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數(shù)據(jù)分析常用方法（數(shù)據(jù)分析方法5種）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 09:59:58 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 113

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用方法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法是什么？
2、常用的數(shù)據(jù)分析方法是什么?
3、論文常用數(shù)據(jù)分析方法
4、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

數(shù)據(jù)分析常用方法（數(shù)據(jù)分析方法5種）

一、數(shù)據(jù)分析的三個(gè)常用方法是什么？

一個(gè)產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無(wú)法改進(jìn)它。數(shù)據(jù)說(shuō)到底，就是這樣一個(gè)工具——通過(guò)數(shù)據(jù)，我們可以衡量產(chǎn)品，可以了解產(chǎn)品，可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下改進(jìn)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理本身是一個(gè)非常大的領(lǐng)域，這里主要總結(jié)一些我個(gè)人覺(jué)得比較基礎(chǔ)且實(shí)用的部分，在日常產(chǎn)品工作中可以發(fā)揮比較大作用。

本文主要討論一些數(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. 小結(jié)

趨勢(shì)，對(duì)比，細(xì)分，基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無(wú)論是數(shù)據(jù)核實(shí)，還是數(shù)據(jù)分析，都需要不斷地找趨勢(shì)，做對(duì)比，做細(xì)分，才能得到最終有效的結(jié)論。

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二、常用的數(shù)據(jù)分析方法是什么?

1. 描述型分析

這是最常見(jiàn)的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。

例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過(guò)評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過(guò)濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析

預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過(guò)預(yù)測(cè)模型來(lái)完成。

預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析

數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

三、論文常用數(shù)據(jù)分析方法

論文常用數(shù)據(jù)分析方法

論文常用數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)好的論文分析研究方法應(yīng)該從哪些方面展開(kāi)，如何表達(dá)才能顯得自己對(duì)該論文真的有所理解，應(yīng)該看哪些書(shū)呢？下面我整理了論文常用數(shù)據(jù)分析方法，一起了解看看吧!

論文常用數(shù)據(jù)分析方法1

論文常用數(shù)據(jù)分析方法分類總結(jié)

1、基本描述統(tǒng)計(jì)

頻數(shù)分析是用于分析定類數(shù)據(jù)的選擇頻數(shù)和百分比分布。

描述分析用于描述定量數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、波動(dòng)程度和分布形狀。如要計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)等，可使用描述分析。

分類匯總用于交叉研究，展示兩個(gè)或更多變量的交叉信息，可將不同組別下的`數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)。

2、信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數(shù)法、折半信度法、重測(cè)信度法。

Cronbach α信度系數(shù)法為最常使用的方法，即通過(guò)Cronbach α信度系數(shù)測(cè)量測(cè)驗(yàn)或量表的信度是否達(dá)標(biāo)。

折半信度是將所有量表題項(xiàng)分為兩半，計(jì)算兩部分各自的信度以及相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而估計(jì)整個(gè)量表的信度的測(cè)量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數(shù)或是Cronbach α系數(shù)。

重測(cè)信度是指同一批樣本，在不同時(shí)間點(diǎn)做了兩次相同的問(wèn)題，然后計(jì)算兩次回答的相關(guān)系數(shù)，通過(guò)相關(guān)系數(shù)去研究信度水平。

3、效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、區(qū)分效度、聚合效度。具體區(qū)別如下表所示：

論文常用數(shù)據(jù)分析方法2

4、差異關(guān)系研究

T檢驗(yàn)可分析X為定類數(shù)據(jù)，Y為定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，針對(duì)T檢驗(yàn)，X只能為2個(gè)類別。

當(dāng)組別多于2組，且數(shù)據(jù)類型為X為定類數(shù)據(jù)，Y為定量數(shù)據(jù)，可使用方差分析。

如果要分析定類數(shù)據(jù)和定類數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)關(guān)系情況，且數(shù)據(jù)不正態(tài)或者方差不齊時(shí)，可使用非參數(shù)檢驗(yàn)。

5、影響關(guān)系研究

相關(guān)分析用于研究定量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系情況，可以分析包括是否有關(guān)系,以及關(guān)系緊密程度等。分析時(shí)可以不區(qū)分XY，但分析數(shù)據(jù)均要為定量數(shù)據(jù)。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關(guān)分析后進(jìn)行，用于研究影響關(guān)系情況，其中X通常為定量數(shù)據(jù)（也可以是定類數(shù)據(jù)，需要設(shè)置成啞變量），Y一定為定量數(shù)據(jù)。

回歸分析通常分析Y只有一個(gè)，如果想研究多個(gè)自變量與多個(gè)因變量的影響關(guān)系情況，可選擇路徑分析。

四、常用數(shù)據(jù)分析處理方法有哪些?

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)，以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統(tǒng)、SEO優(yōu)化、產(chǎn)品營(yíng)銷和銷售等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來(lái)分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。從用戶的角度來(lái)說(shuō)，留存率越高就說(shuō)明這個(gè)產(chǎn)品對(duì)用戶的核心需求也把握的越好，轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的活躍用戶也會(huì)更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據(jù)數(shù)據(jù)分析對(duì)象的特征，按照一定的標(biāo)志(指標(biāo))，把數(shù)據(jù)分析對(duì)象劃分為不同的部分和類型來(lái)進(jìn)行研究，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據(jù)事物(如產(chǎn)品、服務(wù)等)的兩個(gè)重要屬性(指標(biāo))作為分析的依據(jù)，進(jìn)行分類關(guān)聯(lián)分析，找出解決問(wèn)題的一種分析方法，也稱為矩陣關(guān)聯(lián)分析法，簡(jiǎn)稱矩陣分析法。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)分析常用方法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。