分析方法写哪些

❶ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

❷ 战略分析方法有哪些

1、SWOT分析法：SWOT是一种分析方法，用来确定企业本身的竞争优势（strength），竞争劣势（weakness），机会(opportunity)和威胁（threat），从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机结合。
2、内部因素评价法：又称做为内部因素评价矩阵（IFE矩阵）
3、外部要素评价法：又称做外部因素评价矩阵（EFE矩阵）
4、竞争态势评价法：又称做竞争态势矩阵（CPM矩阵）
5、波士顿矩阵法：波士顿矩阵又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法（BCG）等。

❸ 常用统计分析方法有哪些

1、对比分析法

对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

2、分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。

根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

3、预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

5、AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。

例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

❹ 数据分析方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

5、回归分析

研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

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❺ 常用的数据分析方法有哪些

通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。常见的对比有横向对比和纵向对比。

②分组分析法

分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

③预测分析法

预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

④漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

⑤AB测试分析法

AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

❻ 分析问题的方法都有那些

SWOT分析法

它是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。这个模型可以帮助你理清现状。

❼ 数据分析的分析方法都有哪些

很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
第二说一下回归分析方法。回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

接着说相关分析方法，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
然后说聚类分析方法。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
接着说方差分析方法。方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。
最后说一下对应分析方法。对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

❽ 论文分析有哪些方法

在写论文时，也是需要掌握一定的分析方法的，只有这样才能够让论文的内容更加的深刻。那么到底都有哪些具体的分析方法呢？下面，我们就一起来看看吧！

1、哲学的方法

这种方法就是依照唯物主义辨证法对于哲学基本范畴，也就是现象和本质，存在和运动，原因和结果等的理解，并且能够解决实际研究工作中关于论点和一般方法论的问题，像是从认识对象的现象再深入到本质的研究等。

2、历史的方法

历史的方法比较注意对象本身的历史具体性。一般要求研究工作者一定要充分熟悉客观对象历史发展的实际进程，并且进行大量的资料查找，并且能够找出客观对象的特点及其发展规律性。

3、逻辑的方法

这就需要写论文者必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑来对于人们思维的一般规律，像是概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象等等进行揭示，同时针对客观事物的各种现象从逻辑上进行分析，从而找到内在的联系，然后用理论的形态进行展现。

4、假说的方法

虽然是假说，但并不是随意的幻想和碰运气的猜测，是需要有一定的经验事实材料作为基础的，并且还要科学理论为依据，研究者自身要具备活跃联想或直觉感受，能够提出的相对富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。即使这些还不能称为科学的结论，但是也是新思想、新理论的萌芽

❾ 分析常用的方法有哪些

工作分析的方法
（一）访谈法
访谈法又称为面谈法，是一种应用最为广泛的职务分析方法。是指工作分析人员就某一职务或者职位面对面地询问任职者、主管、专家等人对工作的意见和看法。在一般情况下，应用访谈法时可以以标准化访谈格式记录，目的是便于控制访谈内容及对同一职务不同任职者的回答相互比较。
（二）问卷调查法
问卷调查法是工作分析中最常用的一种方法，具体来说，由有关人员事先设计出一套职务分析的问卷，再由随后工作的员工来填写问卷，也可由工作分析人员填写，最后再将问卷加以归纳分析，做好详细的记录，并据此写出工作职务描述。
（三）观察法
观察法是一种传统的职务分析方法，指的是工作分析人员直接到工作现场，针对特定对象（一个或多个任职者）的作业活动进行观察，收集、记录有关工作的内容、工作间的相互关系、人与工作的关系以及工作环境、条件等信息，并用文字或图标形式记录下来，然后进行分析与归纳总结的方法。
（四）工作日志法
工作日志法又称工作写实法，指任职者按时间顺序详细记录自己的工作内容与工作过程，然后经过归纳、分析，达到工作分析的目的的一种方法。
（五）资料分析法
为降低工作分析的成本，应当尽量利用原有资料，例如责任制人本等人事文件，以对每个项工作的任务、责任、权利、工作负荷、任职资格等有一个大致的了解，为进一步调查、分析奠定基础。
（六）能力要求法
指完成任何一项工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）关键事件法
关键事件法要求分析人员、管理人员、本岗位员工，将工作过程中的“关键事件”详细地加以记录，可在大量收集信息后，对岗位的特征要求进行分析研究的方法（关键事件是使工作成功或失败的行为特征或事件，如成功与失败、盈利或与亏损、高效与低产等）。

