数据收集和分析方法

① 数据收集有哪些方法

数据收集的四种常见的方式包括问卷调查、查阅资料、实地考查、试验，几种方法各有各的又是和缺点，具体分析如下。

四是实验。实验设计数据是四种方法中最耗时间的一种，因为它是通过各种各样的实验来得到一个统一的方向，也就是说，在这个过程中，可能有无数次的失败。但是实验得到的数据是最准确的，而且可能会推动某个行业的进步。所以，实验收集数据的优点是数据的准确性很高，而他的缺点就是未知性很大，不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。

随着科技的发展和大数据时代的到来，收集数据越来越容易，而大家也应该更注重于保护和利用数据。

② 网络数据收集与分析的方法和要点有哪些

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明确收集数据方向我们要收集的数据是什么?就本案例而言，笔者要收集的是地方论坛，而且是有人气的地方论坛，这就是方向，如何界定是人气的论坛呢?我们给它一个参数，日均发贴量，根据以往经验，日均发贴量达3000的论坛，就是很活跃，很有人气的论坛了，(注：日均发贴量3000的论坛是什么概念呢?做过论坛运营的朋友应该了解，这里就不多说，据了解，可能国内地方论坛达到这个级别的，也就是300个以内，为了确定目标以收集200个为准)只有明确了数据收集的方向，才能做到有的放矢!2

确定收集数据的方法当我们有了收集数据的方向后，就要确定收集数据的方法了，这其实就是要解决两个问题：1

这些数据在哪里可以找到?2

怎么样可以更快速获得想要的数据?本例找的是地方论坛，数据来自全国各个地方，要获取数据，综合考量有几种方法：1

通过搜索引擎按地名论坛关健词搜索;2

通过一些导航类网站索引进行筛选;3

以“蜘蛛爬行”的方式查找

当然，这些方法可以独立的用一种，也可以几种结合一起用，目的只有一个，就是能快速收集到我们想要的东西，提高我们的效率，因为日均发贴量达3000的地方论坛，至少都是地级市的论坛，或者是省级的论坛，所以，如果用搜索引擎，则关键词可槐辩设为“地级市名+论坛”“省名+论坛”这样的方式让搜索引擎来给我们先做一个查找;如果用导航类网站的索引来查找，则可通过按省到市这样一个从大到小的区域来查找;如果以第三拆弊种方式，则可通过网站的友情链接来扩散，本案中最快的方法是通过导航网站的索引来查找是最快的，因为导航网站相当于已经把论坛作了一次过滤，这样我们查找起来就更方便了!3

收集与整理数据找到方法后，按即定的方针，分别对各个地方的论坛按条件进行初步筛选后，就可以得到一份原始数据了，按下来就是整理这些数据了，首先要对这些收集到的数据作个评估，为了保证数据有一定的客观性，须对收集到的地方论坛作个监控，利用三五天的时间对收集到的论坛进行每日回访统计，只有平均值达标，才是我们要留下的数据!4

数据的分析铅御缺要有切入点收集到的收据该怎么进行分析呢，这就需要一个切入点，即你要收集这份数据的目的是什么?根据要求给数据设定一些能反映目的参数，通过参数的对比，才能区分差别，本例收集的地方论坛，可以有很多用途，比如可以了解人气地方论坛的当前生态，还可以解这些论坛的分布，也就是人气的分布，网民多少的分布，甚至可以用来与各地方合作作参考，个人站长可以用来发外链等等，只要在分析数时，根据目的设定分析的数据参数，才能反映也所收集的数据的价值所在!5

制作成一份美观，清晰的表格收集，整理与分析后的数据，应该是一份表格数据，咱们做数据分析一般使用的是excel表格记录，只有把这份表格制作一份美观，清晰的表格，去掉一些不合格，多余的数据，才算完成一次网络数据的收集与分析，这样不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，也可以提高日后使用数据的效率

③ 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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④ 如何进行数据采集以及数据分析

首先，大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。我们进行数据采集的目的就是解决数据孤岛，不管你是结构化的数据、还是非结构化的，没有数据采集，这些各种来源的数据就只能是互相独立的，没有升槐伍什么意义。

