常用的8种数据分析方法（常用数据分析处理方法有哪些）

本文目录

• 常用数据分析处理方法有哪些
• 统计学中常用的数据分析方法有哪些
• 数据分析的方法有哪些
• 数据分析常用的方法有哪些
• 常见的数据分析方法有哪些
• 数据分析的几种常用方法21-10-27
• 数据分析方法有哪些

常用数据分析处理方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析：聚类分析指将物理或抽象对象的集合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。2、因子分析：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。3、相关分析：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。4、对应分析：对应分析也称关联分析、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。5、回归分析：回归分析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。6、方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”，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著影响的变量。想要了解更多关于数据分析的相关信息，推荐选择十方融海。十方融海作为技术创新型企业，坚持源头核心技术创新，为用户提供听得懂、学得会、用得上的产品。该机构的解决方案和社会价值获得了主流媒体报道，与厦门大学、深圳大学、华南理工大学等高校达成校企合作，探索产教融合、成人教育新模式。用科技推动教育改革，让教育创造美好生活。

统计学中常用的数据分析方法有哪些

1、描述统计

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。

2、假设检验

参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般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。

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股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。

3、信服分析

介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。

信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

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小于某个显著性水平（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小于某个显著性水平（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。

数据分析常用的方法有哪些

1、简单趋势

通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。

2、多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。

3、转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。

4、用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5、细查路径

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6、留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

