大数据的统计分析方法有哪些

预测分析，将来可能发生什么？例如根据用户行为数据预测是否即将流失，并对即将流失的用户采取挽留措施

您，上海献峰科技指出：常用数据分析方法有，

数据分析方法_面板数据分析方法

数据分析方法_面板数据分析方法

聚类分析、

2.因子分析、

3.相关分析、

4.对应分析、

5.回归分析、

6.方分析；

问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural

equations

modelin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。g)

。数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(histogram)、散点图(scatter

diagram)、鱼骨图（ishikawa）、fmea、点图、柱状图、雷达图、趋势图。

希望

采纳不足可追问

数据分析中数据收集的方法有哪些?

矩阵分析法是指根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

关于数据分析分为哪几个步骤，该如何下手的内容，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。

2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

如何做数据分析

1.明确分析目的与思路

做数据分析步骤如下：

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库作Phython，R语言， Ja 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

6地质资料的利用与管理.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

如何做好数据分析

分析数据前没有明确的目的

其实这点问题大家应该都有存在，就拿我自己说，每天打开网站都会在时间site一下自己的网站，接着就会看一下网站的各项数据，比如IP来源、用户跳出率等，但这些都是些表面的工作，因为之前在A5上看文章，说一个成功的站长应该具有超强的数据分析能力，所以才增加了1.数据查看这一个步骤，但说实话这个步骤对我来说并没有什么实质性的帮助，就像高中时老师让经常看“错题集”一样，知道这是好学生的标准，但当自己真的去看“错题集”的时候，未免会流于形式，趋于面子工程，看了和没看一样，所以既然站长每天都要查看数据了，不如有个目标，比如今天分析一下用户地区分布怎样，然后因地制宜，加强那个地区的网上影响力等等，做一些真正有益的事情，不让自己看到数据只是一味的自怨自艾。

没有提高时间利用率

数据分析怎么会和时间利用率扯上关系，其实并不是这样，做什么事情都要讲究个效率，当大家以为数据分析就是想起什么就做什么的话，那就大错特错了，数据分析掌握一定的步骤，不仅可以节省自己的时间去做网站其他的动作，也可以让自己的分析结果变得更加准确，有说明力。一般情况下，分析数据会遵循收集数据>>整理数据>>分析数据>>美化表格这几个步骤，因为这几个步骤可以让数据得到一个从表面到深层次的过度，打个比方，比如看到今天的百度贡献IP是2000个，那么就要总结一下其他的搜索引擎的IP站点数目，然后分析一下贡献率的不同，在进行优化的时候着重处理，使得数据不再是单纯的数字，至少为网站建设贡献一份力量，所以从这个角度上说，在进行数据分析的时候，一定要要预估一下每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多的时间等，做到有重点的分析。

只收集不分析，数据的作用没被挖掘出来

这就算是自我批评了，因为经常犯的一个错误就是，数据收集和分析的处理不得当，很多时候花费在数据收集的环节时间过多，以至于自己手里的数据往往因为时间的不充足而得不到有效地分析，就像自己之前用了1个星期做用户回头率分析，结果因为网站改版直接影响到权重，用户点击率直线下降，数据也不具有说明了说明力了。还有矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，最终有利于决策者进行资源优化配置。一个原因就是自己总觉得以后的时间长着呢，数据先收集着，以后再做分析，就是这样拖拉的心态才使得自己的数据没有丝毫用处，仅仅是空架子而已。所以从这点说，数据分析重点应该在于分析，应该以最快的速度收集完数据，才有更多的时间整理和分析，经过分析的数据才是最有价值的。

收集数据“贪婪”，无法进行数据的整理导出这也是大家的通病，很多时候收集数据总会落入大、杂的误区，不管什么内容通通收录帐下，这样长久以来就会让网站表格里的内容越来越多，上次我做表格的时候，数据直接填到了一页，让我看的自己都晕了，还怎么谈数据的分析和总结呢?所以站长在进行数据分析的时候，一定要做到有的放矢，不能照单全收，收集数据的时候就应该先过滤一下，什么数据对于网站有帮助，什么数据只是参考价值，做到心里有数，这样可以减少工作量，也能让日后的分析过程变得轻松一点。

