数据分析方法5种pdf

① 常见的5种数据分析方法

所谓公式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：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解：

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。

一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等，通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

比如：用于在时间维度上的同比和环比、增长率、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。

通过对2种及以上纬度的划分，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，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

28法也可以叫帕累托法则，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。而在数据分析上，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。

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流程的分析中。

② 经典：5种常见的数据分析方法

任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。

数据分析 是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点可以是 确定我们的分析目的 ，这个过程的终点是 发现业务价值，提供数据支撑 。

个人理解的数据分析6大步骤：

下面介绍的是5种基于逻辑层面的数据分析方法：

PEST分析是指宏观环境的分析，宏观环境是指一切能够影响行业或者企业发展的宏观力量或者因素。一般适用于大型公司的战略规划：

通常是战略顾问用来帮助企业审视宏观环境，从而来匹配自身发展的一种分析方法

5W2H方法也称之为七何分析法，包含的内容是：

该方法适用于用 户行为分析、产品的营销活动 等，比如某家公司上架了一款新的销售产品：

所谓的4P指的是：

这是一种以市场为导向的组合营销理论。通过将四者的结合，同时协调配合发展，从而提高企业的市场份额，达到最终的营销获利目的。

SMART分析方法是一种基于目标的管理方法，即对目标的：

比如小明同学最近想找一份兼职的工作：

SWOT分析也叫做势态分析法，具体解释为：

该方法通常是用来确定企业或者产品的内部优势、劣势和来自外部的机会与威胁等，从而将公司战略规划与公司内外部的环境有机结合起来。比如某家公司的SWOT分析类似如下：

数据是从业务中产生的，数据本身没有价值。只有当我们利用一定的科技手段，从中挖掘出有效信息，才能体现出其重要的价值。

前段时间看过一本书，阿里出版的《马云.未来已来》，里面有谈到：

在《经济学人.商论》中也有过类似的结论：

数据来源于业务，但数据只有服务于业务才能体现出其价值。 数据分析 正是将数据和业务连接起来的有力手段！

③ 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。

④ 数据分析的方法有哪些

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

1.对比分析法：对比分析法指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。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

数据分析方法是‬数据统计学‬当中‬应用‬非常‬广泛‬的方法‬，具体‬方法‬有很多种‬，具体采用的时候因人而异。