护盘，因为再往下跌破支撑位人气就会受到较大影响。为了保住出货价格，也为了保住已经出现衰势的人气，庄家必须制造快速有力的拉抬，才能恢复散户的信心。同时快速有力的拉抬可以节省成本。出货和护盘动作交替就形成了震荡走势。 此时，股价虽然总体上不再上涨，但由于震荡剧烈，所以短线机会相当多。没有经验的股民看到股价暴跌之后又很快止住，而且出现有力的上涨，迅速回到前期高位乃至突破，会感到危险不大，希望还能再创新高。前期被扎空的股民这时还包有希望，希望能给自己一个机会在这轮行情中赚到钱，看到如此快速的拉抬以为机会又来了，于是疯狂杀入。因此，庄家得以暂时维持住人气、稳住卖盘、实现出货。
震荡出货的震荡周期如果达到几天或十几天，就会在曰K线上形成经典的顶部形态，如头肩顶和M头等；如果震荡周期在三天以内，则会形成高位快速震荡的行情。高位快速震荡反应出市场心态躁动，行情在顶部维持的时间更短。如果股价以十几天的周期震荡两次，第二次是一个大的护盘动作把股价打到前期高点，就会形成M头；如果人气较旺，在顶部维持时间长，可以出现三次震荡，分别把股价打到前期高点，这样就会形成头肩顶或三重头。
判断庄家是否在震荡中出货的一个有用的线索是熊长牛短形态。庄家在一定区间内反复出货和护盘，由于出的多进的少，所以在走势上很容易形成熊长牛短的走势。下跌的时候速度较慢时间较长，这是庄家谨慎出货造成的，为的是利用有限的空间尽量多出一些货；上涨的时候迅猛时间短，这样拉抬可以节约成本。
另一个线索是看成交量和K线振幅。庄家大规模出货必然造成大成交量和股价的大幅度下跌，庄家护盘只能控制股价不跌破某个价位，但盘中的大幅震荡是不可避免的。所以，如果持续出现带量震荡幅度较大的K线，则表明庄家在出货了。震荡出货比较容易识别，很多掌握技术分析的人都可以逃掉。 4、整理形态出货 这是高位震荡出货的变形。庄家把高位的震荡出货形态做的象整理形态，让人以为他还要继续向上拉抬，持股者不急于出货耐心等待，自以为看明白的人继续建仓，等待突破。而实际上，这个形态是庄家凭借盘中的控盘技巧精心做出来的，每一天庄家其实都是出多进少，但利用市场人气和自己的控盘技巧，维持住股价不跌，且控制着盘子走出整理形态，这种假整理形态与真的整理形态很难区别。庄家仓位减少到一定程度，有时还真的做一次向上突破，再利用追涨盘把最后一批货出掉。这种出货手法技巧性强，是一种较温和的出货手法。由于在顶部停留的时间相对较长，技术分析高手有机会从容判断离场。 长期横盘出货法派给的是市场上最迟钝的一群人，人数有限，故要经过相当长的时间才能完成出货。凌厉出货法是谁也逃不掉，通通派发，出货速度快，杀伤面最大。顶部形态和整理形态出货是最常见的出货手法，技术分析高手有可能逃掉，杀伤面小一些。

F. 财务分析常用的方法有哪些

常用的财务分析方法主要包括趋势分析法、比率分析法、因素分析法。趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。
拓展资料：
财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。它是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。关于财务分析的定义，还有多种表达，美国南加州大学教授Water B.Neigs认为，财务分析的本质是搜集与决策有关的各种财务信息，并加以分析和解释的一种技术。
财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。因素分析法也称因素替换法、连环替代法，它是用来确定几个相互联系的因素对分析对象一一综合财务指标或经济指标的影响程度的一种分析方法。采用这种方法的出发点在于，当有若干因素对分析对象发生影响作用时，假定其他各个因素都无变化，顺序确定每一个因素单独变化所产生的影响。资金运作分析：根据公司业务战略与财务制度，预测并监督公司现金流和各项资金使用情况，为公司的资金运作、调度与统筹提供信息与决策支持。