不能用数据进行有效地“举一反三”很多时候我们应该透过表面看本质，看到自己的用户跳出率很高，那么我们就要对用户IP来源、用户主要分布地区、用户回头率等进行一系列的分析，然后再做一个表格进行有效地整理，而不是看着用户跳出率这一个表单而“黯然神伤”，毕竟一个数据不能说明问题，只能显现问题，所以我们要分析排名前十的某类网站，那就要知道这个行业什么样的网站才是的，的行业网站应该具备什么条件，把这些条件列出来，然后根据条件去收集网站的数据，满足所有条件的网站就是的行业网站之一了。

通常情况下，我们做数据分析的时候会采用excel表格记录，而一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点，方便查到所想要的数据，还能让我们静下心来分析数据，试想一个标满数据、红线的表格怎么会让我们在时间找到自己想知道的事情呢?所以从这个角度上讲，站长应该多联系一下excel，多出一份漂亮的数据分析，不仅可以让自己快速找到网站存在的毛病，还能让自己看的舒服点，一举两得。还是执行力的问题这点就算我提一百遍，还是有很多站长不以为然，因为即使我们不分析数据，网站还是会运转，并不会因为我们分析数据而使网站发展更加顺利，同样不去分析数据也不会给网站带来直接的弊端，更重要的是站长每天都有很多其他工作需要做，数据分析说实话很费时间，所以基于数据分析没有即时利益，很多站长放弃了，对于这个我不想多说什么，我只打一个比喻，你处于一个高污染的环境，你觉得是一天做一个检查安全呢，还是一年检查安全呢?有些“毛病”还是及早发现比较好!

做好数据分析的前提是要收集有效的原始数据，必要时可运用一些统计方法进行数据的有效性判定和剔除，然后利用数据分析工具寻找规律，比如利用excel中的筛选、排序、相关分析、表以及图表等工具来进行数据的分类，数据的变化趋势研究以及各组数据间的相关性分析等。

可以先学习使用一些数据分析工具，简单的数据分析可以使用Excel，复杂的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。

数据分析的分析方法都有哪些？

其中的经验标准是在大量的实践过程中总结出来的值，而理论标准则是根据理论推断出来的值，平均值则是某一空间或时间的平均值。如，一单一品率：所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于40%，如果数据超过了40%，则需要考虑如何调整策略，帮助客户做关联购买。而参考值小于40%，就是一个理论值。

数据分析方法有4种，分别是：1、趋势分析，趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪；2、象限分析，可依据数据的不同，将各个比较主体划分到四个象限中；3、对比分析，分为横向对比和纵向对比；4、交叉分析，主要作用就是从多个维度细分数据。

8、雷达图分析法

用于数据分析的方法多种多样，包括数据挖掘，文本分析，商业智能，组合数据集和数据可视化，但它们都基于两个主要类别：定性和定量分析。

数据分析方法

下图是某公司就华东、华西、华南、华北四资料馆上交地质资料上交率示意图：

学习数据分析肯定有人上网百度了不少数据分析方法，什么漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。下面简单列几个比较通用的分析方法：

对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。

2、5W2H分析法

3、SWOT

明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。

4、PEST

从（Politics）、经济（Economics）、（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。

5、杜邦分析法

杜邦分析法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。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

那么就能看出来，你要想成为真正的数据分析师，下一步该补充的知识就是分析方法以及数据分析思维，但是这两部分如果自学的话可能有点难达到入行的需求，尤其是数据分析思维，这个一定是要结合业务来理解，在项目中实才能学到核心点。

研究与分析是指地质单位或矿产企业内部，对地质资料统计数据进行分析与研究，从而得出结论并指导地质资料管理和利用的一项工作。

(一)对比分析

资料馆对下属资料室就去年与今年的数据对比，资料室之间的数据对比，通过对比进行考核评奖，就能促进管理上台阶。如某地质队在年底应交的归档资料与实际已上交归档的资料进行对比，用来考核该单位全面工作完成情况的一部分。通过对比，看上交率、错率、及时性等，通过对比还能针对缺陷修补不足，从而改善我们的工作。

