怎樣做的分析方法

⑴ 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

⑵ 做分析有哪些方法

方法/步驟

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比較分析法

是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。

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分組分析法

統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。

統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。

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回歸分析法

回歸分析法是依據事物發展變化的因果關系來預測事物未來的發展走勢，它是研究變數間相互關系的一種定量預測方法，回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。



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因素分析法

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。



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工具：

除了各種科學分析法，在過網路推廣時，我們還會用到各種工具：

一、 各種數據分析工具。其實大部分數據分析可以用EXCEL解決，再高階一點可以用SPSS、SAS等軟體。《誰說菜鳥不會數據分析》一書就詳細分析了各種工具和實用方法，公眾號<shop123電商>里有一些關於這本書的研究，有興趣可以關注下。

二、  關鍵詞提取。如何從一大推雜亂的信息中提取出關鍵信息？如何利用這些關鍵信息去推廣自己的產品/網站？光年有一款簡單好用的關鍵詞提取工具，可以通過分析文本內容提取出關鍵信息，從而應用到SEO做關鍵詞研究、優化文章標題或文案、PPC關鍵詞選擇等各種應用場景。

⑶ 如何做數據分析具體方法有哪些用什麼軟體

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。通過不斷的摸索與發展，現形成了一門獨立的學科——數據挖掘與客戶關系管理碩士。

具體方法
數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析軟體：
Excel是最簡單的，但是也就只能做很簡單的數據分析
Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能，一般的數據源都支持，學習成本比較低，比較適合企業級用戶使用

⑷ 請問EXCEL表格怎麼做數據分析

具體設置方法如下：

1.首先，打開Excel，打開左上角文件的標簽欄。

⑸ 互聯網輿情分析要怎麼做有什麼分析方法

網路輿情分析方法

一、網路調查方法

網路調查方法是將傳統社會研究中的問卷調查法移植到互聯網上，即在互聯網空間中進行問卷調查。

問卷調查法在整個社會研究中具有舉足輕重的地位，英國社會學家莫澤(Moser)曾經提出「十項社會調查中就有九項是使用問卷調查進行的」，在西方國家，問卷調查被廣泛地應用於民意測驗和社會問題研究。互聯網空間雖然與傳統社會空間具有諸多不同，但是，問卷調查的方法同樣有助於發現其中存在的各種問題以及其中內涵的關系模式。

二、基於統計規則的模式識別方法

在基於統計規則的模式識別方面，謝海光通過統計分析某段時間內用戶所關注信息點的相關記錄，構建了互聯網內容與輿情的熱點/熱度、重點/重度、焦點/焦度、敏點/敏度、頻點/頻度、拐點/拐度、難點/難度、疑點/疑度、黏點/黏度、散點/散度等10個分析模式和判據。

高嘉鑫應用統計原理歸納出5個將熱門討論確定為異常事件的相關規則和閾值，並將規則應用到BBS進行驗證，得出異常事件監測成功率為100%，准確率為77%，60%異常事件在12小時內即發出通報，最快通報時間為1小時內。

三、基於內容挖掘的網路輿情信息分析方法

在基於內容挖掘的網路輿情信息分析方面，涉及較多與自然語言處理相關的研究子領域，包括網路輿情信息提取、預處理、文本表示、主題發現、意見挖掘與觀點分析、傾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息採集、結構化數據存儲)、信息預處理（包括信息過濾、詞法分析、句法分析、概念分析）和輿情分析（包括文本標示、主題發現、意見挖掘、傾向分析)。

文章內容部分摘選自《彌漫與消弭：網路輿情的演化模式與應對策略》-張偉，侵刪

以上內容由輿情監測服務商識達科技整理提供。

⑹ 做數據分析時的常用方法有哪些

數據分析的三個常用方法有數據趨勢分析、數據對比分析及數據細分分析。

1、數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

2、數據對比分析

對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

3、數據細分分析

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據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

