⑴ 數據分析的分析方法都有哪些
很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什麼？對於數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。
第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
第二說一下回歸分析方法。回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
接著說方差分析方法。方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的數據分析方法都是比較經典的，大家一定要多多了解一下此類相關信息的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
⑵ 數據分析方法有哪些
常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。
1、聚類分析(Cluster Analysis)
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。
3、相關分析(Correlation Analysis)
相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。
4、對應分析(Correspondence Analysis)
對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。
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⑶ 定性分析的方法有哪些
定性分析法主要根據除企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握。
亦稱「非數量分析法」。主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。在管理會計中，採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出預測的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述預測的初步意見進行修正、補充，並作為預測分析的最終數據。由於這類方法所運用的資料往往不是完整的歷史統計數據，而是難以定量表示的資料，一般要依靠預測者的主觀判斷來獲取預測的結果，因而亦稱「判斷分析法」或「集合意見法」。
⑷ 定性分析方法有哪些啊
定性分析法主要根據除企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握。
亦稱「非數量分析法」。主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。在管理會計中，採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出預測的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述預測的初步意見進行修正、補充，並作為預測分析的最終數據。由於這類方法所運用的資料往往不是完整的歷史統計數據，而是難以定量表示的資料，一般要依靠預測者的主觀判斷來獲取預測的結果，因而亦稱「判斷分析法」或「集合意見法」。
⑸ 定性指標用什麼方法分析
定性--用文字語言進行相關描述
定量--用數學語言進行描述
定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量；; 定量分析使之定性更加科學、准確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論
定量分析是依據統計數據，建立數學模型，並用數學模型計算出分析對象的各項指標及其數值的一種方法。定性分析則是主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而後一種方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用，更適合於一般的投資者與經濟工作者。因此，本章以後幾節所做的分析基本上以定性分析為主。但是必須指出，兩種分析方法對數學知識的要求雖然有高有低，但並不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實上，現代定性分析方法同樣要採用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特點與性能，但是都具有一個共同之處，即它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能為作鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。
應用:
在證據法學研究中，定性分析方法和定量分析方法各有長處，可以相輔相成。但是由於我國證據法學的研究人員比較熟悉定性分析方法，所以有必要特別強調定量分析方法的功能和重要性。例如，我們不僅要分析某個證據規則是好還是不好，而且要分析其利弊比例……等等
專利分析法分為定量分析和定性分析兩種。定量分析即對專利文獻的外部特徵（專利文獻的各種著錄項目）按照一定的指標（如專利數量）進行統計，並對有關的數據進行解釋和分析。定性分析是以專利的內容為對象，按技術特徵歸並專利文獻，使之有序化的分析過程。通常情況下需要將二者結合才能達到較好的效果。
⑹ 定性分析包括哪些方法
