拆解指标分析方法

‘壹’ 如何分析想出的办法

编辑导语：数据分析是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。本文作者分享了七种常见的数据分析方法拆解。推荐工作中需要数据分析的用户阅读。

数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门，我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。

下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析，让我们的数据分析少走弯路。

一、象限分析法

从这张图，你能分析出来什么呢？

X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。

• 象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；

• 象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；

• 象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；

• 象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。

1. 象限分析法的作用

（1）找到问题的共性原因

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略

针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如提升象限二的投放创意，象限四的投放渠道。

二、公式拆解法 1. 什么是公式拆解分析法

所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。

看这张图，以日销售额为例做了一次公式拆解分析，这次拆解一共包括了5层，最后一层是对推广效果的衡量。

第一层：找到日销售额的影响因素：

日销售额=各商品的销售额之和，也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和。公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标，然后找到这个指标的直接影响因素。

第二层：找到各商品销售额的影响因素：

各商品销售额=销售数量*单价。

第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素，例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价，这里是简单举例算法，在实际分析中，还需要计算优惠政策等因素。

第三层：找到销售数量的构成因素：

销售数量=店铺新客购买数量+店铺老客购买数量+复购用户购买数量。

这里对销售数量的拆解是针对购买人群的特征来划分的，这样分析的目的在于找出不同客群的购买影响因素。而在实际应用中，因分析目的的不同，对指标影响因素的拆解也不同，例如销售数量可以拆解为渠道A销量+渠道B销量+渠道C销量。

第四层：找到新客户的来源：

店铺新客购买数量=渠道A转化新客购买数量+渠道B转化新客购买数量+渠道C转化新客购买数量+……

这样拆分的目的在于找出不同渠道来源用户的后续转化特征，从而找到购买力高的用户来源渠道。

第五层：计算渠道推广回报：

渠道推广回报的计算方式就是A渠道新客户销售额-推广成本。

从日销售额拆解到最后一步，是拆解出了对渠道推广效果的分析，这是对店铺新客的拆解，那么同样，也可以对店铺老客或者复购客户进行拆解，例如复购用户可以拆解出复购周期、复购次数、累计复购数量等因素，对复购用户给予特殊购买通道或提供有约束力的购买政策，例如年卡之类的。

公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，从而挖掘原因。例如在上文案例的拆解过程中，拆解方向可以分为两种，一种是对绩优指标的拆解，找出销售额上涨的原因，另一种是对绩劣指标的拆解，找出销售额下降的原因。

三、对比分析法 1. 什么是对比分析法

上面这张图表是一个常见的柱状图，而柱状图的作用在于直观对比各项数据之间的差异。

上面这张柱状图是针对9月份各渠道获客统计的一个对比分析图表，针对各渠道的下载量、访问量、注册量进行对比。

对比要点一：对比建立在同一标准维度上。

在这张图中，首先要关注到的对比要点是各项数据的对比要基于同一维度。这张图是针对9月份的渠道推广效果的对比统计，9月份就是第一个对比标准，也就是时间维度。

在时间维度下，后续对比的结果都是基于这个标准产生的，也就是在9月份这个时间范围内的数据对比，并不能用10月份的数据与这个图表中的数据对比。当然，除了时间维度，也可以使用空间维度，例如渠道A在1-12月每月的数据对比。无论用什么维度，对比要建立在一个大的标准下。

对比要点二：拆分出相关影响因素。

在时间这个大维度下，我们对各渠道的获客效果进行了拆分，也就是将获客效果衡量分为了访问量、下载量和注册量。这三个维度的数据作为判断渠道获客的标准，从对比中找出各渠道的优劣。

例如通过这个图表可以看出，渠道A的访问量最高，渠道B的下载量最高，渠道A的注册量最高，那么这样的对比结果能够说明什么问题呢？我们能够看到，渠道A从访问到下载的流失比较严重，渠道B从下载到注册的流失比较严重，而渠道C在访问量、下载量都低于其他渠道的基础上，渠道C的注册量与渠道A并没有相差太多。