本年度地质资料上交率统计表

从上图可看出，需要加大华南等馆地质资料摧交力度。

还可以对本年度与上年度数字的变量对比分析，看看是进步了不是退步了，进行多年度、多个下属单位对比，看出不同单位上交地质资料的异性，通过柱体图或曲线图显示出波动规律，用于资料工作考核与工作部署。

对每年资料进库量、出库量进行分析，计算出年平均入库资料增长长度，与密集架空余长度对比分析，可以看出库房的够存多少年的剩余容量，以便决策：是否对库房扩容和申请扩容资金。

(二)因果分析

一组数据反映的是地质资料某一侧面的现象，而综合数据包含有许多侧面特征，它们是相互制约和依存的。分析这组数据背后的各种因素能找出问题原因所在。

对资料上交率不高进行分析时，发现每年的实际上交量并没减少，上交率下降主要原因是近几年的应上交资料量快速增长，而就上交资料量快速增长的原因是矿产勘探开发工作量大幅增加的因素，所以解决问题关键在于“增加资料管理人力资源投入”或“提高现有人员的工作效率”。同样，还可对归档资料错率高的地质队进行原因分析，以便针对性地解决问题。

通过数字背后制约因素分析，也可查出诸如资料室老资料人员退休、调动、生病原因，便于针对性地有效解决问题。采取如增加《地质资料编制规则》培训而提高工作效率、减少资料人员变动、保持资料管理队伍稳定、提高资料人员健康水平等措施。

(三)专题分析

下页图是资料利用情况，其中以单井资料利用率。还可以将单井资料利用情况进一步分解为：录井资料、化验分析资料、测井资料、井斜数据等。如果井斜数据是单井资料中利用率的，则可组织“井斜数据汇编”项目，以方便利用。

(四)地质资料管理的落脚点是为地质科研和矿产企业生产提供服务，专题统计与分析能紧贴实际需要，指导阶段性的地质资料管理工作重点。对资料员工队伍的专题分析，可以有不同年龄段的分析，分析出资料队伍年龄老化程度和老化原因，对男女比例数据统计，地质资料管理工作女性比例可以大些，但不能失调，有的资料室纯女性，可以配少量“纯爷们”，“男女搭配干活不累”是调节员工们工作情绪的一种方法，况且有些岗位还是由男性员工来承担比较合适。也可对资料管理队伍文化程度和知识结构进行分析，找出结构性原因并针对性提出弥补措施，对员工的工资或收入进行统计，并与相关技术人员进行对比分析，提出解决方案。系统分析

系统分析是地质资料统计数据比较全面的、系统的分析。资料管理工作涉及的面很广。人力资源安排、设备设施投入、专业知识的培训、利用服务工作的重点、信息与网络建设、资料资源的扩充、安全应急预案的编写与保密措施落实、编纂研究工作立项等，既包罗万象和需要统筹兼顾，又需抓住重点。通过统计分析安排好工作使之既井井有条，又能持续推进发展。

通过对统计数据进行系统分析，可以分析出队伍不稳定是收入还是职称问题、是人员多还是少的原因；可以分析出上交不及时是哪些单位欠交，什么原因欠交；错率高的是哪些单位，导致错率高的问题是检查环节还是编制规则执行环节；资料利用率低是利用不方便还是利用人员不熟悉、不了解我们的馆藏资料。密是在哪些环节上的失控，是资料管理部门还是研究技术人员管理上出了问题。安全上出了问题，是员工安全意识上的问题还是设施不到位或检查措施缺失等。数据统计是表象，通过对数据的“解释”和分析，才能发现问题和缺陷，发现了问题和缺陷才能围绕问题和缺陷提出解决措施，能自己解决的通过修改制度或改进工作方法去解决，自己不能解决的，有统计数据做基础，经过对数据的分析，通过会议或文件渠道向主管上级汇报，去争取上级的资金、人才或其他方面的支持与指导，达到解决问题的目的。

一、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

例如：Data Analytics为网站制作的“促销活动分析”

比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示，我们可以用户在流程中各个层级上的行为路径，寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间，最终提升整体转化率。

漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外，在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的、文案、布局，进一步的提高整体转化率。

