數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法（數(shù)據(jù)處理最基本的四種方法）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

• 2、懂視生活

• 3、常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

• 4、數(shù)據(jù)分析的幾種常用方法21-10-27

一、數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

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。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(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，但是會有些季節(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月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

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。在此我向大家推薦一個大數(shù)據(jù)技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。

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，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)細分分析

在得到一些初步結論的時候，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。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級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，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

二、懂視生活

1、分組分析法。分組分析法是為了對比，把總體中不同性質的對象分開，以便進一步了解內在的數(shù)據(jù)關系，因此分組法必須和對比法結合運用。

2、結構分析法。結構分析法指分析總體內的各部分與總體之間進行對比的分析方法及總體內各部分占總體的比例，屬于相對指標。一般某部分的比例越大，說明其重要程度越高，對總體的影響越大。

3、平均分析法。平均分析法是運用計算平均數(shù)的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數(shù)量特征的一般水平。

4、漏斗分析法。漏斗分析法是結合對比分析法分組分析，比較同一環(huán)節(jié)優(yōu)化前后、不同用戶群、同行類似的轉化率通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在。

三、常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

常見的數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

1.趨勢分析

當有大量數(shù)據(jù)時，我們希望更快，更方便地從數(shù)據(jù)中查找數(shù)據(jù)信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。

趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數(shù)。通常，只制作一個簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但并不是分析數(shù)據(jù)趨勢圖。它必須像上面一樣。數(shù)據(jù)具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背后的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環(huán)比，同比和固定基數(shù)比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環(huán)比關系，該環(huán)比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節(jié)性影響。為了消除季節(jié)性因素的影響，引入了同比數(shù)據(jù)，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數(shù)據(jù)。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準點，固定基準比率是2017年5月數(shù)據(jù)與該數(shù)據(jù)2017年1月之間的比較。

2.對比分析

水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數(shù)據(jù)指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環(huán)比的增長情況。

縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。

許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數(shù)據(jù)？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數(shù)據(jù)只能通過比較才有意義。

3.象限分析

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。

說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產(chǎn)品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據(jù)流量來源的質量和數(shù)量劃分四個象限，然后選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標準。對于高質量和高數(shù)量的通道，繼續(xù)增加引入高質量和低數(shù)量的通道，低質量和低數(shù)量的通過，低質量和高數(shù)量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。

4.交叉分析

比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數(shù)據(jù)，并從多個角度執(zhí)行組合分析。

分析應用程序數(shù)據(jù)時，通常分為iOS和Android。

交叉分析的主要功能是從多個維度細分數(shù)據(jù)并找到最相關的維度，以探究數(shù)據(jù)更改的原因。

四、數(shù)據(jù)分析的幾種常用方法21-10-27

幾種常見的數(shù)據(jù)分析分析方法：

1.周期性分析（基礎分析）

What ：主要是從日常雜亂的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)周期性出現(xiàn)的現(xiàn)象，而從避免或改善問題的發(fā)生。常見的兩種周期：自然周期和生命周期。

需要注意的點：雖然周期性分析主要針對時間序列，但不全是，例如公眾號的文章閱讀走勢不僅和日期（工作日或周末）相關，也和文章類型相關。

例如：銷售中3,6,9,12月，由于績效考核出現(xiàn)的峰值

            重點節(jié)假日對和交付的影響

            產(chǎn)品銷售的季節(jié)性影響（例如北方下半年的采暖產(chǎn)品，入夏空調的銷售旺季等）

How： 自然后期的時間維度，根據(jù)分析的需求，可從年（同環(huán)比，業(yè)績達成、和行業(yè)趨勢對比），月（淡旺季、銷售進度、生產(chǎn)預測），周（一般較少），日（工作日，非工作日的差異分析），時（時間分布，工作時段，上下班高峰，晚上，主要和大眾消費行為分析相關）進行展開

