數(shù)據(jù)和方法方法(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(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類(lèi)統(tǒng)計(jì)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(shì)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(jì)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(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)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(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾?lài)關(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)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(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(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(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(xiàn)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(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)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(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)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(xiàng)試驗(yàn)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(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)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?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)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(tǒng)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(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)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(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

1. 參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)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(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

2. 非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（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(yàn)。

適用情況：順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料，這類(lèi)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(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

2.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的具體搜集方法有哪些

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的具體搜集方法有很多，具體針對(duì)不同的情況，采用不同的方法：

1. 訪(fǎng)問(wèn)調(diào)查。它是調(diào)查者與被調(diào)查者通過(guò)面對(duì)面地交談從而得到所需資料的調(diào)查方法。（詢(xún)問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

2. 郵寄調(diào)查。它是通過(guò)郵寄或宣傳媒體等方式將調(diào)查表或調(diào)查問(wèn)卷送至被調(diào)查者手中，由被調(diào)查者填寫(xiě)，然后將調(diào)查表寄回或投放到指定收集點(diǎn)的一種調(diào)查方法。（詢(xún)問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

3. 電話(huà)調(diào)查。電話(huà)調(diào)查是調(diào)查人員利用電話(huà)同受訪(fǎng)者進(jìn)行語(yǔ)言交流，從而獲得信息的一種調(diào)查方式。電話(huà)調(diào)查具有時(shí)效快、費(fèi)用低等特點(diǎn)。（詢(xún)問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

4. 網(wǎng)上調(diào)查。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)使調(diào)查的質(zhì)量大大提高了。（詢(xún)問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

5. 座談會(huì)。它也稱(chēng)為集體訪(fǎng)談法，它是將一組被調(diào)查者集中在調(diào)查現(xiàn)場(chǎng)，讓他們對(duì)調(diào)查的主題（如一種產(chǎn)品、一項(xiàng)服務(wù)或其他話(huà)題）發(fā)表意見(jiàn)，從而獲取調(diào)查資料的方法。（詢(xún)問(wèn)調(diào)查、抽樣調(diào)查）

6. 個(gè)別深度訪(fǎng)問(wèn)。它是一種一次只有一名受訪(fǎng)者參加的特殊的定性研究。“深訪(fǎng)”是一種無(wú)結(jié)構(gòu)的個(gè)人訪(fǎng)問(wèn)，調(diào)查人員運(yùn)用大量的追問(wèn)技巧，盡可能讓受訪(fǎng)者自由發(fā)揮，表達(dá)他的想法和感受。

7. 觀(guān)察法。它是指就調(diào)查對(duì)象的行動(dòng)和意識(shí)，調(diào)查人員邊觀(guān)察邊記錄以收集信息的方法。

8. 實(shí)驗(yàn)法。它是一種特殊的觀(guān)察調(diào)查方法，它是在所設(shè)定的特殊實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所、特殊狀態(tài)下，對(duì)調(diào)查對(duì)象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以取得所需資料的一種調(diào)查方法。

拓展資料：

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是表示某一地理區(qū)域自然經(jīng)濟(jì)要素特征、規(guī)模，結(jié)構(gòu)、水平等指標(biāo)的數(shù)據(jù)。是定性、定位和定量統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。比如我們通常所說(shuō)的統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.收集數(shù)據(jù)的方法有哪些

收集方法

1、調(diào)查法

調(diào)查方法一般分為普查和抽樣調(diào)查兩大類(lèi)。

2、觀(guān)察法

主要包括兩個(gè)方面：一是對(duì)人的行為的觀(guān)察，二是對(duì)客觀(guān)事物的觀(guān)察。觀(guān)察法應(yīng)用很廣泛，常和詢(xún)問(wèn)法、搜集實(shí)物結(jié)合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、實(shí)驗(yàn)方法

