怎么用简单的方法分析

㈠ 请问K线 最简单的分析方法是怎么看

炒股的时候大家常常都会看股票K线。利用K线找“规律”也是炒股常用的方法，毕竟股市变化多端，从而进行更好的投资，进而获取收益。
下面跟大家来详细说明一下什么是K线，教朋友们自己怎么去分析。
分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）
一、 股票K线是什么意思？
K线图有许多别的称呼，像是蜡烛图、日本线、阴阳线等，我们常叫K线，它最先用于分析米价的趋势的，后来，股票、期货、期权等证券市场也能用到它。
K线是一条柱状的线条，由影线和实体组成。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。
Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。
其中红色、白色柱体或者黑框空心都可用来表示阳线，而常见的阴线表示方法是用绿色、黑色或者蓝色实体柱，

除了上面这些，大家目测到“十字线”的时候，就意味着是实体部分转换成一条线
其实十字线的意思很简单，它表示的是当天的的收盘价=开盘价。
领会到K线的精髓，我们可以更好地掌握买卖点（虽然股市根本是没有办法预测的，但是K线也会有一定的指导的价值的），对于新手来说，还是最容易操作的。
在这里有一方面大家值得注意，K线分析起来，没有想象中那么容易，对于炒股小白来说，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。
比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
对于K线分析的小技巧，接下来我就去讲讲，一些简单的内容帮助你尽快知道。
二、怎么用股票K线进行技术分析？
1、实体线为阴线
股票成交量是怎样的，这个时候是我们要重视的，出现那种成交量不大的情况，表明股价可能会短期下降；如果成交量很大，那就完了，估计股价要长期下跌了。
2、实体线为阳线
实体线为阳线就说明股价上涨动力更足，是否是长期上涨呢？这还要结合其他指标才能进行判断的。
比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-09-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

㈡ 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

㈢ 怎么去分析才是正确的方法

数据分析（Data Analysis）

数据分析概念
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。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。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。

数据分析的目的与意义
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析的功能
数据分析主要包含下面几个功能：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据分析的类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

