拆解指標分析方法

『壹』 如何分析想出的辦法

編輯導語：數據分析是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。本文作者分享了七種常見的數據分析方法拆解。推薦工作中需要數據分析的用戶閱讀。

數據分析一直是我們互聯網人辨別方向的不二法門，我們通過對數據的觀測來判斷事物的發展趨勢，也常常利用數據的思維來辯證的為決策做參考。

下面就給大家詳細拆解七種常見的數據分析，讓我們的數據分析少走彎路。

一、象限分析法

從這張圖，你能分析出來什麼呢？

X軸從左到右是點擊率的高低，Y軸從下到上是轉化率的高低，形成了4個象限，這就是我們要說的象限分析法。針對每次營銷活動的點擊率和轉化率找到相應的數據標注點，然後將這次營銷活動的效果歸到每個象限，4個象限分別代表了不同的效果評估。

• 象限一：高點擊高轉化，點擊高代表營銷創意打動了受眾，轉化高代表被打動的受眾是產品的目標用戶；

• 象限二：高轉化低點擊，同樣的，高點擊代表被打動的受眾是產品的目標用戶，但低點擊代表的是營銷創意沒有打動用戶；

• 象限三：低點擊低轉化，這個象限是最糟糕的營銷活動了，投放廣告點擊少，點擊用戶轉化低，創意無效，用戶不精準；

• 象限四：高點擊低轉化，這個象限的營銷活動要給策劃和文案加雞腿，但就要給渠道扣績效了。這種象限的營銷活動一定程度上有標題黨的嫌疑。

1. 象限分析法的作用

（1）找到問題的共性原因

通過象限分析法，將有相同特徵的事件進行歸因分析，總結其中的共性原因。例如案例中第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略，第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道；

（2）建立分組優化策略

針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優化策略，例如提升象限二的投放創意，象限四的投放渠道。

二、公式拆解法 1. 什麼是公式拆解分析法

所謂公式拆解法就是針對某項指標，用公式表現該指標的影響因素，例如日銷售額的影響因素是各商品的銷售額，找到影響因素後，需要對影響因素的影響因素進行拆解。

看這張圖，以日銷售額為例做了一次公式拆解分析，這次拆解一共包括了5層，最後一層是對推廣效果的衡量。

第一層：找到日銷售額的影響因素：

日銷售額=各商品的銷售額之和，也可以拆解為各渠道的銷售額之和、各銷售人員的銷售業績之和。公式拆解分析法的第一步是需要確定要分析的指標，然後找到這個指標的直接影響因素。

第二層：找到各商品銷售額的影響因素：

各商品銷售額=銷售數量*單價。

第二層拆解需要找到影響目標指標的影響因素，例如各商品銷售額的影響因素是商品的銷量和單價，這里是簡單舉例演算法，在實際分析中，還需要計算優惠政策等因素。

第三層：找到銷售數量的構成因素：

銷售數量=店鋪新客購買數量+店鋪老客購買數量+復購用戶購買數量。

這里對銷售數量的拆解是針對購買人群的特徵來劃分的，這樣分析的目的在於找出不同客群的購買影響因素。而在實際應用中，因分析目的的不同，對指標影響因素的拆解也不同，例如銷售數量可以拆解為渠道A銷量+渠道B銷量+渠道C銷量。

第四層：找到新客戶的來源：

店鋪新客購買數量=渠道A轉化新客購買數量+渠道B轉化新客購買數量+渠道C轉化新客購買數量+……

這樣拆分的目的在於找出不同渠道來源用戶的後續轉化特徵，從而找到購買力高的用戶來源渠道。

第五層：計算渠道推廣回報：

渠道推廣回報的計算方式就是A渠道新客戶銷售額-推廣成本。

從日銷售額拆解到最後一步，是拆解出了對渠道推廣效果的分析，這是對店鋪新客的拆解，那麼同樣，也可以對店鋪老客或者復購客戶進行拆解，例如復購用戶可以拆解出復購周期、復購次數、累計復購數量等因素，對復購用戶給予特殊購買通道或提供有約束力的購買政策，例如年卡之類的。