7、A/B 测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后分析和不同方案评估。

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。

数据分析的几种常用方法21-10-27

几种常见的数据分析分析方法： 1.周期性分析（基础分析） What ：主要是从日常杂乱的数据中，发现周期性出现的现象，而从避免或改善问题的发生。常见的两种周期：自然周期和生命周期。 需要注意的点：虽然周期性分析主要针对时间序列，但不全是，例如公众号的文章阅读走势不仅和日期（工作日或周末）相关，也和文章类型相关。 例如：销售中3,6,9,12月，由于绩效考核出现的峰值             重点节假日对和交付的影响             产品销售的季节性影响（例如北方下半年的采暖产品，入夏空调的销售旺季等） How： 自然后期的时间维度，根据分析的需求，可从年（同环比，业绩达成、和行业趋势对比），月（淡旺季、销售进度、生产预测），周（一般较少），日（工作日，非工作日的差异分析），时（时间分布，工作时段，上下班高峰，晚上，主要和大众消费行为分析相关）进行展开 生命周期一种常见的分析就“商品生命周期”，商品销量随上市时间的变化，通过时间轴+指标走势组合出来的。这种分析对快消品或者产品迭代速度很快的商品（典型如手机）是比较重要的，可以用于监控产品的市场表现，对照市场活动可以量化活动效果以及产品线的经营情况，如持续跟进，则可针对性的提出产品上市的建议。 2.矩阵分析（重要分析方法） 矩阵分析是数据分析中非常重要的分析方法。主要解决分析领域的一个非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好”。 平均数是一个非常常用的数据维度，但是单一维度，并不能充分评价好坏。例如考核销售，如果只考核业务销售业绩，那么业务人员一定会倾向卖利润低的引流产品。那种利润高，价格高，不容易卖的利润型产品就没人卖了，最后销售越多，公司的利润反而下降了。这个时候通过两个维度：销售规模和销售利润，构建交叉矩阵，就能将业务业绩进行更有效的区分。 举个简单的例子，一个销售团队，10名销售一个月内开发的客户数量，产生的总业绩用矩阵分析法进行分析（具体数据略）： 第一步：先对客户数量、业绩求平均值 第二步：利用平均值，对每个销售人员的客户数量、业绩进行分类 第三步：区分出多客户+高业绩，少客户+高业绩，多客户+低业绩，少客户+低业绩四类 矩阵分析把关键业务目标拆分为两个维度，每个维度进行高低分类，进而可以对目标进行更加立体的描述。维度高低分类多采用 平均值作为参考 值。 注意：有两个场景，是不适合用矩阵分析法： 一：有极大/极小值影响了平均值的时候，一般出现极大/极小值的时候，可以用： 分层分析法 。 二：两个指标高度相关的时候，例如用户消费金额与消费频次，两个指标天生高度相关，此时数据分布会集中在某一个或两个区域，矩阵分析法的业务解读能力接近0，可采用 相关分析法 3.结构分析 What： 结构分析是将分析的目标，向下分解，主要用于发现问题。 例如销售分析，可以按照区域—省—市 一级级的分解，分解之后可以更好的看出影响销售业绩的影响因素在哪个位置。  结构分析可以有多个维度，取决于我们需要分析的方向。例如还是销售分析，可以从产品构成进行拆解，也可用从业务形态拆解 How：如何进行结构分析？ 第一步：定出要分析的关键指标（一般是业绩、用户量、DAU、利润等等） 第二步：了解关键指标的构成方式（比如业绩，由哪些用户、哪些商品、哪些渠道组成） 第三步：跟踪关键指标的走势，了解指标结构变化情况 第四步：在关键指标出现明显上升/下降的时候，找到变化最大的结构分类，分析问题 注意：结构分析的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题4.分层分析 What： 分层分析，是为了应对 平均值失效 的场景。典型的平均值失效例如平均工资，很多人都被“代表”。这个时候需要把收入群体分成几类，例如土豪，普通百姓，穷光蛋等，后面进行分析时就比较清楚了。业内也有一些不同的叫法，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。 How：如何进行分层分析 1.明确分层对象和分层指标     例如：想区分用户消费力，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额                想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额                 想区分部销售额，分层对象就是：分部，分层指标就是：销售收入 2.查看数据，确认是否需要分层。分层是应对平均值失效的情况的，存在极值影响的情况，则适合分层。 3.设定分层的层级。最好的解决办法是老板拍板，其次可以用“二八原则”，以上述销售业绩分层为例，可以先从高到低排序，然后把累积业绩占80%的人选出来，作为“第1层级（优等）”，其他的归为“第2层级（次等）”。有时如果颗粒度不够，也可以用“二四六八十”法则”。 如何应用分层 分层的最大作用是帮我们看清楚：到底谁是主力 ，谁是吊车尾。从而指导业务，从人海战术向精兵简政思考。 根据分层的结果找出差距，进而提出（假设）差异背后可能的原因，通过其它方式进行 应用 ：客户分析，目前系统中客户超5000个，为了更好的了解客户结构，可以通过分层分析的方法对这5000个客户进行分层，分层的方式通过年销售规模，可以按照累计规模排序，一般采用4-6个层级，每个层级可以给一个标签。例如王者客户，腰部客户，mini客户等。分层后，便可以针对性的进行分析，例如客户层级的销售占比，变动，各层级客户的销售构成，结合其它方法就可以有较全面的分析 5.漏斗分析（待补充） 6.指标拆解（待补充） 7.相关性分析（待补充） What ：两个（或多个）因素之间的关系。例如员工人数与销售额，市场推广与销售业绩，天气和销售表现等             很多因素我们直观的感觉到之间有联系，相互影响，但具体的关系是什么，如何产品影响的，可以通相关性分析来量化。 例如，客户开拓中拜访客户的次数和客户成交是否有关系？            拜访次数多，表明客户也感兴趣，所以成功几率大            拜访这么多，客户还不成交，成功几率不大             客户成交和拜访关系不太大，主要看你是否能打动他 How ：两种联系：直接关系，间接关系 直接关系 ：整体指标与部分指标的关系——结构分析，例如销售业绩与各中心的业绩                   主指标与子指标的关系——拆解分析，例如总销售规模和客户数量与客户销售规模                    前后步骤间的关系——漏斗分析：例如销售目标和项目覆盖率，储备率，签约等因素间的关系         联系中，指标之间出现一致性的变化，基本是正常，如果出现相反的变动，则需要关注，这可能是问题所在 间接关系 ：要素之间没有直接的联系，但存在逻辑上的连接。例如推广多了，知名度上市，进而销售额上升。                   由于关系非显性，需要通过处理进行评价，常用的就是散点图和excel中的相关系数法 在明确相关性后，就可以通过改变其中一个变量来影响和控制另一个变量的发展。 注意：相关性分析也存在很大的局限。主要体现在相关性并不等同因果性。例如十年前你在院子里种了一颗树，你发现树每天的高度和中国近十年GDP的增速高度相关，然后这两者间并没有什么实质性的联系。此次相关性分析过程中一定注意要找到关联的逻辑自洽。 8.标签分析（待补充） 9.

数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(ClusterAnalysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合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。

2、因子分析(FactorAnalysis)

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。

3、相关分析(CorrelationAnalysis)

相关分析(correlationanalysis)，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。

4、对应分析(CorrespondenceAnalysis)

对应分析(Correspondenceanalysis)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(regressionanalysis)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。

6、方差分析(ANOVA/AnalysisofVariance)

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著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。