数据分析步骤
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。

数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

㈣ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈤ 如何有效地分析问题能举个简单的例子吗

分析问题的方法有很多种，明叔在这里介绍几种能最快学以致用的分析法： 第一种：电工法 复盘目标达成中的各个环节，将问题范围逐渐缩小，从而确定问题发生的环节在哪里。

昨天我在编辑上一篇文章时，我遇到了这样的问题：我在微信编辑器中将文章编辑完成后点击保存时，弹窗提醒我文章中存在敏感关键字，有可能造成审核无法通过，但是我通读文章并修改几个可能触发敏感关键词的语句后，仍然有这个提示。于是我采取这样的方法：我将全文剪切了二分之一，只留下一半的上文，此时点保存发现可以正常保存，那么知道触发关键词的语句是在文章的下半部分，然后我继续用同样的办法，每次检验剩余文章的二分之一，不断的缩短关键词的范围，最终找到了问题关键词的地方。在分析一般问题上，这个方法能够方便又有效地帮助我们确定问题所在，与排除法有着异曲同工之妙，排除法在于将假命题进行排除，最后留下正确的答案，电工法与之相反，通过不断的排除正确选项以接近问题点。第二种：类比法 类比法是将一类事物的某些相同方面进行比较，以另一事物的正确或错误证明这一事物的正确或错误，这是运用类比推理形式进行论证。简单说就是用一个已知的相似案例，对照现存案例来获得问题的解释。这里举个生活中常见的案例：通过遥控器控制家里的空调时突然失灵了，而上次家里遥控电视机失灵时，发现是因为遥控器没有电了所以失灵，那么这次空调失灵也可能是因为没电而导致的。这样的一个分析过程就是类比分析法。要提高类比结论的可靠程度，就要尽可能地确认对象间的相同点。相同点越多，结论的可靠性程度就越大，因为对象间的相同点越多，二者的关联度就会越大，结论就可能越可靠。第三种：极端法 即将现有问题在想象中进行无限放大或缩小，看看在极端情况下会有什么不同的看法。在刘润的5分钟商学院中，有一期谈到了非常着名的“三门问题”（如果你已经了解这个问题，你可以跳过这段）假设你参加一个了能上台抽奖的机会，主持人告诉你这里有A、B、C三个门，而其中一个门后面有一辆豪车，只要猜对了豪车在哪一扇门后面，车就归你了，这种情况下，选中豪车的概率是三分之一。如果你选了B后，主持人打开了另外两扇门中的一扇空门A，主持人给你一个改变选择的机会，你是坚持原来的选择，还是选择另一扇们呢？ 在第一直觉下，我们会认为所有选择的概率都是三分之一，换与不换不存在区别，但是我们用极端法进行分析的话：如果不是三扇门，而是一共有一万扇门时候，你是会选择万里挑一的那扇门，还是选择被9998扇们过滤后剩下的那扇门呢？ 这一下我们就明白了，此时换一扇门的中奖概率，是高于不换的，而且实际上在只有三扇门的情况下，换门后的中奖概率会上升一倍。极端法算是一种另辟蹊径的分析方法，在某些问题前，直觉往往会优先于思维对事物给出判断，比如在三门问题中很多人会陷入怪圈，直觉下认为几率是三分之一，而运用极端法就能将问题点极端凸显，直到打破直觉怪圈。第四种：试错法 这个应该很好理解，就是不断地尝试和验证结果，直到找到正确的解法。可以说试错法是最愚蠢，却也是最简单有效的分析法，而且试错法有一个关键性的优点，拥有很少或是没有信息的情况下进行，特别其他分析法都无法奏效情况下，唯有试错法可以进行分析。这个分析法还有一个特别出名的代言人：李时珍，我们都知道李时珍尝百草编《本草纲目》的故事，在当时缺乏对草药属性信息的情况下，李时珍就是用不断的亲身试药，分析每一种草药的药性和毒性，为后人留下这本鸿篇巨制。当我们面对一个新问题的时候，通过不断的试验和消除误差，最终接近所求的答案。第五点：思维导图 思维导图是一个非常实用的思考工具和助记工具。总得来说思维导图就是帮助我们思考，记忆，并给每个信息点之间建立关联。首先是记忆，在分析复杂问题过程中，如果仅靠大脑记忆，很难记住所有的问题点，会造成分析过程存在漏洞，影响分析结果。当我们借助思维导图进行分析时候，不仅是能对分析过程进行完整的梳理，也能记录整个分析过程。其次是思考，当我们在阅读一本书的时候，如果我们只是看书上的文字，做点简单的标记，很多时候会进入一个只认字不思考的状态。但是如果我们有个任务就是要不断完善这个思维导图，那么这个过程其实就是强迫自己思考书中的内容，让其在我们的图中相互交织，并有自己的特色。思维导图的特点就是信息的图形化。将分析问题的过程由记忆和思考两个行为，简化为看图思考，当看着一张逻辑清晰，信息明了的思维导图时， 分析问题瞬间就变得简单了许多。下次再遇到问题，学会运用系统而专业的上面这几招进行分析，明叔保证你会发现，问题其实一点都不可怕，抽丝剥茧的分析过程甚至能体会到做侦探的快感。本文总结 1、所有的分析必须有严谨的分析逻辑。2、所有找出来的问题都应该有方法去实践验证。3、应该建立警报系统，当出现问题就知道哪里有问题。4、分析是解决问题的基础，要重视与坚持。还有一点非常重要，那就是不断地扩大提高自己的知识领域和认知水平，而提高知识和认知水平最有效的方法，除了阅读就是不断地和各种知识领域的人进行语言交流思维碰撞。什么是问题？什么是分析？ 大家应该都读过这样一个故事：1923年，美国福特公司的一台大型电机出现故障，公司请德国机电专家施坦敏茨帮忙。只见他看看转转，写写算算，两天以后，他在电机上部画了一条线，让修理工把画线部位里面的线圈减少16圈，故障很快就排除了。事后，施坦敏茨收取修理费10000美元。他在收款单上写明：用粉笔一条线，1美元，知道在哪里画线，9999美元。我们这样定义问题：阻碍目标达成的关键点，就是问题。例如在上面这个案例中，阻碍大型机电正常运作的故障就是问题。那么，寻找问题的这个过程，我们就称之为分析。