公式拆解法是針對問題的層級式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，從而挖掘原因。例如在上文案例的拆解過程中，拆解方向可以分為兩種，一種是對績優指標的拆解，找出銷售額上漲的原因，另一種是對績劣指標的拆解，找出銷售額下降的原因。

三、對比分析法 1. 什麼是對比分析法

上面這張圖表是一個常見的柱狀圖，而柱狀圖的作用在於直觀對比各項數據之間的差異。

上面這張柱狀圖是針對9月份各渠道獲客統計的一個對比分析圖表，針對各渠道的下載量、訪問量、注冊量進行對比。

對比要點一：對比建立在同一標准維度上。

在這張圖中，首先要關注到的對比要點是各項數據的對比要基於同一維度。這張圖是針對9月份的渠道推廣效果的對比統計，9月份就是第一個對比標准，也就是時間維度。

在時間維度下，後續對比的結果都是基於這個標准產生的，也就是在9月份這個時間范圍內的數據對比，並不能用10月份的數據與這個圖表中的數據對比。當然，除了時間維度，也可以使用空間維度，例如渠道A在1-12月每月的數據對比。無論用什麼維度，對比要建立在一個大的標准下。

對比要點二：拆分出相關影響因素。

在時間這個大維度下，我們對各渠道的獲客效果進行了拆分，也就是將獲客效果衡量分為了訪問量、下載量和注冊量。這三個維度的數據作為判斷渠道獲客的標准，從對比中找出各渠道的優劣。

例如通過這個圖表可以看出，渠道A的訪問量最高，渠道B的下載量最高，渠道A的注冊量最高，那麼這樣的對比結果能夠說明什麼問題呢？我們能夠看到，渠道A從訪問到下載的流失比較嚴重，渠道B從下載到注冊的流失比較嚴重，而渠道C在訪問量、下載量都低於其他渠道的基礎上，渠道C的注冊量與渠道A並沒有相差太多。

也就是說，我們可以提出一個假設，渠道C的獲客效果更好，為了印證這個假設，我們可以在影響因素中再加入渠道投放花費這個維度，如果渠道A的高訪問是因為高花費，渠道C的低訪問是因為低花費，那麼基本可以印證這個假設。

對比要點三：各項數據對比需要建立數據標准。

在這張圖中能夠看到一個比較奇怪的現象，渠道B的下載量比訪問量還要高，為什麼會這樣呢？

我們在這張圖表中加入了一個中間標准數據，對各項數據進行了一次標准換算。假設訪問量的真實數據為1萬時，標准數據為1，下載量的真實數據為1千時，標准數據為1，注冊量的真實數據為100時，標准數據為1。

經過標准數據的換算，我們將各項數據放在一張圖表上時，對比的差異化會更明顯。

對比分析法的維度可以分為同比、環比、定基比等不同的對比方法：對比分析在於看出基於相同數據標准下，由其他影響因素所導致的數據差異，而對比分析的目的在於找出差異後進一步挖掘差異背後的原因，從而找到優化的方法。

四、可行域分析 1. 什麼是可行域分析

上方左側圖是一張福格模型的圖，福格大哥將影響用戶行為動機的因素拆分為mat三個因素。

m是付出行動的動機，a是付出行動的能力，t是觸發行動的條件，簡單理解就是大眾只對自己感興趣並且有能力滿足的事物會產生下一步行為。

比如新iphone賣1萬，大多數人是買的起的，這就有了付出行動的能力，而產生行為的動機就取決於新iphone的創新能力，當喬布斯從文件袋裡掏出ipad的時候，將大家的動機調動到了最高點，但價格限制了一部分人付出行動的能力。

動機越高，需要付出的能力越低，形成的有效觸發區域就越廣，福格模型的觸發有效區，我們就將其稱之為可行域。

2. 可行域分析的應用

看上方右側圖表是針對推廣創意做的一次象限分析，橫軸代表點擊量的從低到高，縱軸代表轉化率的從低到高。

而點擊率代表的營銷創意的有效性，轉化率代表的是推廣渠道的精準性，在這張圖表上我們分成了4個象限，但同樣是高點擊、高轉化的象限中，也有具體數據的差別。諸葛io-專注於用戶行為分析首先我們看到2條紅色的曲線，在高點擊和高轉化的區域中我們畫了一條紅色曲線，這條曲線上方是「高可行域」，曲線下方是低可行域；而在低轉化與低點擊的象限中我們也畫了一條曲線，這條紅色曲線的下方是最不可行域。

