策略數據分析方法(數據分析方法)
1.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)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(lái)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(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)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(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數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（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數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，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(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，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)，數據也是連續類(lèi)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.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
3.數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個(gè)常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標的長(cháng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數等。做出簡(jiǎn)單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進(jìn)行分析。
趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統計數據與上期比較，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(huì )有些季節性差異。為了消除季節差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶(hù)數我2000萬(wàn)，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長(cháng)20%。趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋?zhuān)瑢τ谮厔菥€(xiàn)中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋?zhuān)瑹o(wú)論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實(shí)很多情況下并不能說(shuō)明問(wèn)題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無(wú)法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長(cháng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數據毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數據技術(shù)交流圈： 658558542 突破技術(shù)瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì )人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關(guān)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(yè)改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶(hù)質(zhì)量保持相同，上線(xiàn)時(shí)間保持相同，來(lái)源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說(shuō)服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過(guò)程中，會(huì )抹殺一些關(guān)鍵的數據細節，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(jìn)行多維度的細拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：
分時(shí) ：不同時(shí)間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來(lái)源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。
分用戶(hù) ：新注冊用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級用戶(hù)和低等級用戶(hù)相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
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(gè)非常重要的手段，多問(wèn)一些為什么，才是得到結論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問(wèn)為什么的過(guò)程。
4.常用的數據分析方法有什么
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內容來(lái)自用戶(hù)：蔣上樹(shù)
常用數據分析方法有那些
文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）
標簽：本文包括：
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。
數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)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(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
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計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
5.常用的數據分析方法有哪些