實(shí)驗(yàn)方法能通過(guò)實(shí)驗(yàn)過(guò)程獲取其他手段難以獲得的信息或結(jié)論。

實(shí)驗(yàn)方法也有多種形式，如實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下人機(jī)結(jié)合實(shí)驗(yàn)等?，F(xiàn)代管理科學(xué)中新興的管理實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)中正在形成的實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)，實(shí)質(zhì)上就是通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取與管理或經(jīng)濟(jì)相關(guān)的信息。

4、文獻(xiàn)檢索

文獻(xiàn)檢索就是從浩繁的文獻(xiàn)中檢索出所需的信息的過(guò)程。文獻(xiàn)檢索分為手工檢索和計(jì)算機(jī)檢索。

5、網(wǎng)絡(luò)信息收集

網(wǎng)絡(luò)信息是指通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布、傳遞和存儲(chǔ)的各種信息。收集網(wǎng)絡(luò)信息的最終目標(biāo)是給廣大用戶(hù)提供網(wǎng)絡(luò)信息資源服務(wù)，整個(gè)過(guò)程經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息搜索、整合、保存和服務(wù)四個(gè)步驟，

參考資料來(lái)源：搜狗百科-信息收集

4.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(tái)，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)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(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)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。

5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的幾種方法

方法一：規(guī)范化方法

也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)的線(xiàn)性變換，使結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間。

方法二：正規(guī)化方法

這種方法基于原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。將A的原始值x使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化到x'。

z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數(shù)據(jù)的情況。

spss默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法就是z-score標(biāo)準(zhǔn)化。

用Excel進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化的方法：在Excel中沒(méi)有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自己分步計(jì)算，其實(shí)標(biāo)準(zhǔn)化的公式很簡(jiǎn)單。

步驟如下：

1.求出各變量（指標(biāo)）的算術(shù)平均值（數(shù)學(xué)期望）xi和標(biāo)準(zhǔn)差si ;

2.進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

zij=(xij-xi)/si

其中：zij為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值；xij為實(shí)際變量值。

3.將逆指標(biāo)前的正負(fù)號(hào)對(duì)調(diào)。

標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說(shuō)明高于平均水平，小于0說(shuō)明低于平均水平。

6.數(shù)據(jù)分析都有哪些方法

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析； 問(wèn)卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)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(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。

7.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

分析大數(shù)據(jù)，R語(yǔ)言和Linux系統(tǒng)比較有幫助，運(yùn)用到的方法原理可以翻翻大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)，不需要完全理解，重在應(yīng)用。

分析簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很強(qiáng)，容易上手。我沒(méi)有見(jiàn)過(guò)有人說(shuō)自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函數(shù)可以幫助你處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無(wú)關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷(xiāo)售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過(guò)后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。

在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買(mǎi)尿布。父親在購(gòu)買(mǎi)尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買(mǎi)啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。如果這個(gè)年輕的父親在賣(mài)場(chǎng)只能買(mǎi)到兩件商品之一，則他很有可能會(huì)放棄購(gòu)物而到另一家商店， 直到可以一次同時(shí)買(mǎi)到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象，開(kāi)始在賣(mài)場(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購(gòu)物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶(hù)一次購(gòu)買(mǎi)兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷(xiāo)售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來(lái)。

當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國(guó)學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購(gòu)物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提 出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

8.常用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方法有哪些

1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）

聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)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(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)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(biāo)準(zhǔn)，聚類(lèi)分析能夠從樣本數(shù)據(jù)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(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)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(jì)技術(shù)。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?zèng)Q策的困難。

因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。

3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）

相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒(méi)有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。

4、對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）

對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱(chēng)關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。

5、回歸分析

研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。

6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）

又稱(chēng)“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類(lèi)，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀(guān)測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀(guān)測(cè)變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問(wèn)題具體分析

9.數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法：

1. 數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析

趨勢(shì)分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶(hù)數(shù)等。做出簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，并不算是趨勢(shì)分析，趨勢(shì)分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。