数据采集就是将这些数据写入数据仓明裤库中，把零散的数据整合在一起，然后才能对这些数据综合分析。根据数据来源进行分类，数据采集可以大体三类：系统文件日志的采集、网络大数据采集、应用程序接入。需要一定的专业知识和专业吵或软件、平台的应用能力。

⑤ 数据收集和分析常用方法

一、头脑风暴法：

常用于“收集需求”过程中，属于群体创新技术。联想是产生新观念的基本过程。在集体讨论问题的过程中，每提出一个新的观念，都能引发他人的联想。相继产生一连串的新观念，产生连锁反应，形成新观念堆，为创造性地解决问题提供了更多的可能性。

在不受任何限制的情况下，集体讨论问题能激发人的热情。人人自由发言、相互影响、相互感染，能形成热潮，突破固有观念的束缚，最大限度地发挥创造性地思维能力。

在有竞争意识情况下，人人争先恐后，竞相发言，不断地开动思维机器，力求有独到见解，新奇观念。心理学的原理告诉我们，人类有争强好胜心理，在有竞争意识的情况下，人的心理活动效率可增加50%或更多。

二、德尔菲技术：

常用于“收集需求”过程中，属于群体创新技术。这一方法的步骤是：

（1）根据问题的特点，选择和邀请做过相关研究或有相关经验的专家。

（2）将与问题有关的信息分别提供给专家，请他们各自独立发表自己的意见，并写成书面材料。

（3）管理者收集并综合专家们的意见后，将综合意见反馈给各位专家，请他们再次发表意见。如果分歧很大，可以开会集中讨论；否则，管理者分头与专家联络。

（4）如此反复多次，最后形成代表专家组意见的方案。

德尔菲法的典型特征

（1）吸收专家参与预测，充分利用专家的经验和学识；

（2）采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专家独立自由地作出自己的判断；

（3）预测过程几轮反馈，使专家的意见逐渐趋同。

优点：能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高。能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。

缺点：德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂，花费时间较长。

三、帕累托图：

常用于“实施质量控制”过程中。帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。标准帕累托图按等级排序的目的是指导如何采取纠正措施：项目班子应首先采取措施纠正造成最多数量缺陷的问题。从概念上说，帕累托图与帕累托法则一脉相承，该法则认为相对来说数量较少的原因往往造成绝大多数的问题或缺陷。

排列图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列,通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素.

帕累托法则往往称为二八原理，即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。帕累托图在项目管理中主要用来找出产生大多数问题的关键原因，用来解决大多数问题。

X(经典帕累托图)

四、控制图：

常用于“规划质量、实施质量控制”过程中，就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。

它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状；再一类的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

7点规则：如果遇到连续7点数据落在平均线的同一侧。那么，应当考虑是否存在特殊原因。因为，一个点落在平均线一侧的概率是1/2。连续两点落在同一侧的概率是1/2中的1/2=1/4。连续三点落在同一侧的概率是1/4中的1/2=1/8。如此下去，连续七点落在同一侧的概率是（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）X（1/2）=1/128=0.0078。这个概率值是千分之8。这个概率应当讲是很小的。当我们在生产抽样的时候，这样小的概率是不应当被抽到的。现在被抽到了，说明不正常了，就有可能发生了特殊原因。

五、SWOT分析：

常用于“识别风险”过程中，其中，S代表strength(优势)，W代表weakness(弱势)，O代表opportunity(机会)，T代表threat(威胁)。其中，S、W是内部因素，O、T是外部因素。这种分析常用于企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。

近来，SWOT分析已广被应用在许多领域上，如学校的自我分析、个人的能力自我分析等方面。比如，在利用SWOT对自己进行职业发展分析时，可以遵循以下五个步骤：

第一步，评估自己的长处和短处每个人都有自己独特的技能、天赋和能力。在当今分工非常细的环境里，每个人擅长于某一领域，而不是样样精通。(当然，除非天才)。举个例子，有些人不喜欢整天坐在办公室里，而有些人则一想到不得不与陌生人打交道时，心里就发麻，惴惴不安。请作个列表，列出你自己喜欢做的事情和你的长处所在。同样，通过列表，你可以找出自己不是很喜欢做的事情和你的弱势。找出你的短处与发现你的长处同等重要，因为你可以基于自己的长处和短处上，作两种选择；或者努力去改正常的错误，提高你的技能，或是放弃那些对你不擅长的技能要求的学系。列出你认为自己所具备的很重要的强项和对你的学习选择产生影响的弱势，然后再标出那些你认为对你很重要的强弱势。

