數據描述方法包括交叉分析

『壹』 交叉分析法

交叉分析法主要指結合計算機數據處理分析交叉進行的分析方法。目視解譯是把地學工作人員的專業知識引入圖像分析，根據影像特徵和影像上目標的空間組合規律來識別目標，並利用影像的綜合性、宏觀性等特性對各自然要素進行綜合分析。因而，目視解譯方法是遙感圖像解譯的最基本方法。但是，目視解譯精度不夠，定量化有一定的困難，解譯過程中免不了帶有主觀因素。遙感數據圖像處理經過計算機對遙感原始數據進行處理，以各波段、各像元間灰度值的最小差異，識別目標電磁輻射強度的微小變化，進行彩色合成、密度分割、邊緣增強等一系列數學變換，進而對某些專題目標的特徵進行提取，達到識別目標的目的。

『貳』 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。

『叄』 數據分析思路都有哪些

最簡單、最常見的數據分析方法，一般用於核心指標的長期跟蹤，比如點擊率、GMV、活躍用戶數。可以看出數據有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點等，繼而分析原因。

2、多維分解

也就是通過不同的維度對於數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。舉個例子，對網站維護進行數據分析，可以拆分出地區、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。

3、用戶分群

針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行特定的優化和分析，將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。

4、漏斗分析

按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。例如將漏斗圖用於網站關鍵路徑的轉化率分析，不僅能顯示用戶的最終轉化率，同時還可以展示每一節點的轉化率。

5、留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 測試

A/B測試是為了達到一個目標，採取了兩套方案，通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞，需要選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後數據分析和不同方案評估。

7、對比分析

分為橫向對比(跟自己比)和縱向對比(跟別人比)，常見的對比應用有A/B test，A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變數，其他條件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現，進行多角度的結合分析，從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因。

『肆』 什麼是數據分析方法

數據分析方法主要包括對比分析法，分組分析，交叉分析，平均分析法等，每種方法都有各自的特點和適用范圍 ，在實際操作的過程中大家可以根據自己的需要來選擇合適的方法。 查看原帖>>

『伍』 新媒體數據分析的方法主要有哪些

新媒體數據分析方法主要有：

第一：漏斗圖分析法

漏斗圖其實就是一個倒立的金字塔，相信這么說大家一定很清楚了它的形狀了，那麼漏斗圖分析到底是怎麼個方法呢？其實很簡單，就是把你總結好的相關數據填入進去就可以直觀的看出數據每一步轉化的情況了。

第二：雷達圖分析法

做新媒體運營的人都應該知道這個方法吧，畢竟百家號百家指數、大魚號數據分析用的都是雷達圖分析法，所以雷達圖分析法通常用於指數分析，也就是自媒體平台對賬號權重的一種評判。

第三：回歸分析法

這種方法就比較繁瑣了，它是指通過研究事務發展變化因果關系來預測未來即將發展趨勢，也就是說這種方法是用來研究變數間相互關系，也常被稱為因果法。

(5)數據描述方法包括交叉分析擴展閱讀：

新媒體進行數據分析的原因：

1、通過數據分析可以知曉各渠道的一個推送效果：將相同的內容投放於不同渠道，可以通過數據分析出個平台的推薦量和閱讀量，以此判斷你的目標群體集中地。將不同的內容投放於相同的渠道，可以了解目標用戶的內容偏好，以便更集中的輸出和優化內容，提高用戶粘性。

2、我們可以通過數據分析，及時調整優化內容：通過數據對比，可以發現相關問題所在，比如：標題沒取好、圖片沒吸引力、內容不夠優質、目標用戶不在此平台活躍等，然後根據數據反饋的問題，及時做調整，避免掉粉。

3、通過數據分析可以為下一篇內容做出參考，從而使內容越來越優質：數據能客觀反映當前內容的推廣效果和狀態好壞，給上級或公司提供可參考的決策、戰略依據，從而找到最佳路徑。

『陸』 在WPS表格中常見的數據分析的方法有哪幾種

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，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。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。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月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據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。最常見的數據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。您如何看待此類數據？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。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，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產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後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准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數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據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，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據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

『柒』 論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法

論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面我整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!

論文常用數據分析方法1

論文常用數據分析方法分類總結

1、 基本描述統計

頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。

描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的`數據進行匯總統計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

論文常用數據分析方法2

4、 差異關系研究

T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。

5、 影響關系研究

相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。

『捌』 數據分析需要掌握些什麼知識

要想成為一名專業的數據分析師，就需要滿足數據分析師的職業要求。數據分析師的職業要求可以總結為以下幾個方面。
（1）掌握統計相關的數學知識
和統計相關的數學知識是數據分析師需要具備的基礎知識，數據分析師可以根據自己的能力和水平學習相關的統計學知識，初級數據分析師和高級數據分析師需要對統計學知識掌握的程度是不一樣的。
如果你是初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力就可以，如果了解常用的統計模型演算法那會是你的加分項。
對高級數據分析師來說，只了解基礎的統計學知識是不夠的。統計模型的相關知識是高級數據分析師必備的能力，最好對線性代數(主要是矩陣計算相關知識)也有一些了解。
「工欲善其事，必先利其器」，要成為一名合格的數據分析師，會使用數據分析工具非常重要。這里所說的工具也就是數據分析軟體，例如Excel、SPSS、SAS等。由於Excel通用性強、使用門檻低、功能強大，所以深受數據分析人員的喜愛，也是數據分析師必須掌握的一個數據分析工具，本書所涉及的數據分析內容均使用Excel進行講解。當然，數據分析師也可以根據自己的能力選擇性的掌握SPSS和SAS等進行高級數據分析的工具。
對於初級數據分析師來說，掌握Excel是硬性要求，必須能熟練使用數據透視表和公式，會使用VBA(一種宏語言)的話則是你的加分項。
對於高級數據分析師來說，使用數據分析工具是核心能力。VBA是必備技能，至少熟練使用SPSS/SAS/R其中的一種，可以根據具體情況選擇掌握其他分析工具(MATLAB)。
不過，電商數據分析人員除了掌握Excel、SPSS和SAS等本地軟體外，還需要掌握像生意參謀、京東商智等專門的電商數據獲取和分析工具。
（3）理解業務
對業務的理解是數據分析師所有工作的基礎，無論是數據獲取方案、指標的選取還是得出最終結論，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
但是要學習和掌握業務知識需要長時間的積累，成為業務專家非常不易，數據分析師則是在業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則在數據分析工作中誰指導誰都是個問題。
學習業務知識的方法有很多，以前的分析報告和取數案例都可以拿來研究，當然這也是一個循序漸進的過程。
（4）掌握數據分析方法
做數據分析一定要了解數據分析的方法、應用場景、使用過程以及優缺點，能夠根據具體情況在實際工作中靈活應用，確保數據分析工作能夠有效開展。
基本的數據分析方法有：平均分析法、分組分析法、對比分析法、交叉分析法、結構分析法、綜合評價分析法、矩陣關聯分析法等。
高級的數據分析方法包括：聚類分析法、回歸分析法、類別分析法、因子分析法、對應分析法等。在做數據分析時，應該在明確目的的前提下選擇適合的分析方法。
（5）了解基本設計原則
數據分析師需要通過圖表把自己的分析結論和觀點展現出來，根據相關的設計原則對圖表進行調整，可以使數據分析結果一目瞭然。

『玖』 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，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。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。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月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據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。最常見的數據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。您如何看待此類數據？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。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，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產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後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准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數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據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，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據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。