什麼意思呢？

其實就是對點擊率和轉化率的高低做了一個細化分層，點擊率和轉化率是每一次推廣創意的數據化表現，而畫出一個可行域，是對營銷活動的歸類。

那麼這條曲線到底要畫在什麼樣的數據標簽上？

這需要在實際分析工作中做總結，也就是說，可行域分析實際上是一種自己建立的數據分析模型，根據具體數據不斷修正調整可行域的范圍，對業務指標進行有效評價。

除了兩條紅色曲線外，還有兩條藍色曲線，一條是渠道可行域，另一條是創意可行域，這兩條曲線是對渠道有效性和創意有效性的評價，滿足相應區域條件的事件即可作為有效事件經驗，為後續的運營增長提供支持。

五、二八分析法

經濟學定律中說80%的財富掌握在20%的人手中，而在運營中可以發現，80%的貢獻都來自於20%的用戶。

這張圖中體現了2個法則，也就是二八法則和長尾理論，在數據分析中，建議將這個兩個理論合起來用。

但實際上呢，二八法則和長尾理論是相對的，二八法則告訴我們說，你要重視頭部用戶，也就是能產生80%收益的那20%的用戶或商品，而長尾理論告訴我們說要重視長尾效應，也就是剩餘那20%的收益。

1. 在數據分析中二八法則的應用

在數據分析中，二八法則和長尾理論和應用於用戶分析和業務分析2個方面：

（1）20%的頭部用戶：憑什麼那麼優秀

在用戶分析上，通過二八法則建立用戶分群，將所有用戶切割成一個又一個的實驗組，對實驗組的用戶進行單體特徵分析，目的只有一個，同樣都是用戶，憑什麼你們那麼優秀？

在數據分析中，單體分析與群體特徵分析同樣重要，然而我們不可能對上萬的用戶進行個體分析，可能的是對頭部用戶進行個體行為分析，建立群體樣本。

在運營數據分析中，可以針對核心指標分別找到20%的用戶：

• 購買數量前20%的用戶

• 購物金額前20%的用戶

• 日訪問次數前20%的用戶

• 訪問頁面數量前20%的用戶

• 轉發次數前20%的用戶

也就是說，你想提升什麼指標，就找到這個指標表現優秀的用戶。那麼20%的用戶也很多怎麼辦呢？可以主動設置數據區間。

例如想要提升用戶的訪問時長，我們可以對頭部用戶的訪問內容、路徑進行分析找到原因，20%的頭部用戶訪問時長從10分鍾到30分鍾不等，那麼我們可以將頭部用戶的訪問時長切分為10分鍾、15分鍾、20分鍾、25分鍾、30分鍾，獲得不同的用戶組，從這個用戶組中找到相應的20%的用戶進行特徵分析。

這里需要注意的是，同組20%用戶的特徵提升只對同組剩餘80%的用戶有效，例如訪問時長10-15分鍾的用戶中，頭部20%的用戶的行為特徵可以對剩餘80%的用戶起效，但對日訪問5分鍾的用戶效果並不大。

（2）20%的頭部業務：帶頭大哥的應有覺悟

針對業務分析的目的在於找到爆款內容的特徵。

例如資訊類產品中對閱讀量頭部文章的分析，一方面是對文章的特徵進行分析，另一方面，是對閱讀用戶的分析。

爆款文章或商品背後，代表的是對大多數用戶興趣的滿足，充分喚起了用戶的行為動機，而在用戶分析中，我們需要進一步找到這部分用戶日常閱讀的頭部內容，進行特徵的延展分析。

