数据分析培训,数据分析方法有哪些

数据分析的方法是什么

常见数据分析方法包括：聚类分析，因子分析，相关分析，对应分析，回归分析，方差分析等。

1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析(Cluster Analysis)

聚类分析是指对物理或者抽象对象集合进行分组，并将其转化为一个相似对象所构成的若干个类进行分析的过程。在许多应用场合需要对数据进行归类处理，如数据分析、数据挖掘等，因此聚类技术越来越受到人们的关注和重视。聚类就是把数据归类为不同类别或簇等过程，因此，同一簇内的物体具有较大相似性，并且不同簇之间的物体具有较大的相异性。

2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析(Factor Analysis)

因子分析就是指对变量群共性因子提取的一种统计技术进行研究。在统计分析领域内，因子分析已得到广泛的应用和发展。因子分析即从海量数据中发现内在联系，降低决策难度。在现代经济管理领域里，利用因子分析进行数据分析，已经成为一种重要手段。因子分析方法大约有10余种，例如重心法等、影像分析法、极大似然解等、最小平方法，阿尔发抽因法等、拉奥典型的抽因法等。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(Correlation Analysis)

相关分析（correlation analysis），所谓相关分析，就是研究现象间有无一定依存关系的方法，还讨论了特定具有依存关系现象的有关方向和有关程度。

4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析（Correspondence analysis）又称为关联分析、R-Q型因子分析通过对定性变量所组成的交互汇总表进行分析，揭示了变量之间的关联。该方法能从多维角度对事物进行分类研究。能揭示相同变量各范畴间的区别，及各变量各范畴间的对应关系。因此它是一种有效地探索复杂系统内部规律的工具，在自然科学和社会科学领域得到了广泛而深入的应用。对应分析的基本思路就是把联列表行与列之间要素的比例结构用点的方式在更低维空间上表达。

5、回归分析等

研究了一种随机变量Y与另一（X）变量或一组（X1,X2,？，Xk）变量相依关系的统计分析方法。这种分析方法在统计理论与应用中有着重要意义。回归分析（regression analysis）就是测定两个或多个变数之间相互依存定量关系的统计分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 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，应用于2个或2个以上样本均数差异显著性检验。在统计学中应用广泛，尤其适用于医学研究和流行病学调查。受多种因素影响，研究得到的资料呈波动状。

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通常有哪些数据分析方法？

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这种分析方法最为普遍。从操作上看，该方法为数据分析师测量操作提供重要指标。

比如月收入与亏损账单。在对客户进行分析之前，需要将其转化成可供理解的形式。数据分析师能够透过这些帐单，得到海量客户数据。描述型分析是一种将客户数据转换成图结构并进行图形显示的过程，它能帮助企业更清晰地认识到潜在的问题以及对其进行改进的方向。掌握顾客地理信息，是一种“描述型分析等”的研究方法。使用可视化工具，能有效地强化描述型分析中提供的数据。

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描述性数据分析接下来进行诊断型数据分析。描述性统计分析主要是为了发现变量间存在着哪些因果关系以及如何建立因果模型，而诊断型统计分析则是要找出影响因素之间的关系和作用机理，从而为解释变量的变动提供依据。通过对描述型数据进行评价，诊断分析工具可以使数据分析师对数据进行深入分析，钻出资料的心脏。

好设计BI dashboard可以集成在一起：按时间顺序读入数据、特征过滤，钻取数据的功能，为了更好地对资料进行分析。

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预测型分析在预测中的应用较多。事件将来的概率、预测可量化的数值，或对事物发展的时点进行估计，这一切均可借助预测模型得以实现。

预测模型一般采用多种可变的数据进行预测。不同类型的数据可能有不同的特征或特性。数据成员多样化和预测结果关系密切。当我们考虑一个问题时，如果不知道其具体特征或属性信息，那么很难作出准确的决策。在不确定的情境中，预测有助于更好地决策。随着计算机性能和计算能力的不断提高，预测技术正变得越来越简单，而其应用范围却日益广泛。预测模型还是许多领域都在应用的一种重要手段。

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在数据价值与复杂度分析中，接下来是指令型分析。在指令型分析中，首先要建立一个简单而实用的指令模型。指令模型是建立在“这是怎么回事”的基础之上、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，以协助使用者确定应采取的行动。本文介绍了几种常用的指令类型及它们之间的关系，并讨论了在不同情况下要采用何种方法才能有效地进行指令型分析。一般指令型分析并不独立采用，而是在前面所有的方法都做完以后，最后需完成分析方法。

数据分析方法等

常用的分析方法包括：分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关分析等，逻辑树分析、趋势分析等，行为轨迹的分析等。在这里我想介绍一下最常用也是比较有效的方法——因果推断法。我拿HR的作品举个例子，解释以上的分析应该如何进行，以获得洞见。

01）进行分类分析

例如，划分为不同的部门、不同的岗位层级、不同年龄阶段，以对人才流失率进行分析。例如，查出某一行业的流失率尤其高，然后再进行分析。

02）矩阵分析等

例如，企业对价值观、能力等方面进行评估，则可将考核结果制成矩阵图，胜任力较高，价值相匹配的雇员、胜任力与价值不相称的雇员、胜任力较弱的价值匹配员工、能力较弱价值不相称的雇员分别占有多大份额，由此找出企业人才健康度。

