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(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(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。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)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(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(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(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)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(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(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。

3.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，對(duì)于趨勢(shì)線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無(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兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(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 ：新注冊(cè)用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)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(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。

4.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

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內(nèi)容來(lái)自用戶：蔣上樹(shù)

常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來(lái)源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）

標(biāo)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(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。

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(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(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。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類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(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。相關(guān)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(kù)，查看完整內(nèi)容>內(nèi)容來(lái)自用戶：蔣上樹(shù)常用數(shù)據(jù)分析方法有那些文章來(lái)源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）標(biāo)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(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。

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(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(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。

聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類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(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。相關(guān)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)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(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測(cè)量?jī)x器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)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(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測(cè)量范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線圖表示出來(lái)。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對(duì)數(shù)后得到，若用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

7.問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、數(shù)據(jù)分析思維

首先學(xué)會(huì)做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析并不難，掌握一些必要的知識(shí)就能很快上手，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的路徑如下共三部曲：數(shù)據(jù)類型的識(shí)別、研究方法的選擇、結(jié)果分析。

(1) 數(shù)據(jù)類型的識(shí)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(guān)鍵的思維。確認(rèn)數(shù)據(jù)的真實(shí)準(zhǔn)確性后，即完成數(shù)據(jù)清理后，可對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)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(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(shù)據(jù)類型確認(rèn)后，此時(shí)即可理解數(shù)據(jù)分析方法的選擇。像SPSSAU在設(shè)計(jì)時(shí)，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型的同時(shí)，還區(qū)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均為定類數(shù)據(jù)。此時(shí)則應(yīng)該選擇“交叉卡方”分析。

第一步即選對(duì)研究方法，即數(shù)據(jù)類型的識(shí)別。

第二步即結(jié)合研究目的進(jìn)行分析，常見(jiàn)的研究目的包括：數(shù)據(jù)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(jié)果

分析基礎(chǔ)比較薄弱，可使用SPSSAU進(jìn)行分析，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成指標(biāo)解讀報(bào)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(duì)照著框架進(jìn)行分析即可。

量表類問(wèn)卷最大的特點(diǎn)是：非常多的量表題，而且量表題對(duì)應(yīng)著‘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(xiàn)量表題（是量表題是指類似答項(xiàng)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(wèn)題）更多是使用基本頻數(shù)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(lái)?yè)Q了一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具，第一次做好分析之后，以后數(shù)據(jù)結(jié)果會(huì)自動(dòng)定時(shí)更新哦（當(dāng)然我連接了數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)），整理了常見(jiàn)銷售數(shù)據(jù)跟你分享。

1、銷售外勤管理

作為一個(gè)小領(lǐng)導(dǎo)，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團(tuán)隊(duì)的成員會(huì)在協(xié)同軟件上詳細(xì)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(lái)做匯總工作。

1）團(tuán)隊(duì)拜訪情況：觀察折線圖，發(fā)現(xiàn)有明顯下降的趨勢(shì)，詢問(wèn)負(fù)責(zé)人，及時(shí)做出調(diào)整。

2）客戶拜訪情況：通過(guò)下屬記錄的明細(xì)數(shù)據(jù)了解每個(gè)客戶拜訪次數(shù)，拜訪三次左右的客戶會(huì)督促他們重點(diǎn)跟進(jìn)一下；拜訪了五次以上卻沒(méi)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(gè)行業(yè)居多也是莓菌關(guān)注的指標(biāo)，根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整銷售策略，重點(diǎn)攻占成交率高的行業(yè)客戶。

2、銷售業(yè)績(jī)管理

作為公司的銷售，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)銷售，是至關(guān)重要的。對(duì)于銷售業(yè)績(jī)的管理，同樣也是通過(guò)數(shù)據(jù)直觀的了解并及時(shí)調(diào)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(huì)通過(guò)實(shí)際業(yè)績(jī)排名對(duì)前三名員工給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)，老板也會(huì)通過(guò)排行榜了解各部門業(yè)績(jī)情況。

2）客戶排行榜：客戶方面也會(huì)做成交額匯總，因?yàn)榇罂蛻羰切枰ㄆ诰S護(hù)的。對(duì)于有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時(shí)做好補(bǔ)救。

3）庫(kù)存管理：對(duì)于銷售而言，了解公司庫(kù)存會(huì)節(jié)約很大的成本，因?yàn)橐坏┤必浘蜁?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)品銷售情況，哪些產(chǎn)品賣的好一目了然。

4）地區(qū)分布：通過(guò)提供BDP個(gè)人版的數(shù)據(jù)地圖，你能直觀看到銷售額的全國(guó)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(duì)應(yīng)負(fù)責(zé)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(guān)注的數(shù)據(jù)，做好圖表后直接通過(guò)BDP的“分享”功能將數(shù)據(jù)結(jié)果分享給Boss，數(shù)據(jù)變動(dòng)，分享的結(jié)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(shù)據(jù)圖表皆來(lái)自BDP個(gè)人版！