怎样做的分析方法

⑴ 如何做数据分析

数据分析行业应用,一般数据来源：智能手机 感知装置 物联网 社群媒体等 云计算存储.cda官网有很多行业案例,比如
风能发电业务场景
风力发电机有一个叶片，时间长了就要换，否则不安全，过去这个叶片一般10年换一次，因为没办法知道具体产品的使用情况，只能根据以往叶片老化的情况来估算。但这家公司在叶片上装了传感器，就能检测每个叶片的具体使用情况了，风大的地方，叶片老化快，可能8年就要换，风力均匀的地方，有些叶片可能用15年，这样就能节省资本更新的成本了。
而且，过去这家公司只生产设备，这些设备被卖到国外，具体安装到什么地方，他是不知道的，有了传感器，公司就能知道这些发电机被安装到哪里，这些地方的风力是大是小，一年四季哪天有风哪天有雨，这些数据都可以获取。根据这些数据，就能知道哪些地区风力资源丰富，有重点地规划未来市场。传统的行业利用大数据，就能更好地实现市场预判和销售提升，分分钟实现逆袭。

⑵ 做分析有哪些方法

方法/步骤

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比较分析法

是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

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分组分析法

统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

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回归分析法

回归分析法是依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。



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因素分析法

因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。



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工具：

除了各种科学分析法，在过网络推广时，我们还会用到各种工具：

一、 各种数据分析工具。其实大部分数据分析可以用EXCEL解决，再高阶一点可以用SPSS、SAS等软件。《谁说菜鸟不会数据分析》一书就详细分析了各种工具和实用方法，公众号<shop123电商>里有一些关于这本书的研究，有兴趣可以关注下。

二、  关键词提取。如何从一大推杂乱的信息中提取出关键信息？如何利用这些关键信息去推广自己的产品/网站？光年有一款简单好用的关键词提取工具，可以通过分析文本内容提取出关键信息，从而应用到SEO做关键词研究、优化文章标题或文案、PPC关键词选择等各种应用场景。

⑶ 如何做数据分析具体方法有哪些用什么软件

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。通过不断的摸索与发展，现形成了一门独立的学科——数据挖掘与客户关系管理硕士。

具体方法
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析软件：
Excel是最简单的，但是也就只能做很简单的数据分析
Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用

⑷ 请问EXCEL表格怎么做数据分析

具体设置方法如下：

1.首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

⑸ 互联网舆情分析要怎么做有什么分析方法

网络舆情分析方法

一、网络调查方法

网络调查方法是将传统社会研究中的问卷调查法移植到互联网上，即在互联网空间中进行问卷调查。

问卷调查法在整个社会研究中具有举足轻重的地位，英国社会学家莫泽(Moser)曾经提出“十项社会调查中就有九项是使用问卷调查进行的”，在西方国家，问卷调查被广泛地应用于民意测验和社会问题研究。互联网空间虽然与传统社会空间具有诸多不同，但是，问卷调查的方法同样有助于发现其中存在的各种问题以及其中内涵的关系模式。

二、基于统计规则的模式识别方法

在基于统计规则的模式识别方面，谢海光通过统计分析某段时间内用户所关注信息点的相关记录，构建了互联网内容与舆情的热点/热度、重点/重度、焦点/焦度、敏点/敏度、频点/频度、拐点/拐度、难点/难度、疑点/疑度、黏点/黏度、散点/散度等10个分析模式和判据。

高嘉鑫应用统计原理归纳出5个将热门讨论确定为异常事件的相关规则和阈值，并将规则应用到BBS进行验证，得出异常事件监测成功率为100%，准确率为77%，60%异常事件在12小时内即发出通报，最快通报时间为1小时内。

三、基于内容挖掘的网络舆情信息分析方法

在基于内容挖掘的网络舆情信息分析方面，涉及较多与自然语言处理相关的研究子领域，包括网络舆情信息提取、预处理、文本表示、主题发现、意见挖掘与观点分析、倾向性分析等方面。其分析流程主要有三步，即信息提取(包括信息采集、结构化数据存储)、信息预处理（包括信息过滤、词法分析、句法分析、概念分析）和舆情分析（包括文本标示、主题发现、意见挖掘、倾向分析)。

文章内容部分摘选自《弥漫与消弭：网络舆情的演化模式与应对策略》-张伟，侵删

以上内容由舆情监测服务商识达科技整理提供。

⑹ 做数据分析时的常用方法有哪些

数据分析的三个常用方法有数据趋势分析、数据对比分析及数据细分分析。

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。

2、数据对比分析

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。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。

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。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。