03）漏斗分析等

例如记录招聘数据、投简历，过初筛，过一个面，过两个面，过最后面，接Offer，顺利进入职场、通过试用期是整个招聘漏斗由资料，能看出哪一个环节也能达到优化的目的。

04）有关的分析

例如，企业各分店人才流失率相差悬殊，然后能将各分店员工流失率，跟分店某些特征（地理位置，薪酬水平，福利水平，雇员年龄和管理人员的年龄）因素做相关性分析，找出最能留住雇员的关键要素。

05）逻辑树分析等

例如，最近发现，雇员满意度下降，然后拆解，满意度跟随薪酬，福利和职业发展而变化、工作氛围有关系，接着薪酬又分基本薪资与奖金，如此逐层拆解，发现满意度各影响因素中变化因素，由此获得洞见。

06）趋势分析等

比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析等

例如追踪一位销售人员从进入职场，开始创造绩效，绩效迅速增长，进入疲惫期，逐步趋于稳定等行为轨迹。

常见数据分析方法是什么？

常用数据分析方法是什么？

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在拥有海量数据的情况下，我们想更快一些，更加便捷的在资料中寻找资料信息，这个时候就需要用到图形的功能。在这里，我们可以把一些复杂繁琐的问题通过图形方式进行处理，从而提高工作效率，简化计算过程。所谓图形功能，是指使用EXCEl等绘图工具进行图形绘制。

趋势分析一般应用于核心指标的长期追踪，如点击率、GMV以及活跃用户数等。在趋势图上，可以直观地显示出变化情况以及变化趋势，从而对市场做出预测，帮助投资者作出正确的投资决策。一般情况下，只是做了一张单纯的数据趋势图，但是不是对数据的趋势图进行分析。因为任何一种趋势分析方法都不可能完全揭示出所有的信息。就得如上所述。通过对这些历史数据进行统计处理，才能得到有用的信息。数据有那些趋势上的变化，不管是周期性，有无拐点，并对其背后原因进行了分析，或者内或者外。趋势图中所描述的现象可以是短期或者长期的，也可能是偶然出现的，这些都取决于数据本身及其特征。趋势分析最佳产出为比率和环比，同比与固定基数的比值。在进行这些比较时需要考虑到季节变动对指标产生的不同效应。比如2017年4月份GDP与3月份相比有多大增长，环比关系中，这种环比关系，体现出最近走势的转变，但是有季节性的影响。在对增长率进行预测时，需要考虑季节因素。以排除季节性因素，介绍同比数据等：2017年4月GDP比2016年4月增长了多少，比去年同期的数据。如果采用固定比例比则会使结果失真，因为它忽略了季节因素的作用。对固定基准比率有更深入的了解，也就是固定某基准点等，选取2017年1月份数据作为基准，固定基准比率为2017年5月份数据和这一数据在2017年1月份的对比。

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水平对比度：水平对比度指和自身的对比。如果你的数据和上月比有较大差异的话，说明你已经完成了预期目标。最常被使用的数据指标就是要和目标值做对比，为了知道自己有没有达到目的；其次，还可以观察到哪些变量在不同时间点表现出了较大差异。对比上月，想知道我国环比增长。

纵向对比：通俗地说就是和别的比较。要想知道自己所占的市场份额及地位，就得跟竞争对手比。

也许很多人会说，比较分析，听上去容易。在我刚开始接触电子商务时，有一天我上网访问一个网站。下面我举例说明。每天有上千万的用户注册，其中有很多用户都是每天都要进行在线交易。拥有电子商务公司登录网页。昨天的PV是5000。您是否会感到非常紧张？你怎么看这样的资料？如果今天没有什么问题的话，那么昨天就已经过去了，因为它已被记录在你的签到页面上了。你就没有什么感受。这是因为在当天的时间内，所有用户都是以相同方式访问该签到页面。如果这个签到页面平均PV是10,000，那么就说明昨天出了大毛病。在这个情况下，我们需要对用户进行统计和分析，并根据结果来制定相应的对策。若签到页面PV均值2000，那么昨天就来个跳。资料只有经过对比，才能显示出其含义。

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据不同资料显示，每一个比较对象都被划分为四个象限。如果将IQ和EQ划分，然后可分为2个维度，4个象限，各具象限。在这个基础上再进行细分，就形成了我们所说的性格类型。通常情况下智商确保了个人的最低限度，情商增加了个人上限。

谈谈象限分析方法实例，在实践中得到应用：一般情况下，p2p产品注册用户受第三方渠道支配。当他们购买了一个新产品时，需要评估其对消费者的价值以及对企业的影响，以便决定是否应该引入新渠道并维持现有的渠道。若你能按流量来源质与量分成4个象限，再选取固定时间点，对各通道流量成本效果进行对比，那么，这种品质可作为保留之总金额之维度作为准则。这个方法是基于对每一类型通道的不同特征进行评估来确定是否有必要将它们重新分类。对优质高量渠道，不断加大优质，低量渠道导入力度，低质量，低数量地采用，低质量，高数量等尝试策略与需求，比如象限分析，它能使我们对时间进行对比分析，从而得到一个很直观、很迅速的效果。

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比较分析有横向与纵向的比较。交叉方法是一种将不同的指标或变量进行综合对比，以获得更全面信息的统计技术。若要在水平与垂直两个方向上同时进行对比，然后可采用交叉分析方法。交叉分析方法是一种从多种维度对数据进行交叉展示的方法，并且多角度实施组合分析。

对应用程序数据的解析一般有iOS与Android两种方式。

交叉分析主要作用是将数据从几个维度进行细分，找出与之关联程度最高的维度来探讨数据改变的原因。