數據分析的幾種常用方法概覽

2020-11-30 騰訊網

數據分析常用方法概覽（之一）

對數據進行分析的方法很多，常用的有對比分析法、分組分析法、結構分析法、交叉分析法、漏鬥圖分析法、矩陣分析法、綜合評價分析法、5W1H分析法、相關分析法、回歸分析法、 聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、時間序列、方差分析等等。

今天，我們先簡單了解下部分數據分析方法。

對比分析法

即比較分析法，對數據進行比較以分析數據間的差異，包括靜態比較和動態比較。靜態比較又稱橫向對比，在同一時間下對不同指標進行的對比；動態比較也稱縱向對比，是在同一總體條件下對不同時期指標數值進行的比較。目的是揭示數據代表的事物的發展變化和規律性。

圖表1 DataFocus對比不同年度銷售金額

分組分析法

結合對比法，把總體中不同性質的對象分開，並進行對比以便了解內在的數據關係。

結構分析法

亦稱比重分析，分析總體內各組成部分佔總體的比例以及構成的變化，從中掌握事物的特點和變化趨勢。

平均分析法

應用平均數進行比較分析的方法。用來反映總體在一定時間、地點、條件下某一數量特徵的一般水平。

交叉分析法

即立體分析法，常用於分析變量之間的相關關係。將不同維度數據交叉展現，進行多角度結合分析的方法。

圖表2 DataFocus_交叉分析

漏鬥分析法

結合對比、分組分析法，可以比較同一環節優化前後效果、不同用戶群轉化率，同行類似產品的轉化率。反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化情況，常用轉化率和流失率兩個指標。

矩陣分析法

即矩陣關聯分析法，以事物的兩個重要屬性為分析的依據，進行分類關聯分析，為解決問題和資源分配提供參考依據。

綜合評價分析法

將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行評價，如企業經濟效益評價。包括主成分分析法、數據包絡分析法、模糊評價法等。

通過對以上八種數據分析方法的概覽 ，相信大家對數據分析的方法之多有了更深入的理解。下一篇，我們將繼續介紹其他八種常用的數據分析方法。

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