什么“專業技能”是數據分析師的需要？假如有人建議您學習R語言，tableau,PowerBI，那么小編建議，最好從最基本和最核心的數據分析方法開始學習只要掌握一些基本的數據分析方法，再配合Excel表格，就足以完成各種數據化操作。以銷售行業數據分析為例，接下來就由小編為您介紹大數據的數據分析方法。

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大數據的數據分析方法

一、對比

在所有數據分析方法中，對比是最基礎的，也是大家熟悉的。常言道，沒有對比，沒有分析。講到對比分析法。對比在真實的分析場景中有不同的應用范圍。例如有環比、同比、橫比、縱比、絕對值對比、相對值對比等。接下來，我們將分別解釋它們不同的應用場景。

1.絕對和相對價值的對比

理論上說，絕對值包括正、負、零三個數值。在電商數據分析中，一般指的是正數之間的對比，如銷售額、退貨額等；相對值對比，就是指轉化率、完成率等這類相對數的比較。

2.環比

月度是指統計周期內數據與上期數據的比較，例如2017年6月數據與2017年5月數據比較。

對于電商數據分析，由于各自然月之間的銷售差值較大，若采用絕對指標，則很難觀察企業的變化情況。

所以，一般都會采用相對指標來做環比分析，如2017年6月銷售達標率為102%,2017年5月銷售達標率為96%，這樣就很容易知道兩個月之間的轉化率優劣。但是，如果我們以絕對值進行比較：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比就很難判斷到底哪個月的銷售額更好。

3.同比

年率是指統計周期內的數據與去年同期的對比，例如2017年6月銷售額為500萬，2016年6月為450萬，同比增長11.1%。

年率分析是電商分析中最常用的數據分析方法。透過同比情況，我們可以粗略地判斷，商店在近一年的經營能力，是保持增長還是呈下降趨勢。

二、分類分析

1.分類分析

即對需要分析的所有數據單元，按某種標準打上標簽，再按標簽分類，再用匯總或對比的方法進行分析。服裝業中經常用來做分類分析的標簽有“分類目錄”“價格條子”“季節條子”“年份”等等。用“年份”“季節”這一維度對商品庫存進行細分，我們可以很容易地知道有多少貨物屬于“庫存”，又有多少屬于“適銷品”；

2.杜邦分析法

但在電商領域，杜邦分析經常用來尋找銷售變動的細微因素。正如圖3-4所示，是根據杜邦分析原理，對影響銷售額的所有量化指標進行統計的一種常用分析方法。這種方法可以幫助我們從微小的微粒數據中發現影響銷售的因素。

三、轉換

轉換分析是電商、游戲等互聯網行業特有的分析方法，在傳統行業中很少進行零售分析。轉換分析常用于頁面跳躍分析、用戶流失分析等業務場景。轉換分析的表現形式一般選擇漏斗模型，如圖3-5所示，即模擬某電商商店的流量轉換，并以漏斗圖的形式呈現出來。轉換分析法的先決條件，是首先要確定一條“轉化路徑”，它是我們的“解決辦法”，它是決定我們接下來的分析是否能達到目標的重要因素。在“轉化路徑”確定之后，我們需要羅列出“路徑”中的每一個“節點”，并在節點下統計出重要數據。并將每個節點的數據按路徑表示為漏斗圖。

      實際上，當我們解決問題的時候，有各種各樣的方法，正如我們解決問題時，有著各種各樣的“解決思路”。有時，在面對同樣的問題時，兩種不同的解決思路就能達到解決問題的目的，但更多的時候，只有正確的思路才能正確地解決問題。以上就是小編為您介紹的大數據的數據分析方法。