策略數(shù)據(jù)分析方法(數(shù)據(jù)分析方法)

1.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

回歸分析是應用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。

四、假設檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分數(shù)、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 。

2. 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

2.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術，支持結構化數(shù)據(jù)及非結構化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰(zhàn)、服務于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

3.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細分分析

在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數(shù)據(jù)細節(jié)，而指標本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

4.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

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內(nèi)容來自用戶：蔣上樹

常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關注：554）

標簽：本文包括：

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析；

問卷調查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關分析（直方圖JMP

5.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

去百度文庫，查看完整內(nèi)容>內(nèi)容來自用戶：蔣上樹常用數(shù)據(jù)分析方法有那些文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關注：554）標簽：本文包括：常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析；問卷調查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：1、聚類分析（Cluster Analysis）聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。

不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。

因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關分析（直方圖JMP。

6.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

7.問卷調查數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、數(shù)據(jù)分析思維

首先學會做基礎數(shù)據(jù)分析并不難，掌握一些必要的知識就能很快上手，學習數(shù)據(jù)分析的路徑如下共三部曲：數(shù)據(jù)類型的識別、研究方法的選擇、結果分析。

(1) 數(shù)據(jù)類型的識別

數(shù)據(jù)類型是一切研究的基石，也是數(shù)據(jù)研究思維的最基本且最關鍵的思維。確認數(shù)據(jù)的真實準確性后，即完成數(shù)據(jù)清理后，可對數(shù)據(jù)類型進行區(qū)分，一切數(shù)據(jù)均可分為兩種類型，包括定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。

· 定量：數(shù)字有比較意義，比如數(shù)字越大代表滿意度越高，量表為典型定量數(shù)據(jù)

· 定類：數(shù)字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

(2)研究方法的選擇

數(shù)據(jù)類型確認后，此時即可理解數(shù)據(jù)分析方法的選擇。像SPSSAU在設計時，區(qū)分數(shù)據(jù)類型的同時，還區(qū)分X和Y。比如性別和是否吸煙的關系，X是性別，Y為是否吸煙。X和Y均為定類數(shù)據(jù)。此時則應該選擇“交叉卡方”分析。

第一步即選對研究方法，即數(shù)據(jù)類型的識別。

第二步即結合研究目的進行分析，常見的研究目的包括：數(shù)據(jù)基本描述、影響關系研究、差異關系研究及其它關系。

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(3)分析結果

分析基礎比較薄弱，可使用SPSSAU進行分析，系統(tǒng)會自動生成指標解讀報告。

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二、分析思路模板

研究框架是分析的核心，一般可分為非量表和量表問卷，然后再對照著框架進行分析即可。

量表類問卷最大的特點是：非常多的量表題，而且量表題對應著‘變量’或者‘維度’。便于研究‘變量’間的關系情況。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表題其最大的特點為大部分為單選題、多選題或者排序填空題等，但很少 有出現(xiàn)量表題（是量表題是指類似答項為“非常不同意”，“比較不同意”，“中立”，“比較同意”和 “非常同意”之類的問題）更多是使用基本頻數(shù)分析和交叉分析等，同時使用圖形和表格進行多樣化展示。

8.銷售數(shù)據(jù)分析方法有哪些

老板經(jīng)常要銷售數(shù)據(jù)，每次都要重新做分析，太恐怖啦！后來換了一個數(shù)據(jù)分析工具，第一次做好分析之后，以后數(shù)據(jù)結果會自動定時更新哦（當然我連接了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)），整理了常見銷售數(shù)據(jù)跟你分享。

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協(xié)同軟件上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業(yè)和具體情況 ，由我來做匯總工作。

1）團隊拜訪情況：觀察折線圖，發(fā)現(xiàn)有明顯下降的趨勢，詢問負責人，及時做出調整。

2）客戶拜訪情況：通過下屬記錄的明細數(shù)據(jù)了解每個客戶拜訪次數(shù)，拜訪三次左右的客戶會督促他們重點跟進一下；拜訪了五次以上卻沒有簽單的客戶，了解原因，考慮是否放棄。

3）客戶的行業(yè)分類：拜訪和簽單客戶中，哪個行業(yè)居多也是莓菌關注的指標，根據(jù)實際情況及時調整銷售策略，重點攻占成交率高的行業(yè)客戶。

2、銷售業(yè)績管理

作為公司的銷售，給公司帶來實際的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每個銷售，是至關重要的。對于銷售業(yè)績的管理，同樣也是通過數(shù)據(jù)直觀的了解并及時調整方向，這樣老板能直觀了解數(shù)據(jù)情況。

1）銷售排名：優(yōu)秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業(yè)績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老板也會通過排行榜了解各部門業(yè)績情況。

2）客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對于有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

3）庫存管理：對于銷售而言，了解公司庫存會節(jié)約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產(chǎn)品銷售情況，哪些產(chǎn)品賣的好一目了然。

4）地區(qū)分布：通過提供BDP個人版的數(shù)據(jù)地圖，你能直觀看到銷售額的全國分布情況，還可鉆取到各省的各個城市，一步一步分析問題，找到對應負責人，不斷優(yōu)化銷售策略。

這些數(shù)據(jù)都是銷售最經(jīng)常關注的數(shù)據(jù)，做好圖表后直接通過BDP的“分享”功能將數(shù)據(jù)結果分享給Boss，數(shù)據(jù)變動，分享的結果也會變動，這樣分析效率大大提高了呢，老板也特別喜歡。

注：以上數(shù)據(jù)圖表皆來自BDP個人版！