㈥ 如何分析旋律的调式调性有什么简单有效地方法

分析调性这件事并不简单，是一门专门的学问，所以我下面所说的方法也只是对于常见情况而言，只是比较简单、通俗易懂的方法而已。常见的分析调性的问题都是仅限于西洋大小调体系和中国民族调式体系的（中古调式也有，但是没这两种常见，最后会提到的）。

分析调性前要先看是不是中国民族调式。具体方法我觉得最常见的就是听（听不到就自己唱出来听，或者通过内心听觉），中国民族调式的音乐具有浓重的中国民族音乐的风味，那种特殊的感觉一听就能听出来，所以在某种程度上不需要再通过理论知识来判断了。如果真要涉及理论，从本质上说西洋调式与中国民族调式的旋法是完全不同的，一般来说只需记住比较简单的常识就行了，例如中国民族调式中导音不直接倾向于解决到主音，西洋大小调体系中属和弦倾向于向上方四度跳进到主和弦，中国民族调式音阶多为五声音阶，偏音一般不会在强拍的开始，而大小调式中每个音级都可以被同等程度地强调等等。

如果听出待判断调性的乐曲是中国民族调式，那么要想判断具体调性的话，分三步：
第一步：看调号，确定是什么调。
第二步：看结束音，确定主音，从而确定是什么调式。
第三步：看乐曲中的偏音情况，确定是五声调式、六声调式还是七声调式，如果是六声调式则应在分析结果中注明加的是什么偏音，如果是七声调式则应在判断结果中说明是清乐、燕乐还是雅乐。
例如，有一首已确定为中国民族调式的乐曲，调号是四个降号，乐曲结尾的音是降B，乐曲中只有降A、降B、C、降D、降E、F这六个音。那么分析方法如下：
第一步：调号是四个降号（降B、降E、降A、降D），所以是降A调。
第二步：乐曲结尾的音是降B，因此降B是主音。由于降A调的中国民族调式的宫音都是降A，所以降B是商音。因此，该乐曲是降B商调式。
第三步：由于乐曲中只有降A、降B、C、降D、降E、F这六个音，所以乐曲只有降D这一个偏音，这个偏音在降A同宫系统中是清角，所以该乐曲是加清角的降B商调式。

如果听出待判断调性的乐曲不是中国民族调式，则该乐曲所属调式是西洋大小调体系中的调式（中古调式先刨除在外），那么要想判断具体调性的话，也是分三步：
第一步：看调号，确定是什么调。
第二步：看结尾和弦的根音，确定主音，从而确定是什么调式（乐曲结尾和弦的根音99%的情况下都是调式的主音）。
第三步：看Ⅵ、Ⅶ级音的升降情况，确定是自然调、和声调还是旋律调。
例如，有一首已确定为非中国民族调式的乐曲，调号是五个升号，结尾的和弦是B-升D-升G，谱子中的F都是重升F。那么分析方法如下：
第一步：调号是五个升号（升F、升C、升G、升D、升A），所以可以判断是B调。
第二步：结尾和弦是B-升D-升G，是个六和弦，根音是升G，所以乐曲所属的调性的主音是升G，所以该乐曲是升g小调。
第三步：由于升g自然小调的Ⅶ级音是升F，但谱子中的F都是重升的，所以该乐曲是升g自然小调的Ⅶ级音升半音得到的，因此该乐曲是升g和声小调。