二、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。

这里需要注意的是，在做留存分析之前，我们首先需要了解用户留存的特点：

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。

除此以外，还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析，统计留存/流失用户的行为特征，特别是针对流失用户，通过流失用户的行为分析总结流失原因，从而提升留存率。具体步骤如下图所示：

三、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。

如图所示，分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群，比如在发优惠券的时候，可以通过红包，满减，限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。那么当我们在做数据分析时，也可以从结果将用户进行分层来进行判断，这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。

说了完用户分层，接下来我们说说用户分群。用户分群和用户分层其实是相关联的，用户分群是对用户分层的补充，当用户异性较大，层级上不能再做用户细分时，可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，满足更高的精细化运营需要。

例如：Data Analytics制作的“客户RFM群体分析”

RFM模型是客户管理中的一个经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。

消费金额Monetary：衡量用户对企业利润的贡献，消费金额越高的用户，价值也就越高。

消费频率Frequency：衡量用户的忠诚度，是用户在限定的期间内购买的次数，最常购买的用户，忠诚度也越高。

最近一次消费时间Recency：衡量用户的流失，消费时间越接近当前的用户，越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。

四、矩阵分析法

比如在电商行业，我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析，如图所示，左上角的是浏览量低的，然后加购次数多的，这说明产品其实是有很大潜力的，这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览；右下角的浏览量高，但加购数低的，说明这个时候他的资源位置是好的，但是用户对这部分的产品并不感兴趣的，我们就需要对其进行相应的位置调整。

五、关联分析法

关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。

关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。

可从数据库中关联分析出形如"由于某些的发生而引起另外一些的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。

六、指标分析法

在实际工作中，当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时，我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、值、最小值等，下面我们分别来介绍：

1.平均数

平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的异程度，比用总量指标对比更具说服力。除此以外，利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，也更能说明其发现趋势和规律。

比如，汽车行业的自媒体如果想要分析数据，可从两个方面来分析：①外部：行业内整体公众号的平均打开率是多少，我们距离行业平均水平相多少，该如何去做一些优化；②内部：针对每个月都在尝试的各种选题和内容运营策略，可以分析本月比上月平均打开率又增加了多少，这个月的选题是否有一些爆款，爆款文章平均打开率是多少，标题有什么特点等等。

2.众数、中位数

众数也就是数据中的一种代表数，它反应的是数据的一种集中程度。比如说，，最满意都与众数有关。众数本质上来说，反映的是数据中发生频率的一些数据指标，在做数据分析时，我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点，然后进行提炼和总结，然后得出一些改进的意见。

在做数据分析时，如果各个数据之间的异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。

3.（小）值

（小）值在平时做数据分析工作时比较常见，只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的，比如说销售团队里的销售冠军，电商爆款商品等，如图所示，我们可以将销售额的几款商品提出来，然后我们去总结共性，找到原因，然后到其他的商品，最终提高平均转化率。

七、对比分析法

对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。它可以非常直观地看出事物某方面的变化或距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或距是多少？对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。

静态比较：在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同的比较、也叫横向比较，简称横比；

动态比较：在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。

这两种方法既可单独使用，也可结合使用。

进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。

在使用对比分析法时，需要先注意以下几个方面：①指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量；②对比的对象要有可比性；③对比的指标类型必须一致。无论数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。

1.时间维度对比

同一指标在不同时间维度下的对比，如同比、环比、定基比等。同比就是与去年的同一个时间段进行对比分析，可以是季、月、周、天；环比就是和上一个时间段来对比（也有和下一个时间段对比的，也叫后比），例如本月和上月，本周和上周对比；定基比是和某个指定的时期进行对比分析，比如2013年每个月都和2013年1月的销售额进行对比取值。

如图为各月销售额对比，时间范围一致（均为月汇总）、指标一致、指标含义一致、其表现的为整个企业信息，总体性质可比。

就是不同空间数据的对比，比如华北区和华南区对比，和上海，上海古北店和成都春熙路店进行对比。相似空间的对比对象必须是形态上比较接近，先进空间则是和同一种形态中的空间进行对比，与扩大空间的对比，比如和全国的数据对比，王府井店和全的数据对比，和竞争对手的对比也在此列。

如图为2018年全年各销售小组销售额对比，其对比的时间范围一致、指标一致、指标含义一致、维度为各个销售小组，具有相同性质。

3.对比

和标准的对比是销售中非常重要的一环，所有的绩效考核都是标准，例如销售实际达成金额与销售达成金额对比，看销售是否完成当初指定的，如果没有完成，原因在哪里。

4.与经验值或理论值对比

以上就是7种常见的数据分析方法，在不同领域的工作中，它们通常都是以不同的形式展现出来的，我们需要在拥有数据面前，清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效，结合场景灵活运用，没有的分析方法只有最适合的。

数据分析分为哪几个步骤?