⑺ 如何做案例分析

如何做案例分析研究？ 1.先对案例浏览一遍:目的是对案例有一整体的概念,发觉其中的关键点与要注意的事项,并记录下来。 2.仔细阅读案例:当您已对案例浏览一遍,接着就是要细读并作记录,去发觉案例的真相并找出有那些问题存在,可从那些关键点切入,找出有那些主问题(majorproblems)与子问题(subproblems),那些是可控制变量(controlablevariables)与不可控制变量(uncontrolablevariables),有那些限制与条件式,是何有那些不同的替代性(alternatives)、替代方案,那些OR技术可使用来解决问题,也是将这些要点条列记录下来。 3.将问题具体化:完成以上二个步骤,就较易将问题具体化,这个步骤就要去芜存精,抓住问题重点,这时您暂不必*心用什么技术解问题,必要时还是要反复阅读案例的一些地方,将案例做更仔细了解。 4.设定变量(variables):当问题具体化后,便可以定义必要的变量,如RedBrand案例中,将变量定义为产品的生产量,当然定义的变量是要与问题有关。注意有时为了描述一些复杂的逻辑关系,是有必要再多设间接变量,这些变量并不是直接用来求问题的决策量,而是用来辅助建立一些逻辑关系。接着界定可控制变量与不可控制变量,可控制变量的量是可由决策者控制(如某项产品的生产量),不可控制变量的量则是决策者不易或完全无法决定(如某项产品的某月的销售量、存货量)。 5.决定目标:决定目标非常重要,如目标选择不当,那求解出的方案也就较不具参考价值,甚至导至严重的错误决策。通常目标是要”寻求最大利润”或”最小成本”,但有时是须考虑多重目标,如”多目标规划(Multi-objectiveprogramming)”,“目标规划(GoalProgramming)”,“多阶目标规划(Mult-levelprogramming),此时尽可能用数学式来表示。 6.决定问题有那些限制与条件式: 7.列出所有的替代方案:找出用来解问题的所有可能替代方案,一般常患的错误是没有一条一条列出所有可用的替代方案,想象力与创意思考的发挥在这个过程就很重要,如有某些替代方案未能列入,那在以后阶段的分析,将被忽略没机会考虑进去,失去采用一些更好的替代方案,必须牢记。 8.分析假设(Assumption)条件:所有的假设条件与限制都意必须具体化,并很明确地建立起来。 9.选择适当的OR技术来解问题:如何选择适合的技术,当然和案例分析者的专业素养、经验、背景知识有关,有必要就须去查阅相关资料或请教别人。 10.收集必要的输入数据与数据:确定要输入那些信息,当然也不限于数值数据,而必须注意的是做案例或实务问题,常常必要的信息不一定原先就由别人完整的提供,是自己主动要去取得,有些错误的信息也注意要避免误用,有些信息也可以用合理的假设,当然这些假设的信息,也要自在步骤8中记下来。 11.求出答案:当您采用了模式如LinearProgrammingProblem,IntegerProgrammingProblem,InventoryProblem等,就可以透过现有的软件包(softwarepackages)求出答案,必要时也可开发一些子程序(subprograms)协助解问题,当然必须注意有些非量化的信息要考虑,答案必须包含”量化”与”非量化”,记住”是由您来解问题,不是模式在解问题”。 12.分析结果与验证答案的正确性:一组答案只是众多输入数据的一种,有必要多试几组输入数据,可更客观察觉模式与数据的正确性,验证含”内在”与”外在”,”内在”验证是观察答案与模式(软件)是否相符,如输入自数据是否有误,”外在”验证是观察模式的答案与实务是否相符,如条件或假设是否有缺失,大部份的OR技术都可以做敏感度分析(SensitivityAnalysis),敏感度分析可用来观察答案对输入数据的敏感度,如敏感度太高,那就要特别小心分析观察它是否合理,仔细观察答案常可发觉输入信息或模式是否正确。当求的OR模式的解答,要将一些无法量化的因素考虑进去,修正模式的答案,也需关察是否有多重最佳解(multipleoptimalsolutions),让最后决策者知道有那些替代方案可用。 13.订定执行计划、准备执行计划之书面报告与口头报告:当必要的分析完成后,便要订定执行计划(方案),针对解决主问题与子问题您必须做的具体建议,这个建议不只解决目前问题,也希望能考虑将来可能情况的变动,并能解决将来的问题,执行计划也包含您的合理假设与替代方案。 14.执行、评估、维护:通常案例完成后,执行计划(方案)就被遗忘忽略,如希望执行计划发挥更大功能,除了小心地去执行外,仍然须周期性地去评估与维护(做修正补强),因环境因素是动态地在变化,不是当初可完全预知,执行过程中也会发现一些缺失。执行计划是要将计划付之行动,所以须要有书面数据规定具体的步骤与注意事项,如以手册方式、程序(Procere)订定呈现。 如何撰写案例报告? 案例报告必须严谨、条理清楚、层次分明有组织,以下是一种建议的内容架构。 a.标题与封面设计(CoverPage) b.摘要(Abstract,SummaryofFindings) c.大纲目录(TableofContents) d.背景信息(BackgroundInformation) e.问题叙述(ProblemDescription) f.替代方案分析(AnalysisofAlternatives) g.详细建议(DetailedRecommendations) h.方案采用与评估(ImplementationandEvaluation) i.参考文献或参考数据(References) i.附录(Appendices)

⑻ 如何做工作分析

做一个成功的管理者，做好工作分析必须拥有以下方法：访谈法、问卷法、核对法、观察法、技术会议法等等方法可以依托，这些方法一步步紧跟就可以很好地做好工作分析。

1、在工作分析时，我们可以先查阅和整理有关工作职责的现有资料。在大致了解职务情况的基础上，访问担任这些工作职务的人员，一起讨论工作的特点和要求。同时，也可以访问有关的管理者和从事相应培训工作的教员。由于被访问的对象是那些最熟悉这项工作的人，因此，认真的访谈可以获得很详细的工作分析资料。

2、问卷法是让有关人员以书面形式回答有关职务问题的调查方法。通常，问卷的内容是由工作分析人员编制的问题或陈述，这些问题和陈述涉及实际的行为和心理素质，要求被调查者对这些行为和心理素质在他们工作中的重要性和频次（经常性）按给定的方法作答。

3、核对法是让员工在工作任务清单中找出与自己工作有关的项目，以便确定某一工作的特性。

4、观察前先进行访谈将有利于观察工作的进行。一方面，它有利于把握观察的大体框架。另一方面它使双方有所相互了解，建立一定的合作关系。这样，随后的观察就能更加自然、顺利地进行。

5、技术会议法是召集管理人员、技术人员举行会议，讨论工作特征与要求。由于管理人员和技术人员对有关的工作比较了解，尤其是比较了解有关工作的技术特征和工艺特征。所以他们的意见对获取有效地工作分析资料无疑是很有用的。