G. 新手开淘宝店铺如何操作，怎么能快速引流出单

淘宝发展至今，已经17年。很多过去有用的运营手法，突然一下不管用了。很多过去成功的操盘经验，突然一下子成为了过去。有许多人都在抱怨淘宝是越来越难做，竞争成本越来越高。其实不是难做了，而是买家群体成长了，购买需求变化了，所以我们必须改变原有的思维模式，只有不断挖掘，店铺才能够做好。下面我们一起来分析一下这些市场变化以及应对办法。
一、市场竞争大，代表买家需求量在增加
淘宝平台现在是愈来愈成熟了，流量分布很个性化，虽说淘宝很难做，但俗话说：竞争大就代表需求量大！并且，2018年淘宝给与了很多机会，对中小卖家更加扶持了，天天特价活动要求也改变了。所以我们要加强学习，更多的了解淘宝的流量入口变化趋势，跟上节奏。
二、刷单
你朋友如果是做运营的，他今天跟你说：我店铺每天都在增长，我店铺从来没刷过单。我相信，这些话都基本在忽悠你的，回到家里他比谁都刷的猛。因为做我们电商的，是不会有人不刷单的。因为刷单是平衡转化率，做好基础销量上直通车，做好买家购买欲望，评价。记得是适当的刷，不是大幅度的刷！
我可以负责任地告诉你，淘宝上还能纯靠刷出爆款超过3000件就已经是奇迹了。因为现在的淘宝防防作弊系统早已经臻于完善，小二能操作的权限也越来越少。
三、直通车
大家在听到直通车这个名字的时候，觉得深不可测，不敢去尝试。直通车无疑是店铺切入最快的效率之一！一天花费100元，跟一天花费1000元的概念是完全不一样的，直通车很多都是讲策略的！因为侧款，测试关键词都得时间的磨合!直通车效益是出来最快的，但是直通车内部的操作方法是令你最头疼的!直通车没开好，店铺重要的切入口少了一个，你店铺如何能做好呢？展现丶点击丶转化，这三个点是直通车最想达到的，如果你用心想过，或者你想要知道这些如何操作，你只能去实战学习，或者是看看朋友成功的直通车是如何操作的。
现在无线端直通车竞争力度较大，大家完全可以放松点，不要过于激烈的去竞争，因为都是大卖家正在抢着头破血流，而你只需要做好关键词，去定位你的核心买家，做出自己的一片小天地，足矣！
四、营销
有很多店铺，很多商家，根本连营销是什么都不知道，甚至有些连想都没想过要做什么营销。营销顾名思义，就是做出一个营销活动，让买家对你宝贝更加深刻，购买欲望提升！
1、营销活动以季节为目标--不以产品销量为中心
比如说，今年潮流白色，那么你做黑色的，就输了！也比如说，现在是夏天，你去卖冬装，那么这个也可想而知！所以，营销是要有针对性的，并不是说你产品销量高人气高，就代表着你产品什么时候都能卖出去！
2、营销到位，抓住核心人群
做一个店庆，或者做一个亏本大清仓的字体！然而消费者，是必须要购买这款产品去使用的，那么最后看的，就是你的营销方案，有没到位，客户选不选择你了。
比如今天我电脑的键盘坏了，那么我就是必须要购买这款产品才可以的！我看的肯定是脊指营销活动我购买了，是否真正占到了便宜呢？而我不是要的便宜，因为便宜的我是否放心，会不会退换货率很高？所以营销到位，抓住核心人群，这一点有必要大家去考虑考虑！
五、2018年该如何去实现店铺经营目标？
在2016年我们该如何去实现店铺经营目标？分为两点：一是手机端，二是特色产品。
目前手机端占据的分量，大家可想而知，因此，卖家要把手机端内功做好，这样店铺才会越来越好。而特色产品，在目前的阿里，我们应该考虑的是，他究竟需要什么产品才会给到大力度的支持，究竟是什么产品才会更容易让自己店铺做好呢？这个特色产品的内容，只是给那么做店铺想换产品，或者是做当地周边有歼码优势产品的朋友参考。
六、为什么别人比你做得好？
1、分析类目竞争对手，知彼知己百战樱改配不殆！
把竞争对手的店铺列出来，放在一个文档里面（注意，要求店铺的产品结构与本店类似或者说人家只做了本店的部份类似产品）。大概分析2-3个做的还可以的竞争对手，然后去分析别人标题是如何做的。一个店铺，能看得出来他大致的流量，也能看出来他是刷多少的！最重要一点，去分析别人转化率为什么会那么高？或许别人流量跟你一样多，但是别人转化率比你高出几倍，这是什么原因呢？详情页？促销活动？返现？搭配活动？这些都得去分析，为什么别人做得比你好！
2、分析店铺总评分提高的原因
把好评率>=99.20,描述>=4.7,服务>=4.7,发货>=4.7的数据全部标红，四项都标红的店铺初步判断为优秀店铺，把其店名标红，得到下面这些店铺。这四项反映的店铺的综合服务能力，但是服务好不一定卖得好，还得看商品对顾客的价值。买家在你类目中，需要怎样的产品，而不是单价低就一定是你最棒的！而你需要知道你竞争对手的店铺中，有什么跟你的不一样！商品价值与自己店铺是否有所差距？
想明白自己做淘宝要的是什么，找到自己产品精准的目标人群定位，做好运营节奏的把控，再学习一些实际操作的技能，开好淘宝店不难。大家加油！
现在淘宝变化的是非常快，因为互联网是在不断的变化的，为了避免让大家学到错误的过时的知识，我联合淘宝上的牛人，组建了一个群，想学学习淘宝运营的小伙伴，可以来这里学习，这个群的开始的几位数字是：五二四，中间的几位数字是：二四四，最后的几个数字是：一四二，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想学习这方面的知识，让自己获取运营机会，如果只是凑热闹的话，就不要来了

H. 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。

I. 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
下载不到的评论留下邮箱

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.