定性分析法 定性分析法主要根據除企業財務報表以外有關企業所處環境、企業自身內在素質等方面情況對企業信用狀況進行總體把握。 亦稱「非數量分析法」。主要依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的分析方法，屬於預測分析的一種基本方法。這類方法主要適用於一些沒有或不具備完整的歷史資料和數據的事項。在管理會計中，採用這類方法首先由熟悉企業經濟業務和市場的專家，根據過去所積累的經驗進行分析判斷，提出預測的初步意見，然後再通過召開座談會或發出徵求意見函等多種形式，對上述預測的初步意見進行修正、補充，並作為預測分析的最終數據。由於這類方法所運用的資料往往不是完整的歷史統計數據，而是難以定量表示的資料，一般要依靠預測者的主觀判斷來獲取預測的結果，因而亦稱「判斷分析法」或「集合意見法」。 常用的定性分析方法 管理人員的判斷 建立在最高管理層提出的意見和建議基礎上，這種方法依賴於這支隊伍的經驗、才能和直覺。如果管理當局正確決策的業績記錄保持良好，這種方法是很有價值的。但有時它也反映出了一種「象牙塔」里的觀點，這些人將他們自己隔離起來，根本不知道在廣大的員工和顧客中間，到底發生了什麼。一般來說，管理人員在經理辦公室里呆的時間越少，與員工和顧客保持越密切的聯系和交往，這種方法所造成的危險就越小。 專家的意見 這種方法建立在企業外部顧問的專業知識基礎上，能為管理當局帶來高度專業化和有價值的幫助。對於那些已經採取的、有可能出現問題的行動，管理當局可以聘請這樣的顧問在公司里進行日常業務的咨詢。 銷售人員的估計 這種信息來源能夠帶來很大的價值，因為銷售人員一般說來是最接近顧客的。這種方法對於那些產品生命周期短、技術更新快的行業尤為重要，這種方法的主要缺點是潛在的們見，因為他們總認為，自己的估計將被領導用作提高銷售定額的依據(例如，如果銷售人員對某產品未來3個月年的銷路看好，認為有希望每月多銷售20％，但他可能僅對管理人員說有10％的增長希望，以免上級為他制定20％的增長定額。針對這種情況，管理者可將銷售人員的保守估計略微上提，既留有餘地，又起到促進作用——譯者注)。 顧客調查和市場測試 顧客調查涉及到利用市場調查技術，直接從顧客那裡收集信息。此時進入我腦海中的例子是百事可樂所做的「味道測試」，他們請消費者品嘗百事可樂與可口可樂，然後說出他們的偏好。但是，如果抽樣不具有代表性或者問卷設計有漏洞，所得到的結果就可能極不準確(見本書第6章中有關統計學的部分)。按照推測，10年前可口可樂公司之所以停止銷售其「老式可樂」部分原因是由於一個調查問卷的措詞不當造成的。這個問卷沒有明確地詢問消費者，如果老式可樂從市場中被取消，他們會有什麼感覺。市場測試是指在一個小范圍內，展示和促銷一個品牌。一般說來，新品牌總是在具有「領頭羊」地位的市場上進行測試(即一般是指某些可代表廣大消費者的主要城市或城鎮)。顯然，如果該品牌在這些市場中銷路很好，它們就可以在全國范圍內投放市場或公開亮相。但是，如果產品的缺陷很快被現，該品牌就需要加以改進，甚至有時也許不得不放棄。存在於市場測試本身的風險是：新產品可能被競爭者跟蹤竊取信息。記住，這些公司「間諜」可能從你的努力中獲取寶貴的信息。 小組討論 這是由委員會或小組做出決定。小組的所有成員，都必須就單一的決定達成共識(即提出一個人人都可接納的方案)。當這種方法發揮作用時，它常常顯示出團隊的內聚力。但是，要防止一個「恃強凌弱的霸道之人」，可能對小組的其他成員施加過分的影響，強迫人們同意他的意見。電影《十二個生氣的人》中，十分形象地描繪了這一點。這是一個關於陪審團就一個被指控犯有殺人罪的年輕人，判斷其有罪還是無罪的故事。起初，一個陪審團成員，成功他說服除了一位以外其他所有的陪審團成員，讓他們都同意他認為有罪的表決。而唯一的那位「堅持己見」的陪審員站出來，面對那個「霸道之人」，據理力爭，最後，整個陪審團表決元罪釋放了被告。 集合意見法 將每個人的估計值相加，然後得出一個平均值。這種方法的關鍵是：每個人的估計值都有相同的權重。因此，這種方法被看作是「民主」的方法(如果每個人的意見按其重要性給予不同的權重，就可能得到更准確的估計值，這也是集合意見法的一種——譯者注)。 德爾菲法 這是集合意見法的一種變異形式。每個參與者遞交他們的個人估計值，然後審查其他參與者的估計值。這樣，他們就會熙顧到不同意見而重新考慮和修改他們的原始數值。(參加者應該背對背，不能相互碰面。一般的，他們把預測值郵寄或送到組織者手中，由組織者匯總各人的看法後再返還給他們。他們可以在不受別人干涉的情況下，客觀地分析手中的數據。這樣反復幾次，答案就會趨於一致——譯者注)，從這種意義上來講，它可以被看作是小組討論和集合意見法的混合體，綜合了上面兩種方法的長處。 質—量分析法 正如你所看到的，許多的決策問題是建立在未知的因素之上，而且常常是建立在主觀的估計之上。那麼，在這種「軟」環境下，尋找和運用一些「科學化的方法」，使這一過程變得盡可能地客觀，就成為十分自然的事了。為達到這樣的目的，我們可以選擇運用貝葉斯(Bayesian)法來為我們提供一個量化公式的輪廓，從而使質的、主觀的(即「軟」的)信息輸入後變得「硬」一些。 吸引力指數 吸引力指數使我們能夠按照預計的利潤率，來排列項目或產品的優劣順序。如果資金有限，這個指數可用來幫助我們決定把哪些項目排除在考慮之外。
⑺ 數據分析的基本方法有哪些
數據分析的三個常用方法：
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。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，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月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加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，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
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。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 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。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，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據。