❿ 分析信息的方法一般包括哪些内容

信息分析方法总共有四种,分别为:
1.信息联想法;
2.信息综合法;
3.信息预测法;
4.信息评估法。分析方法”主要探讨上市公司财务信息剖析过程所使用的分析手段：比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。“比较分析法”一节说明比较分析法的三种形式及应用中需要注意的问题。比较分析法是最基本的分析方法，其作用在于揭示财务活动中的数量关系和存在的差距，从中发现问题。“比率分析法”一节归纳叙述了财务信息分析中常见的三类比率关系，并提出使用比率指标分析财务信息时需要注意的三个问题。“趋势分析法”可以揭示上市公司财务状况和经营状况的变化，帮助我们分析引起变化的主要原因、变动的性质，认识公司的现状，并预测该公司未来的发展前景。“因素分析法”主要用来确定几个相互联系的因素对上市公司某个经济指标的影响程度，在分析财务指标异动原因时比较常用。常用的信息分析方法分为两大类：定性分析与定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通过专家知识、经验，对事物现状的分析以及未来发展趋势的预测。常用的定性分析法有头脑风暴法、德尔菲调查法、主观概率法、相互影响矩阵分析等。定性分析法发展至今，经过不断完善，已广泛运用于各类信息分析之中。定性分析最大的优点是，能充分运用专家的知识、经验，从而对一些无法收集数据的分析预测活动进行评判。定性分析方法也是一种科学的方法。首先专家的知识、经验是一种隐性知识，是专家在长期大量的实践中形成的经验总结，是建立在客观科学基础之上的认识，如某行业领域资深专家对行业发展趋势的判断，这是他对行业发展全面客观的认识基础上作出的推断，这种推断具有一定的合理性。其次，某个专家的认识由于受到自身学术行业背景、主观判断等限制，其看法具有片面性，但综合该领域的专家认识，就能比较全面合理的作出定性的判断，从这个角度这种方法也是合理的。最后，定性分析由于受到主观因素影响，而且只能提供定性的结论，因此针对具体的微观的需要作出量化决策的问题，就需要通过定量分析。值得一提的是，定量分析由于客观具体，用数据和科学模型说话，在某些方面更具有说服力，但是由于应用时受到诸多条件限制，有时候得出的模型和结论未必合理，切不可盲目迷信复杂的模型。定性分析与定量分析需要相互结合使用，才能做出准确科学的结论。

（二）定量分析

定量分析基本上就是统计的内容了，相关分析、回归分析、主成分与因子分析、独立性检验（卡方检验）、分类与聚类等。

数理统计最主要的几个分布函数：正态分布和t分布、F分布、卡方分布，因为回归分析里参数检验涉及到t检验和F检验问题，要知道它们到底用来做什么，有什么特性。这里简单介绍几个一直让我混淆的概念。

（1）相关分析与回归分析

两个事物之间可能存在一定的关联，如子女身高与父母身高，一般来说父母个子高子女身高也高，但两者没有必然的因果关系，那么这两者之间有关系，但不是因果关系，这就是相关分析，相关可以是线性相关也可以是非线性相关。而回归分析如，广告支出增加，销量增加，那么广告和销量之间是存在某种因果关系，可以分析广告支出对销量增加的影响，这就是回归分析。

（2）回归分析与方差分析

前面讲到回归分析，当自变量和因变量都是数值变量，即分析某个自变量的变化对因变量的影响程度就是回归分析。而方差分析也是分析自变量对因变量的影响程度，但自变量是定性变量，如分析农作物产量（因变量）与土壤种类、肥料种类、栽培方法之间是否有影响，这就是方差分析了。方差分析结论就是，这个定性变量对因变量到底有没有影响。

（3）线性回归、logistic曲线与probit曲线

线性回归就是构建一个模型方程，同回归分析，自变量和因变量都是定量变量，并且对其取值没有要求。logistic曲线与probit曲线自变量和因变量也都是定量变量，但是因变量的取值是0或1（这里讲的是二元定性选择回归）。