生命周期一種常見的分析就“商品生命周期”，商品銷量隨上市時間的變化，通過時間軸+指標走勢組合出來的。這種分析對快消品或者產(chǎn)品迭代速度很快的商品（典型如手機）是比較重要的，可以用于監(jiān)控產(chǎn)品的市場表現(xiàn)，對照市場活動可以量化活動效果以及產(chǎn)品線的經(jīng)營情況，如持續(xù)跟進，則可針對性的提出產(chǎn)品上市的建議。

2.矩陣分析（重要分析方法）

矩陣分析是數(shù)據(jù)分析中非常重要的分析方法。主要解決分析領域的一個非常致命的核心問題：“到底指標是多少，才算好”。

平均數(shù)是一個非常常用的數(shù)據(jù)維度，但是單一維度，并不能充分評價好壞。例如考核銷售，如果只考核業(yè)務銷售業(yè)績，那么業(yè)務人員一定會傾向賣利潤低的引流產(chǎn)品。那種利潤高，價格高，不容易賣的利潤型產(chǎn)品就沒人賣了，最后銷售越多，公司的利潤反而下降了。這個時候通過兩個維度：銷售規(guī)模和銷售利潤，構建交叉矩陣，就能將業(yè)務業(yè)績進行更有效的區(qū)分。

舉個簡單的例子，一個銷售團隊，10名銷售一個月內開發(fā)的客戶數(shù)量，產(chǎn)生的總業(yè)績用矩陣分析法進行分析（具體數(shù)據(jù)略）：

第一步：先對客戶數(shù)量、業(yè)績求平均值

第二步：利用平均值，對每個銷售人員的客戶數(shù)量、業(yè)績進行分類

第三步：區(qū)分出多客戶+高業(yè)績，少客戶+高業(yè)績，多客戶+低業(yè)績，少客戶+低業(yè)績四類

矩陣分析把關鍵業(yè)務目標拆分為兩個維度，每個維度進行高低分類，進而可以對目標進行更加立體的描述。維度高低分類多采用 平均值作為參考 值。

注意：有兩個場景，是不適合用矩陣分析法：

一：有極大/極小值影響了平均值的時候，一般出現(xiàn)極大/極小值的時候，可以用： 分層分析法 。

二：兩個指標高度相關的時候，例如用戶消費金額與消費頻次，兩個指標天生高度相關，此時數(shù)據(jù)分布會集中在某一個或兩個區(qū)域，矩陣分析法的業(yè)務解讀能力接近0，可采用 相關分析法

3.結構分析

What： 結構分析是將分析的目標，向下分解，主要用于發(fā)現(xiàn)問題。

例如銷售分析，可以按照區(qū)域—省—市 一級級的分解，分解之后可以更好的看出影響銷售業(yè)績的影響因素在哪個位置。

 結構分析可以有多個維度，取決于我們需要分析的方向。例如還是銷售分析，可以從產(chǎn)品構成進行拆解，也可用從業(yè)務形態(tài)拆解

How：如何進行結構分析？

第一步：定出要分析的關鍵指標（一般是業(yè)績、用戶量、DAU、利潤等等）

第二步：了解關鍵指標的構成方式（比如業(yè)績，由哪些用戶、哪些商品、哪些渠道組成）

第三步：跟蹤關鍵指標的走勢，了解指標結構變化情況

第四步：在關鍵指標出現(xiàn)明顯上升/下降的時候，找到變化最大的結構分類，分析問題

注意：結構分析的不足

結構分析法是一種：知其然，不知其所以然的方法。只適用于發(fā)現(xiàn)問題，不能解答問題

4.分層分析

What： 分層分析，是為了應對 平均值失效 的場景。典型的平均值失效例如平均工資，很多人都被“代表”。這個時候需要把收入群體分成幾類，例如土豪，普通百姓，窮光蛋等，后面進行分析時就比較清楚了。業(yè)內也有一些不同的叫法，比如應用于商品的，叫ABC分類，應用于用戶的，叫用戶分層，應用于業(yè)務的，叫二八法則。本質都是一回事。

