数据分析方法中趋势分析的含义

Ⅰ 什么叫趋势分析主要分析步骤

是指将实际达到的结果，与不同时期财务报表中同类指标的历史数据进行比较 ，从而确定财务状况，经营成果和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较。而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较。
一、趋势线 1.所谓趋势线，就是根据股价上下变动的趋势所画出的线路，画趋势线的目的，即依其脉络寻找出恰当的卖点与买点。趋势线可分为上升趋势线，下降趋势线与横向整理趋势线。 2.股价在上升行情时，除了在连接股价波动的低点画一直线外，也应在连接股价波动的高点画一直线，于是股价便在这两条直线内上下波动，这就是上升趋势轨道。股价在下跌行情时，除了连接股价波动的高点画一直线外，也要在股价波动的低点画一条直线，股价在这两条直线内上下波动，这就是下跌趋势轨道。股价在横向整理时可形成横向箱型趋势线。 二、利用趋势轨道决定买卖点 1.无论是在上升或下跌趋势轨道中，当股价触及上方的压力线时，就是卖出的时机；当股价触及下方的支撑线时，就是买进的时机。 2.若在上升趋势轨道中，发现股价突破上方的压力线时，证明新的上升趋势线即将产生。 3.同理，若在下跌趋势中，发现股价突破下方的支撑线时，可能新的下跌趋势轨道即将产生。 4.股价在上升行情时，一波的波峰会比前一波峰高，一波的波谷会比前一波谷高；而在下跌行情时，一波的波峰比前一波峰低，一波的的波谷会比前一波谷低。 5.处于上升趋势轨道中，若发现股价无法触及上方的压力线时，即表示涨势趋弱了。 三、几种趋势线图示 1.上升趋势分析。股价上升趋势线是指股价上升波段中,股价底部之连接线而言,这连接而成之上升趋势线通常相当规则,在上升趋势线的股价波动上画一条与上升趋势线平行的线,这条平行线又称返回线。(如图1所示). (1)买卖点分析： 1．在股价上升趋势中，当股价下跌而触及股价上升趋势线时，便是绝佳的买点(买进信号)，投资者可酌量买进股票。 2．当股价上升而触及股价上升趋势线之返回线时，便是股票绝佳之卖点(卖出信号)投资者可将手中的持股卖掉。 3．上升趋势之依艾略特波段分析认为：上升分三波段,每一波段上升幅度皆同，投资者可以等幅测量，比如第一波由45元上升至60元，拉回50元，第二波由50元上升至65元，拉回55元，第三波可上升至65元左右。 (2)行情分析：一个多头行情主要由原始、次级或短期上升波动所组成，股价一波比一波高，每两个底部低点即可连成一条上升趋势线，一般而言，原始上升趋势线较为平缓，历经时间较长，而次级或短期上升趋势线较为陡峭，其历经时间有时甚短。 (原始上升趋势线:一般多头市场之原始上升趋势线的建立往往历经相当长时间(短则一二年长则四五年)的波动,其上升仰角较小,约为300～450. (短期上升趋势线：指多头市场之各次级滚动，以各波之底部低点为基准点向上延伸，其经历之时间较短，一般为数周或数月这波动所建立，其上升仰角较陡，约为450～600角，有时甚至在600角以上(尤其在多头市场初期最易出现)。 上升趋势线之支撑与压力：在股价上升趋势中，遇到以往密集成交区或其他阻力位，在某个股价价位上，卖压很大，足以阻止股价上升，或进行使止升走势的股价反转下跌，这种情况便是股逢压力。 2.整理趋势分析。矩形整理在股市亦称为箱形整理。股价在某一价格区人上下移动，移动之轨道由两条平行于横轴之平行线所界定，其形状就像几何图形的矩形或长方形，矩形整理亦称为箱形整理。 箱形整理形态通常出现在股价上升走势或下跌走势之初期或中期，若箱形出现在股价上升走势或下跌走势之末期，往往形成反转形态，而非整理形态。 (1)箱形整理形态一般在股价上升波完成或下跌波完成之后出现；(2)成交量配合箱形整理的完成，起初大量而逐步萎缩，一直到股价突破箱形整理为止；(3)股价最迟必须在三至四周内按预定的方向突破。 向上突破初期时箱形向上平移；向下跌破时箱形向下平移，暴涨暴跌的情况除外。 若不符合上述特征，箱形整理有可能失败而成为箱形反转。 3.下降趋势分析 (1)下跌趋势线之形成：一个空头行情是由原始，次级或短期下跌波动所构成，股价一波比一波低，每两个反弹之高点即可连成一条下跌趋势线，一般而言，原始下跌趋势线较为平缓，经历时间较长，而次级或短期下跌趋势线较为陡峭，其经历时间有时甚短。 (原始下跌趋势线：一般空头市场之原始下跌趋势线经历之时间较原始上升趋势线为短，约为(一至二年)，其下降之角度较为平缓约为300～450。 (短期下跌趋势线：指空头市场之次级波动，以各反弹顶点为基准点向下延伸，其经历之时间甚短，一般为数日或数周之波动所建立，其下降之角度约为600左右。 股价下跌,远离股价下降趋势线，负乖离太大，30日乖离率这-15～-30时，股价会反弹。 (2)空头行情时，一般下降波段分为三波段，完成后方有二波段之反弹行情。在多头市场时，下降一般为二波段之行情。 4.中心趋势线。 (1)在股价趋势线中，除上升、下跌、盘整等趋势线外，有一种趋势线，股价经常顺着中心趋势线，呈现上下对称或不对称的波动，这种股价围绕趋势线进行上下波动的走势，最近被冠上流行新名词，就是“X线”。 (2)中心趋势线有三种： A.上升中心线。股价可以是从低档上扬，先将上升中心线当作是压力线，在一次或多次上冲后，终于突破上升中心线而上扬，在股价上扬后，仍有一次或多次拉回的走势，中心线此时由压力线转为支撑线（如图6）。股价也可能是从高档下跌，在下跌过程中，一次或多次因上升中心线的支撑而反弹，但最后跌破中心线，在跌破中心线后，股价向中心线拉回，但反弹至中心线后，而临压力再下跌。 B.下跌中心线,股价围绕下跌中心线在波动,股价走势为：由上而下，中心线由支撑线转为压力线；由下而上，中心线由坟力线为支撑线(如图7)。 C.水平中心线，股价呈现箱形的上下整理，其中心线往往是水平线，股价可能在中心线下波动，然后突过中心线之上，或称在中心线之上波动，然后跌破中心线而下(如图8，图9)。 (3)中心趋势线的使用要领： 1．压力：无论中心趋势线是上升、下跌或水平，当股价由低点向上，常在接触到中心线时，面临压力而下跌。 2．支撑：当股价由高点向下时，在股价接触中心线时，会在临支撑，股价通常在此反弹。 3．中心线的作用。长期高低点所连接的趋势线，影响力最大，其次是中期高低点所绘的趋势线，短期高低点所绘的趋势线力量较小。因此，股价碰到短期趋势线，仅短期回档，若碰到中期趋势线，则回档在10%左右，若碰到长期趋势线，通常会有一次中期回档整理。 4．中心线也会出现扇形效果。有时趋势线划起来可能很多条，因此有时会在某个价位形成多条中心线交叉，这个点便会因力量交叉凝集，而成为一个较大的支撑或压力点，甚至使行情产生反转。