第二步，找出您的职业机会和威胁。我们知道，不同的行业(包括这些行业里不同的公司)都面临不同的外部机会和威胁，所以，找出这些外界因素将助您成功地找到一份适合自己的工作，对您求职是非常重要的，因为这些机会和威胁会影响您的第一份工作和今后的职业发展。如果公司处于一个常受到外界不利因素影响的行业里，很自然，这个公司能提供的职业机会将是很少的，而且没有职业升迁的机会。相反，充满了许多积极的外界因素的行业将为求职者提供广阔的职业前景。请列出您感兴趣的一两个行业，然后认真地评估这些行业所面临的机会和威胁。

第三步，提纲式地列出今后3-5年内您的职业目标。仔细地对自己做一个SWOT分析评估，列出您5年内最想实现的四至五个职业目标。这些目标可以包括：您想从事哪一种职业，您将管理多少人，或者您希望自己拿到的薪水属哪一级别。请时刻记住：您必须竭尽所能地发挥出自己的优势，使之与行业提供的工作机会完满匹配。

第四步，提纲式地列出一份今后3-5年的职业行动计划。这一步主要涉及到一些具体的内容。请您拟出一份实现上述第三步列出的每一目标的行动计划，并且详细地说明为了实现每一目标，您要做的每一件事，何时完成这些事。如果您觉得您需要一些外界帮助，请说明您需要何种帮助和您如何获取这种帮助。例如，您的个人SWOT分析可能表明，为了实现您理想中的职业目标，您需要进修更多的管理课程，那么，您的职业行动计划应说明要参加哪些课程、什么水平的课程以及何时进修这些课程等等。您拟订的详尽的行动计划将帮助您做决策，就像外出旅游前事先制定的计划将成为您的行动指南一样。

第五步，寻求专业帮助。能分析出自己职业发展及行为习惯中的缺点并不难，但要去以合适的方法改变它们却很难。相信您的朋友、上级主管、职业咨询专家都可以给您一定的帮助，特别是很多时候借助专业的咨询力量会让您大走捷径。有外力的协助和监督也会让您更好的取得效。

六、敏感性分析：

常用于“实施定量风险分析”过程中，敏感性分析的作用是确定影响项目风险的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施。敏感性分析有助于确定哪些风险对项目具有最大的潜在影响。它把所有其他不确定因素保持在基准值的条件下，考察项目的每项要素的不确定性对日标产生多大程度的影响。敏感性分析最常用的显示方式是龙卷风图。龙卷风图有助于比较具有较高不确定性的变量与相对稳定的变量之间的相对重要程度。

七、预期货币价值：

又称风险暴露值、风险期望值，是定量风险分析的一种技术，常和决策树一起使用，它是将特定情况下可能的风险造成的货币后果和发生概率相乘，此项目包含了风险和现金的考虑。正值表示机会，负值表示风险。每个可能结果的数值与发生机率相乘后加总即得到。

例：一专案投资100万,有50%机率会延误而罚款20万则EMV值为多少?

答：100+(-20*50%)=90

八、蒙特卡罗法：

用于定量风险分析，是一种采用随机抽样（Random Sampling）统计来估算结果的计算方法。项目管理中蒙特卡罗模拟方法的一般步骤是：

1．对每一项活动，输入最小、最大和最可能估计数据，并为其选择一种合适的先验分布模型；

2．计算机根据上述输入，利用给定的某种规则，快速实施充分大量的随机抽样

3．对随机抽样的数据进行必要的数学计算，求出结果

4．对求出的结果进行统计学处理，求出最小值、最大值以及数学期望值和单位标准偏差

5．根据求出的统计学处理数据，让计算机自动生成概率分布曲线和累积概率曲线(通常是基于正态分布的概率累积S曲线)