How：如何進行分層分析

1.明確分層對象和分層指標

    例如：想?yún)^(qū)分用戶消費力，分層對象就是：用戶，分層指標就是：消費金額

               想?yún)^(qū)分商品銷售額，分層對象就是：商品，分層指標就是：銷售金額

                想?yún)^(qū)分部銷售額，分層對象就是：分部，分層指標就是：銷售收入

2.查看數(shù)據(jù)，確認是否需要分層。分層是應對平均值失效的情況的，存在極值影響的情況，則適合分層。

3.設定分層的層級。最好的解決辦法是老板拍板，其次可以用“二八原則”，以上述銷售業(yè)績分層為例，可以先從高到低排序，然后把累積業(yè)績占80%的人選出來，作為“第1層級（優(yōu)等）”，其他的歸為“第2層級（次等）”。有時如果顆粒度不夠，也可以用“二四六八十”法則”。

如何應用分層

分層的最大作用是幫我們看清楚：到底誰是主力 ，誰是吊車尾。從而指導業(yè)務，從人海戰(zhàn)術向精兵簡政思考。

根據(jù)分層的結果找出差距，進而提出（假設）差異背后可能的原因，通過其它方式進行

應用 ：客戶分析，目前系統(tǒng)中客戶超5000個，為了更好的了解客戶結構，可以通過分層分析的方法對這5000個客戶進行分層，分層的方式通過年銷售規(guī)模，可以按照累計規(guī)模排序，一般采用4-6個層級，每個層級可以給一個標簽。例如王者客戶，腰部客戶，mini客戶等。分層后，便可以針對性的進行分析，例如客戶層級的銷售占比，變動，各層級客戶的銷售構成，結合其它方法就可以有較全面的分析

5.漏斗分析（待補充）

6.指標拆解（待補充）

7.相關性分析（待補充）

What ：兩個（或多個）因素之間的關系。例如員工人數(shù)與銷售額，市場推廣與銷售業(yè)績，天氣和銷售表現(xiàn)等

            很多因素我們直觀的感覺到之間有聯(lián)系，相互影響，但具體的關系是什么，如何產(chǎn)品影響的，可以通相關性分析來量化。

例如，客戶開拓中拜訪客戶的次數(shù)和客戶成交是否有關系？

           拜訪次數(shù)多，表明客戶也感興趣，所以成功幾率大

           拜訪這么多，客戶還不成交，成功幾率不大

            客戶成交和拜訪關系不太大，主要看你是否能打動他

How ：兩種聯(lián)系：直接關系，間接關系

直接關系 ：整體指標與部分指標的關系——結構分析，例如銷售業(yè)績與各中心的業(yè)績

                  主指標與子指標的關系——拆解分析，例如總銷售規(guī)模和客戶數(shù)量與客戶銷售規(guī)模

                   前后步驟間的關系——漏斗分析：例如銷售目標和項目覆蓋率，儲備率，簽約等因素間的關系

        聯(lián)系中，指標之間出現(xiàn)一致性的變化，基本是正常，如果出現(xiàn)相反的變動，則需要關注，這可能是問題所在

間接關系 ：要素之間沒有直接的聯(lián)系，但存在邏輯上的連接。例如推廣多了，知名度上市，進而銷售額上升。

                  由于關系非顯性，需要通過處理進行評價，常用的就是散點圖和excel中的相關系數(shù)法

在明確相關性后，就可以通過改變其中一個變量來影響和控制另一個變量的發(fā)展。

注意：相關性分析也存在很大的局限。主要體現(xiàn)在相關性并不等同因果性。例如十年前你在院子里種了一顆樹，你發(fā)現(xiàn)樹每天的高度和中國近十年GDP的增速高度相關，然后這兩者間并沒有什么實質性的聯(lián)系。此次相關性分析過程中一定注意要找到關聯(lián)的邏輯自洽。

8.標簽分析（待補充）

9.

以上就是關于數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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