六、假設分析法 1. 什麼是假設分析法

舉個栗子：

「小明和媽媽買了10本書，正好花了100塊錢，書的單價有8塊錢和13塊錢2種，那麼8塊錢的書和13塊錢的書各買了幾本？

解題思路：

首先，假設這10本書都是8塊錢買的，那麼10本書一共是80塊錢，那還多出來20塊錢，是算錯賬了么？不是，顯然多出來那20是13塊錢1本的書多出來的。13塊錢的書比8塊錢的書每本多了5塊錢，20塊錢可以買4本，那麼可以得出結論了，13塊錢的書有4本，那麼8塊錢的書有幾本呢？

對了，6本。

這道6年級的數學題里就用到了假設法，假設所有書都是8塊錢，那麼在數據分析中，什麼是假設法呢？簡單理解，假設法是在已知結果數據，在影響結果的多個變數中假設一個定量，對過程反向推導的數據分析方法。

2. 假設法在運營分析中的應用

假設法在運營分析中最常見的有2種場景：

場景一：已知結果找原因，做過程變數假設。

例如：某內容社區在11月份的發帖數相比10月份下降了20%，針對這個結果，該如何分析原因？

面對這樣一個無厘頭的問題，該怎麼分析呢？結果數據是發帖數下降了20%，那麼影響發帖數的有哪些因素呢？

我們可以將發帖數量按照用戶分層進行拆分，例如老用戶發帖數量和新用戶發帖數量，也可以按照具體發帖篇數進行拆分，例如發帖5篇以上的用戶，發帖3-5篇的用戶，發帖1-3篇的用戶，拆分後將11月與10月份相同維度的數據進行對比，找出變數。

例如經過拆解後發現，發帖1-3篇的用戶相比10月份減少了40%，其他篇數的用戶量還高於10月份，那麼問題就出在了發帖1-3篇的用戶身上。

那麼發帖1-3篇的用戶為什麼減少了呢？我們可以提出2個假設：

• 假設10月份發帖1-3篇的用戶成長為更加活躍的用戶，造成發帖3-5篇的用戶增加，1-3篇的用戶減少；

• 假設10月份發帖1-3篇的用戶流失率比較高，同時11月份新用戶轉化少，導致這一群組用戶數量變少。

那麼針對這2個假設，需要對10月份發帖1-3篇的用戶與11月份發帖3-5篇及5篇以上的用戶進行追蹤分析，同時分析11月份新增用戶與10月份新增用戶在留存和活躍上的對比。

場景二：已知目標找過程，做結果假設。

例如：12月份的銷售KPI為1000萬，環比11月份上升20%，該如何做一份銷售方案？

這是在做工作計劃時最常見的需求，以12月份需要達成1000萬的銷售KPI為例，拆分銷售KPI的相關影響因素，同樣有2個拆解維度：

（1）從商品角度做拆分

要達成1000萬的銷售額，有多種假設方式，例如假設現有商品銷售額與11月相同，新品銷售額達到200萬，那麼為了實現這個結果假設，去做能夠支持200萬銷售額的過程的方案，例如在推廣渠道預算上、倉儲物流上、人力配置上等方面做計劃；還可以針對幾款產品提出銷售額增長的假設；

（2）從人群角度做拆分

要達成1000萬的銷售額，一方面挖掘老客戶的購買力，另一方面增加新客戶的來源渠道，假設老用戶復購銷售500萬，那麼針對老用戶設計營銷活動。

假設分析法是在現實應用中常用的數據分析思路之一，數據分析的過程是不斷的提出假設、驗證假設的過程，通常我們遇到的不知道如何下手的數據分析，可以通過假設法來破局。

七、同期群分析

簡單來說，就是將⽤戶進⾏同期群劃分後，對⽐不同同期群組⽤戶的相同指標就叫同期群分析。

1. 同期群分析的作用

例如：9月份新增用戶10萬人，10月份新增用戶15萬人，但9月份新增用戶的30日留存用戶為1萬人，10月份新增用戶的30日留存用戶也為1萬人，哪個月的運營業績更好呢？

通過同期群分析，我們可以發現9月份和10月份新增用戶的留存用戶是相同的，那麼9月份的留存率更高，從用戶質量角度考慮，9月份的運營成果更好，從有效用戶角度考慮，2個月的運營成果相同，從新增用戶角度考慮，10月份的運營成果更好。