也就是说，我们可以提出一个假设，渠道C的获客效果更好，为了印证这个假设，我们可以在影响因素中再加入渠道投放花费这个维度，如果渠道A的高访问是因为高花费，渠道C的低访问是因为低花费，那么基本可以印证这个假设。

对比要点三：各项数据对比需要建立数据标准。

在这张图中能够看到一个比较奇怪的现象，渠道B的下载量比访问量还要高，为什么会这样呢？

我们在这张图表中加入了一个中间标准数据，对各项数据进行了一次标准换算。假设访问量的真实数据为1万时，标准数据为1，下载量的真实数据为1千时，标准数据为1，注册量的真实数据为100时，标准数据为1。

经过标准数据的换算，我们将各项数据放在一张图表上时，对比的差异化会更明显。

对比分析法的维度可以分为同比、环比、定基比等不同的对比方法：对比分析在于看出基于相同数据标准下，由其他影响因素所导致的数据差异，而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因，从而找到优化的方法。

四、可行域分析 1. 什么是可行域分析

上方左侧图是一张福格模型的图，福格大哥将影响用户行为动机的因素拆分为mat三个因素。

m是付出行动的动机，a是付出行动的能力，t是触发行动的条件，简单理解就是大众只对自己感兴趣并且有能力满足的事物会产生下一步行为。

比如新iphone卖1万，大多数人是买的起的，这就有了付出行动的能力，而产生行为的动机就取决于新iphone的创新能力，当乔布斯从文件袋里掏出ipad的时候，将大家的动机调动到了最高点，但价格限制了一部分人付出行动的能力。

动机越高，需要付出的能力越低，形成的有效触发区域就越广，福格模型的触发有效区，我们就将其称之为可行域。

2. 可行域分析的应用

看上方右侧图表是针对推广创意做的一次象限分析，横轴代表点击量的从低到高，纵轴代表转化率的从低到高。

而点击率代表的营销创意的有效性，转化率代表的是推广渠道的精准性，在这张图表上我们分成了4个象限，但同样是高点击、高转化的象限中，也有具体数据的差别。诸葛io-专注于用户行为分析首先我们看到2条红色的曲线，在高点击和高转化的区域中我们画了一条红色曲线，这条曲线上方是“高可行域”，曲线下方是低可行域；而在低转化与低点击的象限中我们也画了一条曲线，这条红色曲线的下方是最不可行域。

什么意思呢？

其实就是对点击率和转化率的高低做了一个细化分层，点击率和转化率是每一次推广创意的数据化表现，而画出一个可行域，是对营销活动的归类。

那么这条曲线到底要画在什么样的数据标签上？

这需要在实际分析工作中做总结，也就是说，可行域分析实际上是一种自己建立的数据分析模型，根据具体数据不断修正调整可行域的范围，对业务指标进行有效评价。

除了两条红色曲线外，还有两条蓝色曲线，一条是渠道可行域，另一条是创意可行域，这两条曲线是对渠道有效性和创意有效性的评价，满足相应区域条件的事件即可作为有效事件经验，为后续的运营增长提供支持。

五、二八分析法

经济学定律中说80%的财富掌握在20%的人手中，而在运营中可以发现，80%的贡献都来自于20%的用户。

这张图中体现了2个法则，也就是二八法则和长尾理论，在数据分析中，建议将这个两个理论合起来用。

但实际上呢，二八法则和长尾理论是相对的，二八法则告诉我们说，你要重视头部用户，也就是能产生80%收益的那20%的用户或商品，而长尾理论告诉我们说要重视长尾效应，也就是剩余那20%的收益。

