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數(shù)據(jù)分析都有哪些方法（數(shù)據(jù)分析都有哪些方法和技巧）

發(fā)布時間：2023-03-19 16:18:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 226 問大家

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法
2、數(shù)據(jù)分析方法一般分為哪三種
3、做數(shù)據(jù)分析時的常用方法有哪些?
4、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析都有哪些方法（數(shù)據(jù)分析都有哪些方法和技巧）

一、數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法

數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法：

1、對比分析法：常用于對縱向的、橫向的、最為突出的、計劃與實際的等各種相關(guān)數(shù)據(jù)的。例如：今年與去年同期工資收入的增長情況、3月CPI環(huán)比增長情況等。

2、趨勢分析法：常用于在一段時間周期內(nèi)，通過分析數(shù)據(jù)運行的變化趨勢（上升或下降），為未來的發(fā)展方向提供幫助。例如：用電量的季節(jié)性波動、股市的漲跌趨勢等。

3、相關(guān)分析法：常用于分析兩個或多個變量之間的性質(zhì)以及相關(guān)程度。例如：氣溫與用電量的相關(guān)性、運動量大小與體重的相關(guān)性等。

4、回歸分析法：常用于分析一個或多個自變量的變化對一個特定因變量的影響程度，從而確定其關(guān)系。例如：氣溫、用電設(shè)備、用電時長等因素對用電量數(shù)值大小的影響程度、工資收入的高低對生活消費支出大小的影響程度等。

5、描述性分析法：常用于對一組數(shù)據(jù)樣本的各種特征進行分析，以便于描述樣本的各種及其所代表的總體的特征。例如：本月日平均用電量、上海市工資收入中位數(shù)等。

6、結(jié)構(gòu)分析法：常用于分析數(shù)據(jù)總體的內(nèi)部特征、性質(zhì)和變化規(guī)律等。例如：各部分用電量占總用電的比重、生活消費支出構(gòu)成情況等。

二、數(shù)據(jù)分析方法一般分為哪三種

1、漏斗分析

漏斗分析是指通過數(shù)據(jù)分析找到有問題的業(yè)務環(huán)節(jié)，并對其優(yōu)化。

漏斗分析兩大作用：其一，漏斗分析可以對各個業(yè)務階段的用戶、流量的變化進行監(jiān)控，及時分析低轉(zhuǎn)化率的環(huán)節(jié)，找出流失的關(guān)鍵，并不斷優(yōu)化。其二，漏斗分析可以根據(jù)不同的人群、渠道，進行差異化的分析，比如新渠道、新客戶，分析出最佳的和最差的，這樣能夠提高操作的準確性和效率。

2、SWOT分析法

SWOT分別指資源優(yōu)勢、競爭劣勢、外部環(huán)境變化帶來的機會、威脅，通過衡量這些指標可以幫你確定企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略。第一，S＋O：利用“機會”充分發(fā)揮“優(yōu)勢”，鞏固優(yōu)勢。第二，W＋O：消除“劣勢”利用“機會” 或抓住機會彌補劣勢。第三，S＋T：克服威脅，最大程度回避減輕。第四，W＋T：做差異化，不正面交鋒。

3、對比分析法

對比分析法即對比數(shù)據(jù)，分析差別，可以直觀地看到某個方面的變化或差距，并能準確量化地表示這些變化或差距。對比分析既可以基于時間進行對比，也可以基于分類，如部門、地區(qū)、類別等進行對比。在工作中，我們會使用對比分析法比較多，比如，如上年的銷量對比、目標與實際對比等。我們在對比的過程中要注意要找相似的對比對象。比如，佛山的人口與上海的人口對比就沒有可比性，是毫無意義的。

三、做數(shù)據(jù)分析時的常用方法有哪些?