同期群分析的目的在於透過現象找到結果，以時間維度建立同期群，除按時間維度考慮，也可以對來源渠道等維度建立同期群。

以上是七種比較常見的數據分析法，只是一些基本的入門概念，希望有一點點幫助。

至於在實際工作中如何運用，是一件很復雜很困難的事，需要將這些方法適配到自己所在的業務，甚至需要根據實際業務進行一些修改，這都需要很多的實踐和思考。

我國的互聯網時代剛剛完成野蠻生長的階段，大家對流量的獲取已經有所理解和應用，但在互聯時代的後半場，對數據的理解和應用將成為制勝的關鍵。

我始終認為互聯網行業的未來在運營，運營的未來則在精細化運營和有效的數據分析管理，持續學習，讓我們工作用數據說話。

本文由 @諸葛io 原創發布於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基於 CC0 協議。

『貳』 分享!三大類實用的數據分析方法

一、業務分析類

杜邦分析法目前主要用於財務領域，通過財務比率的關系來分析財務狀況，其核心要點是將一個大的問題拆分為更小粒度的指標，以此了解問題出在了哪兒，從而對症下葯。

以電商行業為例，GMV(網站成交金額)是考核業績最直觀的指標，當GMV同比或環比出現下滑時候，需要找到影響GMV的因素並逐一拆解。

二、用戶分析類

TGI指數又稱目標群體指數，可反映目標群體在特定研究范圍內的強勢或弱勢。TGI指數=用戶分類中具有某一特徵的群體所佔比例/總體中具有相同特徵的群體所佔比例*100

TGI指數表徵不同特徵用戶關注問題的差異情況，其中TGI指數等於100表示平均水平，高於100，代表該類用戶對某類問題的關注程度高於整體水平。

三、產品運營類

產品運營是一個長期的過程，需要定期對產品的使用數據進行監控，通過用戶行為分析發現問題，從而確定運營的方向，同時也可以用於評估運營的效果。

產品運營的常用指標如下：

使用廣度：總用戶數，月活;

使用深度：每人每天平均瀏覽次數，平均訪問時長;

使用粘性：人均使用天數;

綜合指標：月訪問時長=月活*人均使用天數*每人每天平均瀏覽次數*平均訪問時長。

關於大數據主要分析的數據類型是什麼，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。

『叄』 數據分析的方法有哪些

數據分析是指通過統計分析方法對收集到的數據進行分析，將數據加以匯總、理解並消化，通過數據分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的數據分析方法如下：

將收集到的數據通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為信息，通常來說，數據分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理數據最常用的一種方法；

表格設計應清楚表明對應關系，簡潔明了，有利於發現要相關量之間的關系，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；

而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關系，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些復雜的函數關系也可以通過一定的變化用圖形來表現。

想要了解更多關於數據分析的問題，可以咨詢一下CDA認證中心。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

『肆』 什麼是指標分析方法,請舉例(提示:實際與計劃比較、橫向比較、縱向比較都可以舉例

指標對比分析法，又稱比較法。就是通過技術經濟指標的對比，檢查計劃的完成情況，分析產生差異的原因，進而挖掘內部潛力的方法。

『伍』 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『陸』 解釋什麼是指標分析法

我們不必對所有走勢都作解釋、都准確預測，但求能解決一些實戰問題，在我們能把握的機會來臨時全力出擊，這就夠了。我曾想將該法稱作「貓術」意為看準機會才迅猛出擊，平時可以睡覺。實戰表明這做法確實穩健而有效。三板斧照樣能取上將首級。

研究本方法的初衷是想找一套簡單的分析工具，讓業余的投資者也能從容地分析、判斷，方便中長線投資。但如果將本方法用在分時圖上，那麼專業投機者也適用了。

指標圖普分析法是指一套系統的盈利方法，分析工具主要以KDJ和MACD指標及每筆均量數據原理為主組成。

第一章 什麼是指標圖譜分析法

將價格的變化以時間順序聯接起來的圖表稱為價格走勢圖。在技術分析領域中有許多以圖表為分析對象的理論，如波浪理論，道氏理論，形態理論等等。

根據價格的變化，按預先設定的計算公式進行計算，用以描述價格走勢某種性質的數值稱為技術指標，如MACD、RSI、KDJ等等。

『柒』 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

『捌』 進行綜合指標分析的方法主要有哪幾種

綜合指標分析方法主要有杜邦財務分析體系和沃爾比重評分法。

1、邦財務分析體系

利用幾種主要的財務比率之間的關系來綜合地分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。以凈資產收益率為核心，通過分析各分解指標的變動對凈資產收益率的影響來揭示企業獲利能力及其變動原因。