1. 在数据分析中二八法则的应用

在数据分析中，二八法则和长尾理论和应用于用户分析和业务分析2个方面：

（1）20%的头部用户：凭什么那么优秀

在用户分析上，通过二八法则建立用户分群，将所有用户切割成一个又一个的实验组，对实验组的用户进行单体特征分析，目的只有一个，同样都是用户，凭什么你们那么优秀？

在数据分析中，单体分析与群体特征分析同样重要，然而我们不可能对上万的用户进行个体分析，可能的是对头部用户进行个体行为分析，建立群体样本。

在运营数据分析中，可以针对核心指标分别找到20%的用户：

• 购买数量前20%的用户

• 购物金额前20%的用户

• 日访问次数前20%的用户

• 访问页面数量前20%的用户

• 转发次数前20%的用户

也就是说，你想提升什么指标，就找到这个指标表现优秀的用户。那么20%的用户也很多怎么办呢？可以主动设置数据区间。

例如想要提升用户的访问时长，我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因，20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等，那么我们可以将头部用户的访问时长切分为10分钟、15分钟、20分钟、25分钟、30分钟，获得不同的用户组，从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。

这里需要注意的是，同组20%用户的特征提升只对同组剩余80%的用户有效，例如访问时长10-15分钟的用户中，头部20%的用户的行为特征可以对剩余80%的用户起效，但对日访问5分钟的用户效果并不大。

（2）20%的头部业务：带头大哥的应有觉悟

针对业务分析的目的在于找到爆款内容的特征。

例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析，一方面是对文章的特征进行分析，另一方面，是对阅读用户的分析。

爆款文章或商品背后，代表的是对大多数用户兴趣的满足，充分唤起了用户的行为动机，而在用户分析中，我们需要进一步找到这部分用户日常阅读的头部内容，进行特征的延展分析。

六、假设分析法 1. 什么是假设分析法

举个栗子：

“小明和妈妈买了10本书，正好花了100块钱，书的单价有8块钱和13块钱2种，那么8块钱的书和13块钱的书各买了几本？

解题思路：

首先，假设这10本书都是8块钱买的，那么10本书一共是80块钱，那还多出来20块钱，是算错账了么？不是，显然多出来那20是13块钱1本的书多出来的。13块钱的书比8块钱的书每本多了5块钱，20块钱可以买4本，那么可以得出结论了，13块钱的书有4本，那么8块钱的书有几本呢？

对了，6本。

这道6年级的数学题里就用到了假设法，假设所有书都是8块钱，那么在数据分析中，什么是假设法呢？简单理解，假设法是在已知结果数据，在影响结果的多个变量中假设一个定量，对过程反向推导的数据分析方法。

2. 假设法在运营分析中的应用

假设法在运营分析中最常见的有2种场景：

场景一：已知结果找原因，做过程变量假设。

例如：某内容社区在11月份的发帖数相比10月份下降了20%，针对这个结果，该如何分析原因？

面对这样一个无厘头的问题，该怎么分析呢？结果数据是发帖数下降了20%，那么影响发帖数的有哪些因素呢？

我们可以将发帖数量按照用户分层进行拆分，例如老用户发帖数量和新用户发帖数量，也可以按照具体发帖篇数进行拆分，例如发帖5篇以上的用户，发帖3-5篇的用户，发帖1-3篇的用户，拆分后将11月与10月份相同维度的数据进行对比，找出变量。

例如经过拆解后发现，发帖1-3篇的用户相比10月份减少了40%，其他篇数的用户量还高于10月份，那么问题就出在了发帖1-3篇的用户身上。

那么发帖1-3篇的用户为什么减少了呢？我们可以提出2个假设：

• 假设10月份发帖1-3篇的用户成长为更加活跃的用户，造成发帖3-5篇的用户增加，1-3篇的用户减少；

• 假设10月份发帖1-3篇的用户流失率比较高，同时11月份新用户转化少，导致这一群组用户数量变少。

那么针对这2个假设，需要对10月份发帖1-3篇的用户与11月份发帖3-5篇及5篇以上的用户进行追踪分析，同时分析11月份新增用户与10月份新增用户在留存和活跃上的对比。