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法有數(shù)據(jù)趨勢分析、數(shù)據(jù)對比分析及數(shù)據(jù)細分分析。

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。

2、數(shù)據(jù)對比分析

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。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(shè)置對比的基準。也就是A/B test。

3、數(shù)據(jù)細分分析

在得到一些初步結(jié)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(guān)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。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(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

四、論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

論文數(shù)據(jù)方法有多選題研究、聚類分析和權(quán)重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

2、聚類分析：聚類分析以多個研究標題作為基準，對樣本對象進行分類。如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進階方法模塊中的“聚類”功能，系統(tǒng)會自動識別出應該使用K-means聚類算法還是K-prototype聚類算法。

3、權(quán)重研究：權(quán)重研究是用于分析各因素或指標在綜合體系中的重要程度，最終構(gòu)建出權(quán)重體系。權(quán)重研究有多種方法包括：因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價、灰色關(guān)聯(lián)等。

拓展資料：

一、回歸分析

在實際問題中，經(jīng)常會遇到需要同時考慮幾個變量的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關(guān)系，他們之間的關(guān)系錯綜復雜無法精確研究，以致于他們的關(guān)系無法用函數(shù)形式表達出來。為研究這類變量的關(guān)系，就需要通過大量實驗觀測獲得數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計方法去尋找他們之間的關(guān)系，這種關(guān)系反映了變量間的統(tǒng)計規(guī)律。而統(tǒng)計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變量y和一個自變量x之間的關(guān)系。例如，我們想研究人的身高與體重的關(guān)系，需要搜集大量不同人的身高和體重數(shù)據(jù)，然后建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數(shù)進行估計，這里可以采用最小二乘法。最后，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常采用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結(jié)果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結(jié)果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優(yōu)的實驗條件或生產(chǎn)條件的一種數(shù)理統(tǒng)計方法。

人們在實驗中所觀察到的數(shù)量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態(tài)稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數(shù)據(jù)的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，并對其作出數(shù)量分析，比較各種原因在總變異中所占的重要程度，作為統(tǒng)計推斷的依據(jù)。

例如，我們有四種不同配方下生產(chǎn)的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統(tǒng)計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數(shù)據(jù)，然后再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)建立一個判別函數(shù)，并求出相應的臨界值。

這時候，對于需要判別的病人，還是測量相同指標的數(shù)據(jù)，將其帶入判別函數(shù)，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬于有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用于分類的統(tǒng)計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變量進行分類。我們常用的是系統(tǒng)聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然后將距離最近的兩類合并成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合并變成n-2類，如此下去，最后所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什么樣品。

比如，對中國31個省份的經(jīng)濟發(fā)展情況進行分類，可以通過收集各地區(qū)的經(jīng)濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，并進行聚類分析，就能夠得到不同類別數(shù)量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數(shù)據(jù)做降維處理的統(tǒng)計分析方法，它能夠從數(shù)據(jù)中提取某些公共部分，然后對這些公共部分進行分析和處理。

在用統(tǒng)計分析方法研究多變量的課題時，變量個數(shù)太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數(shù)較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關(guān)關(guān)系的，當兩個變量之間有一定相關(guān)關(guān)系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對于原先提出的所有變量，將重復的變量（關(guān)系緊密的變量）刪去多余，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，用數(shù)學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構(gòu)造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發(fā)展，它也是多元統(tǒng)計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變量綜合為少數(shù)幾個因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關(guān)關(guān)系。

在主成分分析中，每個原始變量在主成分中都占有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變量，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉(zhuǎn)。因子軸旋轉(zhuǎn)可以使原始變量在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變量在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變量來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現(xiàn)實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數(shù)學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關(guān)的公共因子來代表原始變量。我們還可以根據(jù)公共因子在原始變量上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變量上的載荷較大，由于這些課程需要記憶的內(nèi)容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設(shè)有記憶因子，數(shù)學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，并且根據(jù)每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠?qū)W生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關(guān)分析

典型相關(guān)分析同樣是用于數(shù)據(jù)降維處理，它用來研究兩組變量之間的關(guān)系。它分別對兩組變量提取主成分。從同一組內(nèi)部提取的主成分之間互不相關(guān)。用從兩組之間分別提取的主成分的相關(guān)性來描述兩組變量整體的線性相關(guān)關(guān)系。

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