2、沃爾比重評分法

是指將選定的財務比率用線性關系結合起來，並分別給定各自的分數比重，然後通過與標准比率進行比較，確定各項指標的得分及總體指標的累計分數，從而對企業的信用水平作出評價的方法。沃爾比重評分法的公式為：實際分數=實際值÷標准值×權重。

(8)拆解指標分析方法擴展閱讀：

杜邦分析方法在公司的運用

在國外很多公司已經採用經濟增加值（EVA）或現金回報率（CFROE）作為公司業績的衡量指標，有些外國公司也在廣泛的採用平衡積分卡或類似於積分卡的業績考核方法來進行公司業績考核。

實際上，合理運用凈資產回報率（ROE）進行企業管理在很多公司來說是一種非常便捷的手段，也能夠幫助公司的管理人員很好發現公司運營過程中存在的問題，並尋求改進方法。在企業咨詢實踐過程中，就有意識地使用這種方法來幫助特別是私營企業進行財務管理，並取得了良好的效果。

『玖』 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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『拾』 我國目前財務分析指標的分析方法有哪些

財務分析的方法有很多種，主要包括水平分析法、垂直分析法、趨勢分析法、比率分析法、因素分析法。
(一) 水平分析法
水平分析法，指將反映企業報告期財務狀況的信息(也就是會計報表信息資料)與反映企業前期或歷史某一時期財務狀況的信息進行對比，研究企業各項經營業績或財務狀況的發展變動情況的一種財務分析方法。
水平分析法的基本要點：將報表資源中不同時期的同項數據進行對比。
水平分析法的類型
水平分析法中具體有兩種方法：比較分析法(Comparative Financial Statements)和指數趨勢分析(Index-number Teries)
1、比較分析法
比較分析法是將上市公司兩個年份的財務報表進行比較分析，旨在找出單個項目各年之間的不同，以便發現某種趨勢。在進行比較分析時，除了可以針對單個項目研究其趨勢，還可以針對特定項目之間的關系進行分析，以揭示出隱藏的問題。比如，如果發現銷售增長10%時，銷售成本增長了14%，也就是說成本比收入增加的更快，這與我們通常的假設是相悖的，我們通常假設，在產品和原材料價格不變時，銷售收入和銷售成本同比例增長。現在出現了這種差異，一般有三種可能：一是產品價格下降，二是原材料價格上升，三是生產效率降低。要確定具體的原因,，這就需要藉助其他方法和資料作進一步的分析。
2、指數趨勢分析
當需要比較三年以上的財務報表時，比較分析法就變得很麻煩，於是就產生了指數趨勢分析法，指數趨勢分析的具體方法是，在分析連續幾年的財務報表時，以其中一年的數據為基期數據(通常是以最早的年份為基期)，將基期的數據值定為100，其他各年的數據轉換為基期數據的百分數，然後比較分析相對數的大小，得出有關項目的趨勢。
當使用指數時要注意的是由指數得到的百分比的變化趨勢都是以基期為參考，是相對數的比較，好處就是可以觀察多個期間數值的變化，得出一段時間內數值變化的趨勢。如果將通貨膨脹的因素考慮在內，將指數除以通貨膨脹率，就得到去除通貨膨脹因素後的金額的實際變化，更能說明問題。這個方法在用過去的趨勢對將來的數值進行推測時是有用的，還可以觀察數值變化的幅度，找出重要的變化，為下一步的分析指明方向。