去百度文庫，查看完整內容>內容來(lái)自用戶(hù)：蔣上樹(shù)常用數據分析方法有那些文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）標簽：本文包括：常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)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(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。
不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。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計技術(shù)。
因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP。
6.大數據分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、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(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
7.問(wèn)卷調查數據分析方法有哪些
一、數據分析思維
首先學(xué)會(huì )做基礎數據分析并不難，掌握一些必要的知識就能很快上手，學(xué)習數據分析的路徑如下共三部曲：數據類(lèi)型的識別、研究方法的選擇、結果分析。
(1) 數據類(lèi)型的識別
數據類(lèi)型是一切研究的基石，也是數據研究思維的最基本且最關(guān)鍵的思維。確認數據的真實(shí)準確性后，即完成數據清理后，可對數據類(lèi)型進(jìn)行區分，一切數據均可分為兩種類(lèi)型，包括定性數據和定量數據。
· 定量：數字有比較意義，比如數字越大代表滿(mǎn)意度越高，量表為典型定量數據
· 定類(lèi)：數字無(wú)比較意義，比如性別，1代表男，2代表女
(2)研究方法的選擇
數據類(lèi)型確認后，此時(shí)即可理解數據分析方法的選擇。像SPSSAU在設計時(shí)，區分數據類(lèi)型的同時(shí)，還區分X和Y。比如性別和是否吸煙的關(guān)系，X是性別，Y為是否吸煙。X和Y均為定類(lèi)數據。此時(shí)則應該選擇“交叉卡方”分析。
第一步即選對研究方法，即數據類(lèi)型的識別。
第二步即結合研究目的進(jìn)行分析，常見(jiàn)的研究目的包括：數據基本描述、影響關(guān)系研究、差異關(guān)系研究及其它關(guān)系。
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(3)分析結果
分析基礎比較薄弱，可使用SPSSAU進(jìn)行分析，系統會(huì )自動(dòng)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(wèn)卷，然后再對照著(zhù)框架進(jìn)行分析即可。
量表類(lèi)問(wèn)卷最大的特點(diǎn)是：非常多的量表題，而且量表題對應著(zhù)‘變量’或者‘維度’。便于研究‘變量’間的關(guān)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(diǎn)為大部分為單選題、多選題或者排序填空題等，但很少 有出現量表題（是量表題是指類(lèi)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(lèi)的問(wèn)題）更多是使用基本頻數分析和交叉分析等，同時(shí)使用圖形和表格進(jìn)行多樣化展示。
8.銷(xiāo)售數據分析方法有哪些
老板經(jīng)常要銷(xiāo)售數據，每次都要重新做分析，太恐怖啦！后來(lái)?yè)Q了一個(gè)數據分析工具，第一次做好分析之后，以后數據結果會(huì )自動(dòng)定時(shí)更新哦（當然我連接了數據庫數據、表單數據），整理了常見(jiàn)銷(xiāo)售數據跟你分享。
1、銷(xiāo)售外勤管理
作為一個(gè)小領(lǐng)導，每天都要看下屬的客戶(hù)拜訪(fǎng)情況，團隊的成員會(huì )在協(xié)同軟件上詳細記錄自己的拜訪(fǎng)的情況，包括客戶(hù)名稱(chēng)、行業(yè)和具體情況 ，由我來(lái)做匯總工作。
1）團隊拜訪(fǎng)情況：觀(guān)察折線(xiàn)圖，發(fā)現有明顯下降的趨勢，詢(xún)問(wèn)負責人，及時(shí)做出調整。
2）客戶(hù)拜訪(fǎng)情況：通過(guò)下屬記錄的明細數據了解每個(gè)客戶(hù)拜訪(fǎng)次數，拜訪(fǎng)三次左右的客戶(hù)會(huì )督促他們重點(diǎn)跟進(jìn)一下；拜訪(fǎng)了五次以上卻沒(méi)有簽單的客戶(hù)，了解原因，考慮是否放棄。
3）客戶(hù)的行業(yè)分類(lèi)：拜訪(fǎng)和簽單客戶(hù)中，哪個(gè)行業(yè)居多也是莓菌關(guān)注的指標，根據實(shí)際情況及時(shí)調整銷(xiāo)售策略，重點(diǎn)攻占成交率高的行業(yè)客戶(hù)。
2、銷(xiāo)售業(yè)績(jì)管理
作為公司的銷(xiāo)售，給公司帶來(lái)實(shí)際的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每個(gè)銷(xiāo)售，是至關(guān)重要的。對于銷(xiāo)售業(yè)績(jì)的管理，同樣也是通過(guò)數據直觀(guān)的了解并及時(shí)調整方向，這樣老板能直觀(guān)了解數據情況。
1）銷(xiāo)售排名：優(yōu)秀的銷(xiāo)售都喜歡拼第一，所以銷(xiāo)售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會(huì )通過(guò)實(shí)際業(yè)績(jì)排名對前三名員工給予相應的獎勵，老板也會(huì )通過(guò)排行榜了解各部門(mén)業(yè)績(jì)情況。
2）客戶(hù)排行榜：客戶(hù)方面也會(huì )做成交額匯總，因為大客戶(hù)是需要定期維護的。對于有些大客戶(hù)，成交額下降可以提醒我們及時(shí)做好補救。
3）庫存管理：對于銷(xiāo)售而言，了解公司庫存會(huì )節約很大的成本，因為一旦缺貨就會(huì )影響正常的交付時(shí)間。而管理者，通過(guò)圖表來(lái)了解產(chǎn)品銷(xiāo)售情況，哪些產(chǎn)品賣(mài)的好一目了然。
4）地區分布：通過(guò)提供BDP個(gè)人版的數據地圖，你能直觀(guān)看到銷(xiāo)售額的全國分布情況，還可鉆取到各省的各個(gè)城市，一步一步分析問(wèn)題，找到對應負責人，不斷優(yōu)化銷(xiāo)售策略。
這些數據都是銷(xiāo)售最經(jīng)常關(guān)注的數據，做好圖表后直接通過(guò)BDP的“分享”功能將數據結果分享給Boss，數據變動(dòng)，分享的結果也會(huì )變動(dòng)，這樣分析效率大大提高了呢，老板也特別喜歡。
注：以上數據圖表皆來(lái)自BDP個(gè)人版！