场景二：已知目标找过程，做结果假设。

例如：12月份的销售KPI为1000万，环比11月份上升20%，该如何做一份销售方案？

这是在做工作计划时最常见的需求，以12月份需要达成1000万的销售KPI为例，拆分销售KPI的相关影响因素，同样有2个拆解维度：

（1）从商品角度做拆分

要达成1000万的销售额，有多种假设方式，例如假设现有商品销售额与11月相同，新品销售额达到200万，那么为了实现这个结果假设，去做能够支持200万销售额的过程的方案，例如在推广渠道预算上、仓储物流上、人力配置上等方面做计划；还可以针对几款产品提出销售额增长的假设；

（2）从人群角度做拆分

要达成1000万的销售额，一方面挖掘老客户的购买力，另一方面增加新客户的来源渠道，假设老用户复购销售500万，那么针对老用户设计营销活动。

假设分析法是在现实应用中常用的数据分析思路之一，数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程，通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析，可以通过假设法来破局。

七、同期群分析

简单来说，就是将⽤户进⾏同期群划分后，对⽐不同同期群组⽤户的相同指标就叫同期群分析。

1. 同期群分析的作用

例如：9月份新增用户10万人，10月份新增用户15万人，但9月份新增用户的30日留存用户为1万人，10月份新增用户的30日留存用户也为1万人，哪个月的运营业绩更好呢？

通过同期群分析，我们可以发现9月份和10月份新增用户的留存用户是相同的，那么9月份的留存率更高，从用户质量角度考虑，9月份的运营成果更好，从有效用户角度考虑，2个月的运营成果相同，从新增用户角度考虑，10月份的运营成果更好。

同期群分析的目的在于透过现象找到结果，以时间维度建立同期群，除按时间维度考虑，也可以对来源渠道等维度建立同期群。

以上是七种比较常见的数据分析法，只是一些基本的入门概念，希望有一点点帮助。

至于在实际工作中如何运用，是一件很复杂很困难的事，需要将这些方法适配到自己所在的业务，甚至需要根据实际业务进行一些修改，这都需要很多的实践和思考。

我国的互联网时代刚刚完成野蛮生长的阶段，大家对流量的获取已经有所理解和应用，但在互联时代的后半场，对数据的理解和应用将成为制胜的关键。

我始终认为互联网行业的未来在运营，运营的未来则在精细化运营和有效的数据分析管理，持续学习，让我们工作用数据说话。

本文由 @诸葛io 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

‘贰’ 分享!三大类实用的数据分析方法

一、业务分析类

杜邦分析法目前主要用于财务领域，通过财务比率的关系来分析财务状况，其核心要点是将一个大的问题拆分为更小粒度的指标，以此了解问题出在了哪儿，从而对症下药。

以电商行业为例，GMV(网站成交金额)是考核业绩最直观的指标，当GMV同比或环比出现下滑时候，需要找到影响GMV的因素并逐一拆解。

二、用户分析类

TGI指数又称目标群体指数，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势。TGI指数=用户分类中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100

TGI指数表征不同特征用户关注问题的差异情况，其中TGI指数等于100表示平均水平，高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平。

三、产品运营类

产品运营是一个长期的过程，需要定期对产品的使用数据进行监控，通过用户行为分析发现问题，从而确定运营的方向，同时也可以用于评估运营的效果。

产品运营的常用指标如下：

使用广度：总用户数，月活;

使用深度：每人每天平均浏览次数，平均访问时长;

使用粘性：人均使用天数;

综合指标：月访问时长=月活*人均使用天数*每人每天平均浏览次数*平均访问时长。

关于大数据主要分析的数据类型是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘叁’ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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‘肆’ 什么是指标分析方法,请举例(提示:实际与计划比较、横向比较、纵向比较都可以举例

指标对比分析法，又称比较法。就是通过技术经济指标的对比，检查计划的完成情况，分析产生差异的原因，进而挖掘内部潜力的方法。

‘伍’ 如何做好数据分析

数据分析有：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。

‘陆’ 解释什么是指标分析法

我们不必对所有走势都作解释、都准确预测，但求能解决一些实战问题，在我们能把握的机会来临时全力出击，这就够了。我曾想将该法称作“猫术”意为看准机会才迅猛出击，平时可以睡觉。实战表明这做法确实稳健而有效。三板斧照样能取上将首级。