(二) 垂直分析法
垂直分析法是一種分析方法,它可以用於財務資料的分析方面。在一張財務報表中,用表中各項目的數據與總體(或稱報表合計數)相比較,以得出該項目在總體中的位置、重要性與變化情況。通過垂直分析可以了解企業的經營是否有發展進步及其發展進步的程度和速度。因此，必須把水平分析法與垂直分析法結合起來，才能充分發揮財務分析的積極作用。
垂直分析法的步驟
(1)計算出表中各項目在總體中所佔比重；
(2)通過該比例判斷該項目在報表中所佔位置、其重要性如何；
(3)將該比例與基期或上一年度的比例數據相對比，觀察其變化趨勢。
會計報表經過垂直分析法處理之後，也叫同度量報表、總體結構報表、共同比報表。

(三) 趨勢分析法
趨勢分析法又稱水平分析法，是將兩期或連續數期財務報告中相同指標進行對比，確定其增減變動的方向、數額和幅度，以說明企業財務狀況和經營成果的變動趨勢的一種方法。
趨勢分析法的具體運用主要有以下三種方式：
1、重要財務指標的比較
它是將不同時期財務報告中的相同指標或比率進行比較，直接觀察其增減變動情況及變動幅度，考察其發展趨勢，預測其發展前景。
對不同時期財務指標的比較，可以有兩種方法：
（1）定基動態比率。它是以某一時期的數額為固定的基期數額而計算出來的動態比率。其計算公式為：
定基動態比率＝分析期數額÷固定基期數額
（2）環比動態比率。它是以每一分析期的前期數額為基期數額而計算出來的動態比率。其計算公式為：
環比動態比率＝分析期數額÷前期數額
2、會計報表的比較
會計報表的比較是將連續數期的會計報表的金額並列起來，比較其相同指標的增減變動金額和幅度，據以判斷企業財務狀況和經營成果發展變化的一種方法。
3、會計報表項目構成的比較
這是在會計報表比較的基礎上發展而來的。它是以會計報表中的某個總體指標作為100％，再計算出其各組成項目占該總體指標的百分比，從而來比較各個項目百分比的增減變動，以此來判斷有關財務活動的變化趨勢。
但在採用趨勢分析法時，必須注意以下問題：
（1）用於進行對比的各個時期的指標，在計算口徑上必須一致；
（2）剔除偶發性項目的影響，使作為分析的數據能反映正常的經營狀況；
（3）應用例外原則，應對某項有顯著變動的指標作重點分析，研究其產生的原因，以便採取對策，趨利避害。
(四) 比率分析法
比率分析法是指利用財務報表中兩項相關數值的比率揭示企業財務狀況和經營成果的一種分析方法。根據分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三種：
1、構成比率。構成比率又稱結構比率，是某個經濟指標的各個組成部分與總體的比率，反映部分與總體的關系。其計算公式為：
構成比率＝某個組成部分數額/總體數額
利用構成比率，可以考察總體中某個部分的形成和安排是否合理，以便協調各項財務活動。
2、效率比率。它是某項經濟活動中所費與所得的比率，反映投入與產出的關系。利用效率比率指標，可以進行得失比較，考察經營成果，評價經濟效益。
3、相關比率。它是根據經濟活動客觀存在的相互依存、相互聯系的關系，以某個項目和與其有關但又不同的項目加以對比所得的比率，反映有關經濟活動的相互關系。如流動比率。
比率分析法的優點是計算簡便，計算結果容易判斷，而且可以使某些指標在不同規模的企業之間進行比較，甚至也能在一定程度上超越行業間的差別進行比較。但採用這一方法時對比率指標的使用該注意以下幾點：
（1）對比項自的相關性。計算比率的子項和母項必須具有相關性，把不相關的項目進行對比是沒有意義的。
（2）對比口徑的一致性。計算比率的子項和母項必須在計算時間、范圍等方面保持口徑一致。
（3）衡量標準的科學性。運用比率分析，需要選用一定的標准與之對比，以便對企業的財務狀況做出評價。通常而言，科學合理的對比標准有：①預定目標，②歷史標准；③行業標准；④公認標准。
(五) 因素分析法
因素分析法也稱因素替換法、連環替代法，它是用來確定幾個相互聯系的因素對分析對象一一綜合財務指標或經濟指標的影響程度的一種分析方法。採用這種方法的出發點在於，當有若干因素對分析對象發生影響作用時，假定其他各個因素都無變化，順序確定每一個因素單獨變化所產生的影響。