Ⅱ 数据分析的六种基本分析方法

数据分析的六种基本分析方法：

1、对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。

2、趋势分析法：常用于在一段时间周期内，通过分析数据运行的变化趋势（上升或下降），为未来的发展方向提供帮助。例如：用电量的季节性波动、股市的涨跌趋势等。

3、相关分析法：常用于分析两个或多个变量之间的性质以及相关程度。例如：气温与用电量的相关性、运动量大小与体重的相关性等。

4、回归分析法：常用于分析一个或多个自变量的变化对一个特定因变量的影响程度，从而确定其关系。例如：气温、用电设备、用电时长等因素对用电量数值大小的影响程度、工资收入的高低对生活消费支出大小的影响程度等。

5、描述性分析法：常用于对一组数据样本的各种特征进行分析，以便于描述样本的各种及其所代表的总体的特征。例如：本月日平均用电量、上海市工资收入中位数等。

6、结构分析法：常用于分析数据总体的内部特征、性质和变化规律等。例如：各部分用电量占总用电的比重、生活消费支出构成情况等。

Ⅲ 趋势分析法

趋势分析法与滑动窗口平均法是目前重磁资料数据处理中常用的方法，参数选择恰当时，可以获得比较理想的分场效果。趋势分析法的原理与异常平滑有相似之处，只不过这里是以一个一定阶次的数学曲面来代表测区内异常变化的趋势，并以此趋势作为区域场来看待，从布格重力异常中减去这一区域异常，即获得测区内的局部异常。

该方法是选用一个m阶（沿测区x、y方向是一样的）多项式来描述全测区的区域异常，m阶多项式的一般形式为

地球物理勘探概论

式中：a₀，a₁，…，a_M－1为M个待定系数。若多项式的阶数为m，则

＋1），

即为趋势值（区域异常）。显然，一阶方程代表一个平面，二阶方程代表一个二次曲面，高阶方程则表示了一个高阶曲面。

下面我们以二次曲面拟合区域异常为例来说明方法的原理。设趋势面为

地球物理勘探概论

a_j（j＝0，1，2，…，5）为六个待定系数。在测区中按一定网格共选取n个测点，其坐标为（x_i，y_i），相应点的布格异常值为g_i（i＝1，2，…，n）。要使二次曲面能与重力异常的变化在最小二乘意义下得到最佳拟合，系数a_j应满足：