6．依据累积概率曲线进行项目风险分析。

⑥ 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销培吵售额较低的原因，用公式法分解

二、对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率配闭侍、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

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。

三、A/Btest

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显着性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显着性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

流程图如下：

四、象限分析

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

象限法的优势：

（1）找到问题的共性原因

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略

五、帕累托分析

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在70%（含）以内，划分为A类。百分比在70~90%（含）以内，划分为B类。百分比在90~100%（含）以内，划分为C类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定态卖流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

七、路径分析

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。

（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。

（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。

（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。

（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

用户行为路径图示例：

八、留存分析

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：

第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：

（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数

（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

九、聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（SpectralClustering），层次聚类（HierarchicalClustering）。以最为常见的K-means为例，：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

⑦ 常用的数据分析方法有哪些

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。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。常见的对比有横向对比和纵向对比。

②分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、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。

⑤AB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。

⑧ 数据分析的方法有哪些

一、数据分析方法及步骤

1. 数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。

2. 数据可视化：通过数据可视化，可以将复杂的数据变得更加直观和易于理解，可视化数据分析技术包括柱状图、折线图、饼图、散点图、平行坐标图等。

3. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中查找隐藏信息的技术，常用的数据挖掘技术有关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。

4. 统计推断：统计推断通常用来从样本数据中推断总体情况，常用的统计推断方法包括卡方检验、t检验、线性回归分析等。

5. 机器学习：机器学习是一种从数据中学习规律，并预测未知数据的一种技术，常用的机器学习方法包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、K-means聚类等。

二、比如t检验

t检验是一种常用的假设检验方法，可以用来检验一个样本的平均值是否与总体平均值相同。举个例子，假设一家公司想要知道女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同，于是他们抽取了20名女员工的工资数据，然后计游庆算出了女员工的平均工资。接下来，他们使用t检验来检验女员工的平均工资是否与整个公司的平均工资相同。首先，他们需要计算样本的t统计量，然后计算出p值，最后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即女员工的平均工资与整个公司的平均工资不相同。

三、比如卡方检验

卡方检验是一种常用的独立性检验方法，可以用来检验两个变量之间是否存在独立性。举个例子，假设一家公司想要知道员工的性别是否与部门之间存在独立性。于是他们抽取了200名员工，并分别记录了他们的性别和部门信息。接下来，他们使碧磨举用卡方检验来检验员工的性别是否与部门独立。首先，他们需悔碧要构建一个2X2的混淆矩阵，然后计算出卡方统计量，最后根据卡方统计量计算出p值，然后根据p值来判断他们的假设是否成立。如果p-value小于某个显着性水平（通常设定为0.05），则可以拒绝原假设，即员工的性别与部门不独立。

四、比如线性回归分析

线性回归分析是一种常用的数据分析方法，可以用来预测一个样本的数值型输出变量，可以用来研究两个或多个变量之间的关系。举个例子，假设一家公司想要知道员工工资水平与工作年限之间的关系，于是他们抽取了100名员工的工资和工作年限的数据，然后使用线性回归分析来探究这两个变量之间的关系。首先，他们需要计算出拟合函数的参数，然后评估拟合模型的精度，最后根据拟合模型的精度来判断两个变量之间的关系。如果精度高，则可以认为员工工资水平与工作年限之间存在一定的关系。

五、数据分析的一些方法论和工具

1. SWOT分析：SWOT分析是一种综合考虑企业内外环境的分析方法，通过识别企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以帮助企业制定有效的战略。

2. 波士顿矩阵：波士顿矩阵是一种用于识别企业可利用的产品和市场的工具，可以帮助企业确定其市场营销策略。

3. PEST分析：PEST分析是一种评估企业外部环境的综合分析方法，可以帮助企业识别政治、经济、社会和技术四个外部环境要素中的机会和威胁。

4. 生命周期分析：生命周期分析是一种用于评估产品或服务在市场上的表现情况的工具，可以帮助企业制定更有针对性的营销策略。

5. 五力分析：五力分析是一种评估企业所处的市场环境的工具，可以帮助企业了解其市场的竞争态势，并制定更有效的策略。