EXCEL不美观，不清晰

说到数据分析，大家里面想到的是高大上的分析方式，好像高高在上无法企及，实际上并没有那么神秘，下面就让我们一块来揭开数据分析神秘的面纱。

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为提供数据参考。

数据分析的精髓在于分析的思维，所以在分析之前需要明确分析的目的是什么以及分析的思路是什么，这个可以用到5h1w进行拓展自己的思维，一般情况明确为什么，为什么进行这次数据分析;解决什么，解决什么问题;哪些角度，从哪些角度思考解决方法，哪个方法更好等等。

明确思维之后就需要做好数据收集的工作了，数据的来源对数据分分析也是十分重要，尽可能获取一手数据，如原始数据，此外还有数据库中的数据，出版的年鉴，统计网站和普查等。

数据分析，这里就需要有个清晰的思路，明确的目的的情况下选择合适的分析方法进行数据的分析。

数据分析出来的结果需要用合适图表的形式展现出来，这样可以帮助我们更清晰的得出数据分析的结果，更全面的表达观点。

报告的撰写，内容主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据的来源，本次数据分析的过程，分析的结论和要点等。更全面的展现出数据表达的含义。

大数据分析的常用方法

市场购物篮分析

常见的10大分析方法是

二、关联规则方法：数据中隐藏的关联网

记忆基础推理法

.决策树

.基因算法

.群集侦测技术

.连结分析

在线分析处理

类神经网络

区别分析

罗吉斯回归分析

常见工具分为：

分析报告：PPT、Off

大数据分析通常是指目标数据源是海量的，需要更便捷地进行采集和爬取分析。需要掌握扎实的数据库和代码能力。

CDA数据分析师认证平台，是专业的数据分析师认证平台，企业认可度高，更加详细的方法可以到这个平台咨询下。

数据挖掘算法、可视化分析、语义引擎、数据质量与数据管理、预测性分析

九大常用数据分析方法

1、直接评判法

直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。

直接评判法有两个必要的条件：一是有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。

2、对比分常用的数据分析工具，掌握Excel的数据表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。析法

对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析异进而揭示这些数据所代表的规律。

对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。

通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。

3、分组分析法

分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。

分组分析法遵循相互，完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的异性，这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。

4、结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。

例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。

5、平均分析法

例如，在分析今日的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。

6、矩阵分析法

例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。

7、漏斗图分析法

漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。

重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。

9、回归分析法

回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。

例如，将今日粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。

常用的数据分析思路是什么?

PowerBI/Tableau，强大的商业智能BI工具

01） 接下来就是对找到的数据进行处理，清洗数据，对数据进行转换，数据的分组等，数据中错误的需要修改或者删除，不是一维表的需要转换成一维表，数据的分组会让数据分析更加高效。分类分析

02） 矩阵分析

03） 漏斗分析

04） 相关分析

05） 逻辑树分析

06） 趋势分析

07）行为轨迹分析

赵兴峰老师主讲数据分析师全体系育成课程，最常用的数据分析思路与方法：对比分析，对比分析案例、思路、方法、模型及对比分析三要素

数据分析的基本步骤有哪些?

1.分析设计 首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的。

2.数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包下图是某大型矿业公司将下级馆上交资料分为：项目、科技部项目、资源部项目和公司项目，可以从中看出，项目资料上交率滞后，只有70%上交率，公司项目资料上交，上交率为。分析后得出结论，需要加强项目、部级项目地质资料摧交力度。括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。

3.数据处理 数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

4.数据分析 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5.数据展现 通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢?一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

6. 报告撰写 数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结数据采集汇总：Excel、果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。