需要注意的是，一定要区分好“调”、“调式”、“调性”这三个概念。调只由调号决定，每一种调号对应一个调，例如一个升号的调统称为G调。而每一个调都包含很多种调式——大调式、小调式、宫调式、商调式、角调式、徵调式、羽调式（其中前两种是西洋大小调体系中的调式，后五种是中国民族调式），当然，还有中古调式——Ionian、Dorian、Phrigian、Lydian、Mixolydian、Aeolian、Locrian，还有一些其他种类的更少见的调式。调性是调与调式的结合，例如C调与大调式的结合是C大调，C大调就是调性。在不引起歧义和混乱的情况下，也可以把“调性”简称为“调”，像本文这种场合当然就不能这样简称了，否则会引起混乱。有的书上说调性是调表现出的性质，例如大调性、小调性、五声调性、中古调性、无调性等等，这种说法是不规范的，调性还是按本文的说法来理解不容易出问题！

至于中古调式，中古调式也都是有它们很强的教会色彩的，通过听觉可以听辨出来，与辨别中国民族调式类似，不需要太深入到理论的特征，况且，一般情况下不会涉及Ionian调式与C自然大调式的辨析的，所以根本不用担心，只要已经排除了中国民族调式的可能且旋律中的音级与某个自然大调音阶中的音级相同但主音明显不是该自然大调的主音时，便可认为是中古调式，然后根据每种中古调式的特点确定出是哪种就可以了，这是一种投机取巧的办法，省去了听觉那一步。要注意的是，如果用刚刚提到的那种投机取巧的方法判断，则一定要先排除中国民族调式的可能以后，才能判断是不是中古调式，因为在这种方法中任何同主音的清乐调式与中古调式都是互相干扰的。关于自然大调式、清乐宫调式、Ionian调式这三者的区分，其中清乐宫调式通过听是可以一下辨别出来的（前面说过了），至于自然大调式与Ionian调式的区分，有兴趣的话可以参考一些专业的调式分析的书籍，从理论上讲客观地区分还是很复杂的，还是旋法问题。

至于除了西洋大小调式、中国民族调式、中古调式以外的其他调式，由于在我们中国人的现代生活中有些少见，所以这里就不提及了，有兴趣的话可以深入研究一下。

还有哪不明白可以再问我。：）

㈦ 数据分析方法

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

㈧ 教你一招:怎样分析应用题

有的同学一看到应用题就害怕,不知从哪儿下手分析,下面谈谈分析应用题的一些基本方法.
首先要学好简单应用题,这是解答应用题的基本功.因为复合应用题都是由几个简单应用题组成的. 怎样分析复合应用题呢?由于思维过程不同,分为综合法和分析法两种.综合法是从已知条件出发,逐步推出要解决的问题；分析法是从问题出发,逐步追溯到已知条件.例如：红叶服装厂计划做66O套衣服,已经做了5天,平均每天做75套.剩下的要3天做完,平均每天做多少套? 用分析法分析：要求平均每天做多少套,就必须知道剩下多少套（未知）和剩下的要几天做完（已知）；要求剩下多少套就必须知道计划做多少套（已知）和已经做了多少套（未知）；要求已经做了多少套就必须知道平均每天做多少套（已知）和做了几天（已知）.这样一步一步找出新的问题中的数量关系,直到新的问题所要求的数量关系都成为已知条件为止. 用综合法分析：题中告诉我们,已经做了5天,平均每天做75套,我们能求出5天做的套数；已知计划做660套和5天做的套数,我们能求出剩下的套数；已知剩下的套数和剩下做的天数,我们能求出剩下平均每天做的套数.根据题中给的已知条件,一步步找到需要解答的问题. 分析应用题时两种方法经常是互相配合,灵活运用.用综合法分析要随时照顾要求的问题,注意已知条件和问题的关系；用分析法分析要随时照顾已知条件,注意问题和已知条件的关系.不论用什么方法分析应用题,都要认真审题,理解题意,通过分析已知条件和问题间的数量关系,找出中间问题（也叫关键问题）,最后求得应用题的正确解答.

㈨ 做分析有哪些方法

方法/步骤

1／5
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。

2/5

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。

3/5

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。



4/5

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。



5/5

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。