数据分析方法_数据分析方法包括哪些

数据分析方法_数据分析方法包括哪些

       好久不见了，今天我想和大家探讨一下关于“数据分析方法”的话题。如果你对这个领域还不太了解，那么这篇文章就是为你准备的，让我们一起来学习一下吧。

1.数据分析方法

2.写论文常用的数据分析方法

3.数据分析方法论有哪些?

4.数据分析方法包括哪些

数据分析方法

       数据分析方法：列表法、作图法。

       1、列表法

       将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

       2、作图法

       作图法可以最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，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。图表和图形的生成方式主要有两种：手动制表和用程序自动生成，其中用程序制表是通过相应的软件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。

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骤：

       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。

写论文常用的数据分析方法

       常用的8种数据分析方法如下：

       1、逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题

       2、PEST分析方法—行业分析。PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析的。应用场景：职业规划、行业分析、产品报告。

       3、多维度拆解分析方法。光看整体结果时，看不到内部实际的差异，所以将复杂的问题拆解成简单问题，指标构成来拆解从、业务流程来拆解。应用场景： 考察公众号、百度、头条哪个渠道用户来源多。

       4、比分析方法—通过两个对比得出最优结果。想要进行对比分析，首先要弄清楚两个问题：和谁比，如何比较。

目的：

       数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有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。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。

       例如，设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

数据分析方法论有哪些?

       写论文常用的数据分析方法如下：

一、描述统计

       描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

二、相关分析

       相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。

       1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。

       2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。

       3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。

三、方差分析

       通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。

       1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。

       2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。

       3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。

四、假设检验

       1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。

       2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。

数据分析方法包括哪些

1、PEST分析法

       PEST，也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)，能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

       宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

       对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

       政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

       社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

       技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

       经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

       2、5W2H分析法

       5W2H，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

       该分析方法又称为七何分析法，是一个非常简单、方便又实用的工具，以用户购买行为为例：

       Why：用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

       What：产品提供的功能是什么?

       Who：用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

       When：购买频次是多少?

       Where：产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

       How：用户怎么购买?购买方式什么?

       How much：用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

       3、SWOT分析法

       SWOT分析法也叫态势分析法，S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势，O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

       SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析。

       运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，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。

       4、4P营销理论

       4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion)，在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

       可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目的。

       产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

       价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

       渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

       促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为(比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

       5、逻辑树法

       逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成?主干?，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关，也就是?分支?。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

       逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

       要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

       框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

       关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

       6、AARRR模型

       AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

       每个环节分别对应生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

       数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。

       1、对比分析法

       即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。静态比较又称横向对比，在同一时间下对不同指标进行的对比；动态比较也称纵向对比，是在同一总体条件下对不同时期指标数值进行的比较。目的是揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。

       横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标；跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。

       纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

       2、分组分析法

       结合对比法，把总体中不同性质的对象分开，并进行对比以便了解内在的数据关系。

       3、结构分析法

       亦称比重分析，分析总体内各组成部分占总体的比例以及构成的变化，从中掌握事物的特点和变化趋势。

       4、留存分析法

       留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

       比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。

       5、交叉分析法

       即立体分析法，常用于分析变量之间的相关关系。将不同维度数据交叉展现，进行多角度结合分析的方法。

       对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。

       在分析app数据的时候，通常会分ios和安卓来看。交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

       好了，今天关于“数据分析方法”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“数据分析方法”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的学习中更好地运用所学知识。