1. 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。
2. 統計數據分析的基本方法有哪些
1、對比分析法
就是將某一指標與選定的比較標准進行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。
2、結構分析法
就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析，一般用餅圖進行呈現。比如：A公司本年度營業額為1000萬，其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%，其他產品的營業額佔11.4%。
3、趨勢分析法
就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析，一般用折線圖進行呈現。比如：A公司前年度營業額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預計明年為1080萬。
4、比率分析法
就是用相對數來表示不同項目的數據比率，比如：在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。
5、因素分析法
就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如，房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關
6、綜合分析法
就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。
3. 對比分析法的主要形式有哪些
1、絕對數比較
它是利用絕對數進行對比，從而尋找差異的一種方法。
2、相對數比較
它是由兩個有聯系的指標對比計算的，用以反映客觀現象之間數量聯系程度的綜合指標，其數值表現為相對數。由於研究目的和對比基礎不同，相對數可以分為以下幾種：
1)結構相對數：將同一總體內的部分數值與全部數值對比求得比重，用以說明事物的性質、結構或質量。如,居民食品支出額占消費支出總額比重、產品合格率等。
2)比例相對數：將同一總體內不同部分的數值對比，表明總體內各部分的比例關系，如,人口性別比例、投資與消費比例等。
3)比較相對數：將同一時期兩個性質相同的指標數值對比，說明同類現象在不同空間條件下的數量對比關系。如,不同地區商品價格對比，不同行業、不同企業間某項指標對比等。
4)強度相對數：將兩個性質不同但有一定聯系的總量指標對比，用以說明現象的強度、密度和普遍程度。如,人均國內生產總值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分數或千分數表示的，如人口出生率用‰表示。
5)計劃完成程度相對數：是某一時期實際完成數與計劃數對比，用以說明計劃完成程度。
6)動態相對數：將同一現象在不同時期的指標數值對比，用以說明發展方向和變化的速度。如,發展速度、增長速度等。
關於對比分析法的主要形式的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
4. 三種評價方法的對比分析
分別將基於模糊數學理論、支持向量機理論和BP神經網路提出了基坑降水環境影響評價方法對茗古屋基坑、東海路地下通道、府都賓館基坑、銀座基坑和張村河基坑共5個基坑8個評價單元進行評價（表3.13）。結果表明：基於模糊數學的基坑降水環境影響評價與實際環境態勢最為相符。
表3.13 基坑降水環境影響評價結果
5. 數據分析師最常用的3大數據分析法
對比分析
首先是絕對值和相對值的對比，主要是它反映的是一個某段時間狀態，他可以反應一段時間內工作的成果。那麼要衡量這個成果的具體大小，就需要藉助環比和同比分析，通過同比和環比的分析，可以了解同期活動效果之間的差異，也可以了解上一個時期與這個時期的差別。
其次還可以通過橫向對比和縱向對比來分析，橫向對比的一個例子是在空間維度，即同種類型的不同對象，比如電商當中，我們經常把客戶分為新客和老客，不同客戶之間可能會有相同的指標，例如營業額、客單價等等。還有可能是不同時期、不同渠道之間的份額差異，通過這些，可以分析渠道之間的變化趨勢。
細分分析
細分分當中的第一點是分類分析，本質上還是化整為零，通過拆解不同的模塊進行單獨的分析，比如說我們可以劃分產品的類目、價格帶、折扣帶、年份等等，經過這樣劃分之後，什麼時候需要主打什麼樣的產品，就會又一個清晰的概念。
人-貨-場分析主要用於競品分析或者是競店分析，從客戶、商品、場景三個維度出發，分析自己的客戶和競品的客戶之間到底有什麼差別，找到差異點之後才能對競品進行精準打擊，把對方的客戶轉化為自己的客戶。
轉化分析
