数据分析的三个常用方法是什么？

1. 数据分析的三个常用方法是什么？

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。
                                          
 本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：
  
  1. 数据趋势分析 
  
 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
  
 趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
  
 比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
  
  2. 数据对比分析 
  
 数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
  
 对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542  突破技术瓶颈，提升思维能力 。
  
 一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
  
 比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
  
  3. 数据细分分析 
  
 在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
  
 分时 ：不同时间短数据是否有变化。
  
 分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
  
 分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
  
 分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
  
 组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
  
 细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
  
  4. 小结 
  
 趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。
  
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2. 常用的数据分析思路是什么

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

3. 数据分析方法有哪几种

数据分析方法有哪几种呢？一起来看看吧。
随机样本抽查，用样本体积处于样本量得到想要的数据。
特定分析，针对目的样本的特点，对全样本进行筛选，并对筛选样本进行分析。
时间线分析，根据同一样本的不同时间线所得出的数据进行分析。
图形分析，根据数据集合来画出它所呈现的图像，根据图像来分析数据走向。
类别分析，根据样本中数据的不同特性进行分类，然后有针对性地分析数据。
全样本分析，这是特定情况下的数据分析，可收到全面的数据，但是操作较为繁琐复杂。

4. 数据分析法是什么呢?

数据分析法是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

目的：

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。

5. 数据分析法指的是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析常用方法
1、对比分析法，分析差异，揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。
2、相关分析法，用来研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析，确定有无关系，确定现象之间关系的密切程度。
3、综合评价分析法，将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价，用于解决复杂的分析对象。

数据分析的基本思路
数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。
首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。
这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。
3、处理数据
处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。
4、分析数据
分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。
5、可视化
一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。
常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效直观。
6、撰写报告
撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。

6. 数据分析方法5种，数据分析有什么方法

7. 常用的数据分析方法有什么？

想象一下，有一天你在上班，老板拿了今年以来的销售情况数据给你，要你对数据分析一下，写个报告给他，这个时候你会怎么办呢？是不是抓耳搔脑、不知道该从何下手？

别担心，现在我们就来数据分析三步走，让您轻松应对。
第一步，画散点图。利用EXCEL，我们可以把销售数据用图表展示出来。横轴是时间轴，纵轴是销售数据，这样，我们就可以得到产品销售情况示意图，对产品销售趋势走向有一个了解。

第二步，求平均值、标准差。通过求销售数据的平均值、标准差等数值，我们可以了解销售数量的分布情况，这些指标可以帮助我们判断产品销售的稳定性以及波动率。有些产品就有淡旺季之分，波动性就特别大。

第三步，借助函数。如果你还想进一步深入研究的话，那我们就需要采用更高级的数学方法来研究。还是以刚才的产品销售为例，比如说从散点图可以看出，产品销量随着时间的变化成线性相关，那么我们可以选择一些影响销量的变量进行多元线性回归，进而判断出哪些因素影响到了产品的销售。
数据分析三步走，你学会了吗？
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非典型的天蝎理工女，数学小硕，时而呆萌如兔，时而一丝不苟，经常干些囧事，做事喜欢极致。欢迎勾搭（微信号：momoa234），一起成长。

8. 什么是数据分析？数据分析主要分为哪几个部分？

简单说数据分析就是对数据进行分析。
专业的讲 数据分析是指用适用的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
六大部分：1.明确目的 2.收集数据 3.数据处理 4.数据分析 5.数据展现 6.报告撰写