地球物理勘探概论

根据多元函数求极值法，则式（2-8-3）成立的条件是

地球物理勘探概论

于是可以得到一个包含待定系数a_j的线性方程组，其矩阵形式为

地球物理勘探概论

式中：

地球物理勘探概论

当det（A^TA）≠0时，可求得各系数a_j，再利用式（2-8-3）便可计算出各网格点上的趋势值

。

可以看出，在做趋势分析时，坐标系是固定而非滑动的，因而必须求出所有的待定系数。多项式阶次的选择，应视区域异常的复杂程度来定，阶次偏高，会造成趋势值受局部异常的影响较大，造成最后的局部异常幅值被削弱。对重力异常的处理来说，一般选用2～3阶为宜，复杂地区也只取4～5阶；趋势分析法同样也会在分场时出现虚假异常问题，必要时可采用多次迭代的办法予以消除。

Ⅳ 常见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。更好地理启此解固定基准比率，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，每个比较对象分悄雀迅为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岁乱向，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。

Ⅳ 趋势分析和回归分析，线性、对数、多项式、盛幂、指数、移动平均分析有何不同

1 趋势分析法

趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(logistic)模型、龚伯茨(gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kwh和85.08亿kwh。拟合曲线如图1所示。

2 回归分析法

回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。

对珠海市历年用电量和国内生产总值gdp、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727gdp+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kwh和70.98亿kwh。

回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。

3 指数平滑法

趋势分析和回归分析都是根据时间序列的实际值建立模型，再利用模型来进行预测计算的。指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组合，来直接预报时间序列的将来值。

图1 拟合曲线图

其中衰减因子0<α<1，体现"重近轻远"，即近期数据对预测影响大，远期数据影响小的基本原则。α越大时，由近期到远期数据的加权系数由大变小就越快，是强调新近数据的作用。例如当α=0.9时，各加权系数分别为0.9，0.09，0.009等。在极端情形下，α=1，则以往数据对预报没有任何影响。

对于电力系统负荷预测，重要的是曲线越接近目前时刻，就应当越准确，而对于过去很久的数据，不必要作很精确的拟合。类似惯性作用。

从对珠海市的实例计算可以看出，预测效果比较好。实例计算表明该方法能较好地模拟珠海市的实际并进行预测。但其不宜用于过长时期的预测。

4 单耗法

单耗法是根据第一、二、三产业每单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划期的一、二、三产业的综合单耗，然后按国民经济和社会发展规划的指标，按单耗进行预测。

单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。

5 灰色模型法

灰色系统理论是反模糊控制的观点和方法延伸到复杂的大系统中，将自动控制与运筹学的数学方法相结合，研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。有部分信息已知和未知的系统称为灰色系统。

利用一阶灰色模型对珠海市全社会用电量进行了预测分析。2005年全社会用电量预测其结果应该是令人满意的。通过对原始数据的不同处理方法形成6种方案，预测2005年全社会用电量为50亿kwh左右，与其它常用方法预测的结果相当接近。这6种方案中除方案3检验为不合格外，其余全为优。但使用长数据列得到的结果与其它相比，并不占优，数据列过长，系统受干扰的成分多，不稳定因素大，反而易使模型精度降低，降低预测结果的可信度。

6 负荷密度法

负荷密度一般以kw/km2表示。不同地区、不同功能的区域，负荷密度是不同的。利用负荷密度法，一般要将预测区域分成若干功能区,如商业区、工业区、居住区、文教区等，然后根据区域的经济发展规划、人口规划、居民收入水平增长情况等，参照本地区或国内外类似地区的用电水平，选择一个合适的负荷密度指标，推算功能区和整个预测区的用电负荷。计算公式是a=sd，其中s是土地面积，d是用电密度。该方法主要适用于土地规划比较明确的城市区域，我们在做珠海市城区配电网络规划预测负荷时用了该方法。

7 弹性系数法

电力弹性系数是反映电力消费的年平均增长率和国民经济的年平均增长率之间的关系的宏观指标。电力弹性系数可以用下面的公式来表示：

e=ky/kx

式中 e-为电力弹性系数

ky-为电力消费年平均增长率

kx-为国民经济年平均增长率

在市场经济条件下，电力弹性系数已经变得捉摸不定，并且随着科学技术的迅猛发展，节电技术和电力需求侧管理，电力与经济的关系急剧变化，电力需求与经济发展的变化步伐严重失调，使得弹性系数难以捉摸，使用弹性系数法预测电力需求难以得到满意的效果，应逐步淡化。

8 分析与比较

(1)从适用条件看，回归分析和趋势分析致力于统计规律的研究与描述，适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式一致的预测；指数平滑法是利用惯性原理对增长趋势外推，实现"重近轻远"的预测原则；产值单耗法一般根据历史统计数据，在分析影响产值单耗的诸因素的变化趋势基础上确定单耗指标，然后依据国民经济和社会发展规划指标预测电力需求；灰色模型法是通过对原始数据的整理来寻求规律，它适用于贫信息条件下的分析和预测。

(2)从采用的数据形式看，灰色系统理论是采用生成数序列建模。回归分析法、趋势分析法均是采用原始数据建模。而指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值。

(3)从计算复杂程度看，相对简单的是回归分析法和趋势分析法。

(4)从适用的时间分类看，单耗法、指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测。对中、长期预测，回归法、趋势分析法、改进型灰色模型较为合适。