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。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 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
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 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，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。
⑻ 定性分析法包括哪些方法
定性分析法包括（判斷分析法、調查分析法、移動分析法、歸納分析法、演繹分析法、比較分析法、結構分析法）等方法。
擴展：
定性研究方法（Qualitative Research Method） 定性研究方法是根據社會現象或事物所具有的屬性和在運動中的矛盾 變化，從事物的內在規定性來研究事物的一種方法或角度。 它以普遍承認的公理、一套演繹邏輯和大量的歷史事實為分析基礎， 從事物的矛盾性出發，描述、闡釋所研究的事物。進行定性研究， 要依據一定的理論與經驗，直接抓住事物特徵的主要方面， 將同質性在數量上的差異暫時略去。
供參考。
⑼ 對一個未知物進行定性分析的依據是什麼常用的方法有哪些
未知物定性分析方法：
多種試驗技術可以用來幫助失效分析師確定失效原因。失效分析師根據專業知識，聯合運用各種實驗技術分析斷裂源處的失效起因、材料異常、操作損害。為避免爭論，通常有必要使用現代試驗工具，尋找支持簡單試驗得出結果的進一步的證據。失效分析師的才能在於選擇正確類型的測試和檢查，開展這些測試和檢查的順序也很重要。
1、視覺檢查
視覺檢查是失效分析的第一步，也是很重要的一步。有經驗的人員憑借肉眼仔細檢查失效零部件的缺陷可以得到大量信息。可能通過研究斷口表面首選大概確定失效類型（塑性、脆性、疲勞等等），也有可能通過研究斷口形貌定位裂紋起源位置。
檢查斷口起源和縱剖面組織會提供引起裂紋萌生的異常或損傷的線索，常用體視顯微鏡和放大鏡協助肉眼尋找細節線索。
2、無損檢測
對失效部件進行無損檢測，並結合未使用的部件的檢測結果，可以提供缺陷類型信息、從部件生產階段上遺留下來的缺陷和服役期間缺陷的產生。滲透檢測、射線檢測、超聲檢測是提供這些信息的有效技術。無損檢測的目的是分析一些跡象，並且區分主要缺陷與二次損傷。若需要，殘余應力測量也會給出有用的信息。
3、斷口分析
掃描電子顯微鏡（SEM），由於具有大的景深和解析度，因此是失效分析的重要工具並且被譽為失效分析師的眼睛。通過SME進行斷口檢查，失效模式、裂紋起源、引起失效的異常等等可以准確定義。在部件自由表面產生的缺陷，由於SEM具有高的景深，裂紋起源處和斷裂特徵可以同時檢查以確定損傷類型和裂紋萌生處的異常。
4、顯微分析
能譜分析設備，作為所有現代SEM可用的附件，可以用來分析失效件的材料成分，以確定可能在起源處出現的雜質、渣坑、腐蝕產物、外來沉積等物質的組成元素。在粗糙表面產生的分析信息應小心使用，根據EDS產生的成分信息的分析特點，如波譜分析（WDS）的互補技術可以用來分析EDS能譜中能級重合的元素，如含鉬合金中的硫。電子探針（EPMA）是定量分析微觀結構特徵的極有用的技術。電子探針產生的感興趣位置的X射線圖像，如渣坑、腐蝕產物、氧化物等等，為定義感興趣特徵區域的源或機理的信息。俄歇電子譜（AES）是一項極好的技術，用於原位定義斷口試樣上的脆性特徵。由磷、錫、砷、銻在原奧氏體晶界偏析引起的回火脆性和由硫在原奧氏體晶界處析出的脆性硫化物，是非常多可以用AES明顯識別的情況中的兩種。
5、化學分析
在材料成分與規定有一定程度偏差是主要失效原因的情況下，有必要精確確定失效組分的組成。有很多基於原子吸收和發射原理的分析方法都可以用於元素含量的估測，在含量為百分之幾十至十億分之幾的范圍內。
X射線熒光譜分析方法（XRF）用於工廠分析而控制熔體成分和原材料分析，因為這種方法容易同時分析一個固體樣品上的大量元素。原子吸收光譜和它的現代變種廣泛用於精確測試，特別是對於痕量元素的分析。氫、氧、氮通過真空和惰性氣體熔融技術，碳和硫通過燃燒方法。
6、微觀組織檢測
失效件的微觀組織提供了有價值的信息。眾所周知微觀組織決定了力學性能以及金屬材料的斷裂行為，這又與成分、熱處理過程相關。通過仔細研究微觀結構，可能找到成分設計、工藝、熱處理的缺點。微觀結構損害在很多情況下不是非常明顯，因此一個失效分析師必須受訓以確定他們。晶界薄膜和孔洞、不合適的第二相分布、脆性相的存在、表面損傷（由氧化、腐蝕、磨損和侵蝕）、非金屬夾雜、縮孔等等，是可以較容易通過金相檢查確定的缺陷中的一些。有時，可能有必要通過一些材料特定的測試，尋找所觀察到不正常微觀組織的支持和確定性的證據。失效分析過程中產生的一些情況，光學顯微鏡的解析度和放大倍數不適合檢查特別細小的微觀組織細節。例如，殘余奧氏體在板條邊界處轉化為碳化物引起時效馬氏體脆性，或鎳基高溫合金渦輪葉片析出的γ′相在高的工作溫度暴露，這些情況的學習有必要使用高解析度技術例如透射電子顯微鏡（TEM）。SEM也可以用於研究細小的微觀組織特徵，當感興趣區域的對比度可以通過背散射電子圖像獲取或者深腐蝕技術。
7、機械測試
盡管機械測試很少被當做失效分析過程中的一個需求，但特定的測試仍是有必要的，它可以用於產生支持案例失效分析的一些數據。硬度測量，操作簡單並且對制樣要求最低，可以提供因微觀結構變化引起的性能變化的信息。感興趣的微觀結構特徵處測量微觀硬度對於失效分析是及其有用的。
8、實驗數據的分析和解釋
失效分析的最關鍵步驟是對使用各種實驗技術產生的數據的解釋。有必要(a)列出產生的所有數據，(b)基於科學原則分析數據，(c)在證據或確認實驗的基礎上消除貌似矛盾的原因，(d)考慮斷裂模式的所有可能原因，(e)最終確認最可能的失效原因。一旦確認了失效原因，特定的補救方法也就比較明顯，最合理的補救方法應被設計者、製造者和用戶採用。