轉化分析的最常用的工具是漏斗模型，就是客戶從瀏覽、收藏、加購、支付、復購等等一系列的操作轉化，任何一個階段轉化率的變化就會引起結果的很大變化，而建立轉化路徑分析之後，就會很方便從結果推倒原因，從而進行針對性的優化。
關於數據分析師最常用的3大數據分析法，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
6. 有幾種基本方法，並對這三種評估方法進行比較分析
參考下這個，寫的很詳細： 資產評估是對資產現行價值進行評定估算的一種專業活動。資產評估方法是實現評定估算資產價值的技術手段。它是在工程技術、統計、會計等學科的技術方法的基礎上，結合自身特點形成的一整套方法體系。該體系由多種具體資產評估方法構成，這些方法按分析原理和技術路線不同可以歸納為3種基本類型，或稱3種基本方法，即市場法、成本法和收益法。
一、市場法
市場法是利用市場上同樣或類似資產的近期交易價格，經過直接比較或類比分析以估測資產價值的各種評估技術方法的總稱。
市場法是根據替代原則，採用比較和類比的思路及其方法判斷資產價值的評估技術規程。因為任何一個正常的投資者在購置某項資產時，他所願意支付的價格不會高於市場上具有相同用途的替代品的現行市價。運用市場法要求充分利用類似資產成交價格信息，並以此為基礎判斷和估測被評估資產的價值。運用已被市場檢驗了的結論來評估被估對象，顯然是容易被資產業務各當事人接受的。因此，市場途徑是資產評估中最為直接，最具說服力的評估途徑之一。
市場法是資產評估中若干評估思路中的一種，通過市場法進行資產評估需要滿足兩個最基本的前提條件：一是要有一個充分發育活躍的資產市場；二是參照物及其與被評估資產可比較的指標、技術參數等資料是可搜集到的。
一般地說，在市場上如能找到與被評估資產完全相同的參照物，就可以把參照物價格直接作為被評估資產的評估價值。更多的情況下獲得的是相類似的參照物價格，需要進行價格調整。參照物差異調整因素主要包括3個方面：一是時間因素，即參照物交易時間與被評估資產評估基準日相差時間所影響的被評估資產價格的差異；二是地域因素，即資產所在地區或地段條件對資產價格的影響差異；三是功能因素，即資產實體功能過剩和不足對價格的影響。
運用市場法評估資產價值，要遵循下面的程序：明確評估對象；進行公開市場調查，收集相同或類似資產的市場基本信息資料，尋找參照物；分析整理資料並驗證其准確性，判斷選擇參照物；把被評估資產與參照物比較；分析調整差異，做出結論。
市場法是資產評估中最簡單、最有效的方法，它能夠客觀反映資產目前的市場情況，其評估的參數、指標直接從市場獲得，評估值更能反映市場現實價格，評估結果易於被各方面理解和接受。但是市場法需要有公開活躍的市場作為基礎，有時因缺少可對比數據而難以應用。這種方法不適用於專用機器設備、大部分的無形資產，以及受到地區、環境等嚴格限制的一些資產的評估。
二、收益法
收益法是通過估測被評估資產未來預期收益的現值來判斷資產價值的各種評估方法的總稱。
採用收益法評估，基於效用價值論：收益決定資產的價值，收益越高，資產的價值越大。一個理智的投資者在購置或投資於某一資產時，他所願意支付或投資的貨幣數額不會高於他所購置或投資的資產在未來能給他帶來的回報。資產的收益通常表現為一定時期內的收益流，而收益有時間價值，因此為了估算資產的現時價值，需要把未來一定時期內的收益折算為現值，這就是資產的評估值。收益法服從資產評估中將利求本的思路，即採用資本化和折現的途徑及其方法來判斷和估算資產價值。它涉及3個基本要素：一是被評估資產的預期收益；二是折現率或資本化率；三是被評估資產取得預期收益的持續時間。因此，能否清晰地把握上述三要素就成為能否運用收益法的基本前提。從這個意義上講，應用收益法必須具備的前提條件是：第一，被評估資產的未來預期收益可以預測並可以用貨幣衡量；第二，資產擁有者獲得預期收益所承擔的風險也可以預測並可以用貨幣衡量；第三，被評估資產預期獲利年限可以預測。
7. 現代管理：管理學中的幾種分析方法
管理學中常用的幾種分析方法：
1、對比分析法（將A公司和B公司進行對比）
2、外部因素評價模型(EFE)分析
3、內部因素評價模型(IFE)分析
4、swot分析方法
5、三種競爭力分析方法
6、五種力量模型分析
不常用的：
1、SWOT分析法
2、PDCA循環規則
3、5W2H法
4、SMART原則
5、時間管理——重要與緊急
6、任務分解法（WBS）
7、二八法則
8、OGSM計劃法
9、頭腦風暴法
10、德爾菲法
11、名義群體法
12、魚骨圖分析法
8. 資產負債表三種分析方法和財務報表分析基本方法進行對比有什麼聯系和區別
資產負債表的三種分析方法，他們之間的區別和聯系就是內部的結構。
9. 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。