趨勢(shì)分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢(shì)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(tǒng)計(jì)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(shì)，但是會(huì)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(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(shù)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(zhǎng)20%。趨勢(shì)分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢(shì)做出解釋?zhuān)瑢?duì)于趨勢(shì)線(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(nèi)部原因。

2. 數(shù)據(jù)對(duì)比分析

數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化獨(dú)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(zhǎng)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(fù)增長(zhǎng)，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(zhǎng)平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無(wú)意義。在此我向大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)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(duì)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(shí)候，在產(chǎn)品迭代測(cè)試的時(shí)候，為了增加說(shuō)服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗(yàn)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(cè)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(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過(guò)程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見(jiàn)的拆分方法包括：

分時(shí) ：不同時(shí)間短數(shù)據(jù)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(cè)用戶(hù)和老用戶(hù)相比是否有差異，高等級(jí)用戶(hù)和低等級(jí)用戶(hù)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(xì)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(jié)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。

10.常見(jiàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法有什么

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法有：表格、折線(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖、條形統(tǒng)計(jì)圖、扇形統(tǒng)計(jì)圖。舉一個(gè)例子來(lái)具體分說(shuō)明一下，比如說(shuō)：我在淘寶開(kāi)了個(gè)童裝店，為了方便統(tǒng)計(jì)每半個(gè)月的銷(xiāo)售額，現(xiàn)在用以上這四種統(tǒng)計(jì)方法來(lái)演示一下。

1.表格就是通過(guò)畫(huà)格子的方式來(lái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在這里可以畫(huà)三行橫線(xiàn)，得到兩條細(xì)長(zhǎng)的格子，再把這兩行均勻的分為15個(gè)上下格子。橫一為日期，橫二為銷(xiāo)售額，半個(gè)月下來(lái)都填進(jìn)去就一目了然。

2.折線(xiàn)是通過(guò)畫(huà)點(diǎn)，把15天的銷(xiāo)售額都連成一條折線(xiàn)，通過(guò)上下起伏來(lái)看波動(dòng)的數(shù)據(jù)。先畫(huà)一“L”形，橫線(xiàn)作日期，豎線(xiàn)作銷(xiāo)售額，銷(xiāo)售額可以自己寫(xiě)一個(gè)數(shù)，一直往上數(shù)與數(shù)之間相差一樣。均勻的把橫豎線(xiàn)分為15份，每個(gè)日期對(duì)應(yīng)多少銷(xiāo)售額，就在“L”的半框里，以對(duì)應(yīng)的日期和銷(xiāo)售畫(huà)橫線(xiàn)和豎線(xiàn)，交叉的位置取一點(diǎn)。然后每天如此，再用直線(xiàn)連接這15個(gè)點(diǎn)，就能清楚的看到這半個(gè)月哪一天銷(xiāo)售最好，哪一天銷(xiāo)售墊底。

3.條形統(tǒng)計(jì)圖作出的是條狀的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖，和折線(xiàn)統(tǒng)計(jì)圖一樣，畫(huà)“L”，橫為日期豎為銷(xiāo)售額。只不過(guò)這里不畫(huà)點(diǎn)點(diǎn)，畫(huà)倒立的長(zhǎng)方形，然后通過(guò)高高低低的條形圖來(lái)分析半個(gè)月的銷(xiāo)售額。

4.扇形統(tǒng)計(jì)圖就是把一個(gè)圓形，平均分為15份，一個(gè)月下來(lái)把所有的日銷(xiāo)售額加起來(lái)，用當(dāng)天的數(shù)據(jù)除以總數(shù)，乘以百分?jǐn)?shù)。每一分里寫(xiě)上日期和當(dāng)天銷(xiāo)售額占總數(shù)的百分比，用這個(gè)百分?jǐn)?shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)半個(gè)月的數(shù)據(jù)。每個(gè)圖的做法都不一樣，但表達(dá)的意思都是同樣的，這就是日常生活中最常見(jiàn)的幾種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。