⑺ 如何做案例分析

如何做案例分析研究？ 1.先對案例瀏覽一遍:目的是對案例有一整體的概念,發覺其中的關鍵點與要注意的事項,並記錄下來。 2.仔細閱讀案例:當您已對案例瀏覽一遍,接著就是要細讀並作記錄,去發覺案例的真相並找出有那些問題存在,可從那些關鍵點切入,找出有那些主問題(majorproblems)與子問題(subproblems),那些是可控制變數(controlablevariables)與不可控制變數(uncontrolablevariables),有那些限制與條件式,是何有那些不同的替代性(alternatives)、替代方案,那些OR技術可使用來解決問題,也是將這些要點條列記錄下來。 3.將問題具體化:完成以上二個步驟,就較易將問題具體化,這個步驟就要去蕪存精,抓住問題重點,這時您暫不必*心用什麼技術解問題,必要時還是要反復閱讀案例的一些地方,將案例做更仔細了解。 4.設定變數(variables):當問題具體化後,便可以定義必要的變數,如RedBrand案例中,將變數定義為產品的生產量,當然定義的變數是要與問題有關。注意有時為了描述一些復雜的邏輯關系,是有必要再多設間接變數,這些變數並不是直接用來求問題的決策量,而是用來輔助建立一些邏輯關系。接著界定可控制變數與不可控制變數,可控制變數的量是可由決策者控制(如某項產品的生產量),不可控制變數的量則是決策者不易或完全無法決定(如某項產品的某月的銷售量、存貨量)。 5.決定目標:決定目標非常重要,如目標選擇不當,那求解出的方案也就較不具參考價值,甚至導至嚴重的錯誤決策。通常目標是要」尋求最大利潤」或」最小成本」,但有時是須考慮多重目標,如」多目標規劃(Multi-objectiveprogramming)」,「目標規劃(GoalProgramming)」,「多階目標規劃(Mult-levelprogramming),此時盡可能用數學式來表示。 6.決定問題有那些限制與條件式: 7.列出所有的替代方案:找出用來解問題的所有可能替代方案,一般常患的錯誤是沒有一條一條列出所有可用的替代方案,想像力與創意思考的發揮在這個過程就很重要,如有某些替代方案未能列入,那在以後階段的分析,將被忽略沒機會考慮進去,失去採用一些更好的替代方案,必須牢記。 8.分析假設(Assumption)條件:所有的假設條件與限制都意必須具體化,並很明確地建立起來。 9.選擇適當的OR技術來解問題:如何選擇適合的技術,當然和案例分析者的專業素養、經驗、背景知識有關,有必要就須去查閱相關資料或請教別人。 10.收集必要的輸入數據與數據:確定要輸入那些信息,當然也不限於數值數據,而必須注意的是做案例或實務問題,常常必要的信息不一定原先就由別人完整的提供,是自己主動要去取得,有些錯誤的信息也注意要避免誤用,有些信息也可以用合理的假設,當然這些假設的信息,也要自在步驟8中記下來。 11.求出答案:當您採用了模式如LinearProgrammingProblem,IntegerProgrammingProblem,InventoryProblem等,就可以透過現有的軟體包(softwarepackages)求出答案,必要時也可開發一些子程序(subprograms)協助解問題,當然必須注意有些非量化的信息要考慮,答案必須包含」量化」與」非量化」,記住」是由您來解問題,不是模式在解問題」。 12.分析結果與驗證答案的正確性:一組答案只是眾多輸入數據的一種,有必要多試幾組輸入數據,可更客觀察覺模式與數據的正確性,驗證含」內在」與」外在」,」內在」驗證是觀察答案與模式(軟體)是否相符,如輸入自數據是否有誤,」外在」驗證是觀察模式的答案與實務是否相符,如條件或假設是否有缺失,大部份的OR技術都可以做敏感度分析(SensitivityAnalysis),敏感度分析可用來觀察答案對輸入數據的敏感度,如敏感度太高,那就要特別小心分析觀察它是否合理,仔細觀察答案常可發覺輸入信息或模式是否正確。當求的OR模式的解答,要將一些無法量化的因素考慮進去,修正模式的答案,也需關察是否有多重最佳解(multipleoptimalsolutions),讓最後決策者知道有那些替代方案可用。 13.訂定執行計劃、准備執行計劃之書面報告與口頭報告:當必要的分析完成後,便要訂定執行計劃(方案),針對解決主問題與子問題您必須做的具體建議,這個建議不只解決目前問題,也希望能考慮將來可能情況的變動,並能解決將來的問題,執行計劃也包含您的合理假設與替代方案。 14.執行、評估、維護:通常案例完成後,執行計劃(方案)就被遺忘忽略,如希望執行計劃發揮更大功能,除了小心地去執行外,仍然須周期性地去評估與維護(做修正補強),因環境因素是動態地在變化,不是當初可完全預知,執行過程中也會發現一些缺失。執行計劃是要將計劃付之行動,所以須要有書面數據規定具體的步驟與注意事項,如以手冊方式、程序(Procere)訂定呈現。 如何撰寫案例報告? 案例報告必須嚴謹、條理清楚、層次分明有組織,以下是一種建議的內容架構。 a.標題與封面設計(CoverPage) b.摘要(Abstract,SummaryofFindings) c.大綱目錄(TableofContents) d.背景信息(BackgroundInformation) e.問題敘述(ProblemDescription) f.替代方案分析(AnalysisofAlternatives) g.詳細建議(DetailedRecommendations) h.方案採用與評估(ImplementationandEvaluation) i.參考文獻或參考數據(References) i.附錄(Appendices)

⑻ 如何做工作分析

做一個成功的管理者，做好工作分析必須擁有以下方法：訪談法、問卷法、核對法、觀察法、技術會議法等等方法可以依託，這些方法一步步緊跟就可以很好地做好工作分析。

1、在工作分析時，我們可以先查閱和整理有關工作職責的現有資料。在大致了解職務情況的基礎上，訪問擔任這些工作職務的人員，一起討論工作的特點和要求。同時，也可以訪問有關的管理者和從事相應培訓工作的教員。由於被訪問的對象是那些最熟悉這項工作的人，因此，認真的訪談可以獲得很詳細的工作分析資料。

2、問卷法是讓有關人員以書面形式回答有關職務問題的調查方法。通常，問卷的內容是由工作分析人員編制的問題或陳述，這些問題和陳述涉及實際的行為和心理素質，要求被調查者對這些行為和心理素質在他們工作中的重要性和頻次（經常性）按給定的方法作答。

3、核對法是讓員工在工作任務清單中找出與自己工作有關的項目，以便確定某一工作的特性。

4、觀察前先進行訪談將有利於觀察工作的進行。一方面，它有利於把握觀察的大體框架。另一方面它使雙方有所相互了解，建立一定的合作關系。這樣，隨後的觀察就能更加自然、順利地進行。

5、技術會議法是召集管理人員、技術人員舉行會議，討論工作特徵與要求。由於管理人員和技術人員對有關的工作比較了解，尤其是比較了解有關工作的技術特徵和工藝特徵。所以他們的意見對獲取有效地工作分析資料無疑是很有用的。