研究本方法的初衷是想找一套简单的分析工具，让业余的投资者也能从容地分析、判断，方便中长线投资。但如果将本方法用在分时图上，那么专业投机者也适用了。

指标图普分析法是指一套系统的盈利方法，分析工具主要以KDJ和MACD指标及每笔均量数据原理为主组成。

第一章 什么是指标图谱分析法

将价格的变化以时间顺序联接起来的图表称为价格走势图。在技术分析领域中有许多以图表为分析对象的理论，如波浪理论，道氏理论，形态理论等等。

根据价格的变化，按预先设定的计算公式进行计算，用以描述价格走势某种性质的数值称为技术指标，如MACD、RSI、KDJ等等。

‘柒’ 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。

‘捌’ 进行综合指标分析的方法主要有哪几种

综合指标分析方法主要有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。

1、邦财务分析体系

利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。以净资产收益率为核心，通过分析各分解指标的变动对净资产收益率的影响来揭示企业获利能力及其变动原因。

2、沃尔比重评分法

是指将选定的财务比率用线性关系结合起来，并分别给定各自的分数比重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平作出评价的方法。沃尔比重评分法的公式为：实际分数=实际值÷标准值×权重。

(8)拆解指标分析方法扩展阅读：

杜邦分析方法在公司的运用

在国外很多公司已经采用经济增加值（EVA）或现金回报率（CFROE）作为公司业绩的衡量指标，有些外国公司也在广泛的采用平衡积分卡或类似于积分卡的业绩考核方法来进行公司业绩考核。

实际上，合理运用净资产回报率（ROE）进行企业管理在很多公司来说是一种非常便捷的手段，也能够帮助公司的管理人员很好发现公司运营过程中存在的问题，并寻求改进方法。在企业咨询实践过程中，就有意识地使用这种方法来帮助特别是私营企业进行财务管理，并取得了良好的效果。

‘玖’ 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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‘拾’ 我国目前财务分析指标的分析方法有哪些

财务分析的方法有很多种，主要包括水平分析法、垂直分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法。
(一) 水平分析法
水平分析法，指将反映企业报告期财务状况的信息(也就是会计报表信息资料)与反映企业前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比，研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法。
水平分析法的基本要点：将报表资源中不同时期的同项数据进行对比。
水平分析法的类型
水平分析法中具体有两种方法：比较分析法(Comparative Financial Statements)和指数趋势分析(Index-number Teries)
1、比较分析法
比较分析法是将上市公司两个年份的财务报表进行比较分析，旨在找出单个项目各年之间的不同，以便发现某种趋势。在进行比较分析时，除了可以针对单个项目研究其趋势，还可以针对特定项目之间的关系进行分析，以揭示出隐藏的问题。比如，如果发现销售增长10%时，销售成本增长了14%，也就是说成本比收入增加的更快，这与我们通常的假设是相悖的，我们通常假设，在产品和原材料价格不变时，销售收入和销售成本同比例增长。现在出现了这种差异，一般有三种可能：一是产品价格下降，二是原材料价格上升，三是生产效率降低。要确定具体的原因,，这就需要借助其他方法和资料作进一步的分析。
2、指数趋势分析
当需要比较三年以上的财务报表时，比较分析法就变得很麻烦，于是就产生了指数趋势分析法，指数趋势分析的具体方法是，在分析连续几年的财务报表时，以其中一年的数据为基期数据(通常是以最早的年份为基期)，将基期的数据值定为100，其他各年的数据转换为基期数据的百分数，然后比较分析相对数的大小，得出有关项目的趋势。
当使用指数时要注意的是由指数得到的百分比的变化趋势都是以基期为参考，是相对数的比较，好处就是可以观察多个期间数值的变化，得出一段时间内数值变化的趋势。如果将通货膨胀的因素考虑在内，将指数除以通货膨胀率，就得到去除通货膨胀因素后的金额的实际变化，更能说明问题。这个方法在用过去的趋势对将来的数值进行推测时是有用的，还可以观察数值变化的幅度，找出重要的变化，为下一步的分析指明方向。

