數(shù)據(jù)是客觀的，人是主觀的。同樣的數(shù)據(jù)不同的人解讀出來的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒有對(duì)錯(cuò)，所以從客觀的數(shù)據(jù)到主觀的人，需要有一些科學(xué)的分析方法作為橋梁，幫助數(shù)據(jù)的信息更好、更全面、更快的傳遞。那么接下來小編為大家科普數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種。

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數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種

數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種

1、趨勢(shì)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更便捷來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫圖工具把他畫出來。

趨勢(shì)分析一般用于核心指標(biāo)的長(zhǎng)期跟蹤，比如：點(diǎn)擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。一般做成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖還不算分析，必須像上面一樣，數(shù)據(jù)有那些趨勢(shì)上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點(diǎn)，并分析背后的原因，無論是內(nèi)部原因還是外部原因。趨勢(shì)分析最好的產(chǎn)出是比值。有環(huán)比、同比、定基比。比如2017年4月份比3月份GDP增長(zhǎng)了多少，這就是環(huán)比，環(huán)比體現(xiàn)了最近變化的趨勢(shì)，但有季節(jié)性的影響。為了消除季節(jié)性的影響，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增長(zhǎng)了多少，這就是同比。定基比就更好理解，就是固定某個(gè)基點(diǎn)，比如將2017年1月份的數(shù)據(jù)作為基點(diǎn)，定基比則為2017年5月份的數(shù)據(jù)和2017年1月份的數(shù)據(jù)做對(duì)比。

2、象限分析

依據(jù)數(shù)據(jù)的不同，將各個(gè)比較主體劃分到4個(gè)象限中。如果把智商和情商進(jìn)行劃分，就可以劃分為兩個(gè)維度四個(gè)象限，每個(gè)人都有自己所屬的象限。一般來說，智商保證一個(gè)人的下限，情商提升一個(gè)人的上限。

一個(gè)之前實(shí)際工作中用過的象限分析法的例子。一般p2p產(chǎn)品注冊(cè)用戶都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個(gè)象限，然后選取一個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)，比較各個(gè)渠道的流量性價(jià)比，質(zhì)量可以用留存的總額這個(gè)維度作標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對(duì)于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴(kuò)大引入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量pass，低質(zhì)量高數(shù)量嘗試一下投放的策略和要求，這樣的象限分析可以讓我們?cè)趯?duì)比分析的時(shí)候得到一個(gè)非常直觀和快捷的結(jié)果。

3、對(duì)比分析

橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕取Ｗ畛Ｒ姷臄?shù)據(jù)指標(biāo)就是需要跟目標(biāo)值比，來回答我們有沒有完成目標(biāo)；跟我們上個(gè)月比，來回答我們環(huán)北增長(zhǎng)了多少。

縱向?qū)Ρ龋汉?jiǎn)單來說就是跟他人比。我們要跟競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比，來回答我們?cè)谑袌?chǎng)中的份額和地位是怎樣的。

很多人可能會(huì)說，對(duì)比分析聽起來也很簡(jiǎn)單么。那我舉個(gè)例子，有個(gè)電商的簽到頁(yè)面，昨天它的pv是5000，你聽到這樣的數(shù)據(jù)有啥感受？

你不會(huì)有任何感受，如果說這個(gè)簽到頁(yè)面的平均PV是10000，說明昨天出現(xiàn)了重大問題，如果說簽到頁(yè)面的平均pv是2000，則昨天有個(gè)躍升，數(shù)據(jù)只有對(duì)比，才能產(chǎn)生意義。

4、交叉分析

對(duì)比分析既有橫向?qū)Ρ龋钟锌v向?qū)Ρ取Ｈ绻认霗M向?qū)Ρ龋窒肟v向?qū)Ρ龋陀辛私徊娣治龇ā＝徊娣治龇ň褪菍?duì)數(shù)據(jù)從多個(gè)維度進(jìn)行交叉展現(xiàn)，進(jìn)行多角度的結(jié)合分析。

在分析app數(shù)據(jù)的時(shí)候，通常會(huì)分ios和安卓來看。

交叉分析的主要作用就是從多個(gè)維度細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來探索數(shù)據(jù)變化的原因。

       數(shù)據(jù)分析更多的是基于業(yè)務(wù)背景來解讀數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)背后信息總結(jié)出來，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的內(nèi)容。互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，每天各行各業(yè)都在產(chǎn)生數(shù)量無法預(yù)估的數(shù)據(jù)碎片。只有在合理的時(shí)間內(nèi)管理，整理這些龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，才能幫助企業(yè)獲得自己想要的數(shù)據(jù)，從而更好地提出經(jīng)營(yíng)管理對(duì)策。那么以上就是數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種的全部?jī)?nèi)容了，希望能幫助大家。