(二) 垂直分析法
垂直分析法是一种分析方法,它可以用于财务资料的分析方面。在一张财务报表中,用表中各项目的数据与总体(或称报表合计数)相比较,以得出该项目在总体中的位置、重要性与变化情况。通过垂直分析可以了解企业的经营是否有发展进步及其发展进步的程度和速度。因此，必须把水平分析法与垂直分析法结合起来，才能充分发挥财务分析的积极作用。
垂直分析法的步骤
(1)计算出表中各项目在总体中所占比重；
(2)通过该比例判断该项目在报表中所占位置、其重要性如何；
(3)将该比例与基期或上一年度的比例数据相对比，观察其变化趋势。
会计报表经过垂直分析法处理之后，也叫同度量报表、总体结构报表、共同比报表。

(三) 趋势分析法
趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。
趋势分析法的具体运用主要有以下三种方式：
1、重要财务指标的比较
它是将不同时期财务报告中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。
对不同时期财务指标的比较，可以有两种方法：
（1）定基动态比率。它是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为：
定基动态比率＝分析期数额÷固定基期数额
（2）环比动态比率。它是以每一分析期的前期数额为基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为：
环比动态比率＝分析期数额÷前期数额
2、会计报表的比较
会计报表的比较是将连续数期的会计报表的金额并列起来，比较其相同指标的增减变动金额和幅度，据以判断企业财务状况和经营成果发展变化的一种方法。
3、会计报表项目构成的比较
这是在会计报表比较的基础上发展而来的。它是以会计报表中的某个总体指标作为100％，再计算出其各组成项目占该总体指标的百分比，从而来比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。
但在采用趋势分析法时，必须注意以下问题：
（1）用于进行对比的各个时期的指标，在计算口径上必须一致；
（2）剔除偶发性项目的影响，使作为分析的数据能反映正常的经营状况；
（3）应用例外原则，应对某项有显着变动的指标作重点分析，研究其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。
(四) 比率分析法
比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。根据分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三种：
1、构成比率。构成比率又称结构比率，是某个经济指标的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系。其计算公式为：
构成比率＝某个组成部分数额/总体数额
利用构成比率，可以考察总体中某个部分的形成和安排是否合理，以便协调各项财务活动。
2、效率比率。它是某项经济活动中所费与所得的比率，反映投入与产出的关系。利用效率比率指标，可以进行得失比较，考察经营成果，评价经济效益。
3、相关比率。它是根据经济活动客观存在的相互依存、相互联系的关系，以某个项目和与其有关但又不同的项目加以对比所得的比率，反映有关经济活动的相互关系。如流动比率。
比率分析法的优点是计算简便，计算结果容易判断，而且可以使某些指标在不同规模的企业之间进行比较，甚至也能在一定程度上超越行业间的差别进行比较。但采用这一方法时对比率指标的使用该注意以下几点：
（1）对比项自的相关性。计算比率的子项和母项必须具有相关性，把不相关的项目进行对比是没有意义的。
（2）对比口径的一致性。计算比率的子项和母项必须在计算时间、范围等方面保持口径一致。
（3）衡量标准的科学性。运用比率分析，需要选用一定的标准与之对比，以便对企业的财务状况做出评价。通常而言，科学合理的对比标准有：①预定目标，②历史标准；③行业标准；④公认标准。
(五) 因素分析法
因素分析法也称因素替换法、连环替代法，它是用来确定几个相互联系的因素对分析对象一一综合财务指标或经济指标的影响程度的一种分析方法。采用这种方法的出发点在于，当有若干因素对分析对象发生影响作用时，假定其他各个因素都无变化，顺序确定每一个因素单独变化所产生的影响。