數據分析更多地是從業務背景上解釋數據，提取并匯總隱藏的信息，并尋找有價值的內容。因為在這個過程中，數據是客觀的，所以對人負責。雖然結論是正確的，但結論是正確的，因此，從客觀數據到人主觀，需要一種科學的分析方法作為橋梁，幫助數據信息更好、更全面、更快地傳遞。接下來就由小編為您介紹數據分析有哪些方法，數據分析常見方法。

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數據分析有哪些方法

一、趨勢分析

        在存在大量數據時，我們需要更快更方便地從數據中查找數據信息，而在這一過程中需要使用圖形功能。所說的圖形功能是使用EXCEl等繪圖工具來繪制圖形。在長期的跟蹤中，趨勢分析經常被用來跟蹤核心指標，如點擊率，GMV和活動用戶。一般情況下，只生成一個簡單的數據趨勢圖，但不分析數據趨勢圖。一定要和上面一樣。這些數據有那些趨勢變化，不管是周期性的、有沒有拐點，分析背后的原因，內部還是外部。最好的趨勢分析輸出是比率、環比、年和固定基數比率。舉例來說，2017年4月GDP比3月增長了多少，這是月環比關系，月環比反映了近期趨勢的變化，但有季節性影響。為排除季節因素的影響，我們引進了同比數據，比如2017年4月GDP比2016年4月增長了多少，這是年度數據。

二、對比分析

         橫向的反差：水平的反差就是和自己比較。最為常用的數據指標是，需要與目標值進行比較，以確定我們是否完成了目標；了解我們上月月的月增長率。

         垂直對比：簡單地說，是不同的對比。為了了解自己的市場份額和市場地位，我們必須和競爭者做個比較。

三、象限分析

        每一比較對象根據不同的數據分為四個象限。若把智力和智力進行劃分，則可分為兩個維度和四個象限，每一個人都有自己的象限。一般而言，IQ保證一個人的下限，EQ提高一個人的上限。以一個象限分析法為例，在實際工作中使用過：一般p2p產品的注冊用戶是由第三方渠道控制的。假如你可以將流量源的質量和數量分成四個象限，然后選擇一個固定的時間點，比較每個通道的流量成本效應，那么這種質量可以作為流量保留總量的維度。就優質和大量的通道而言，繼續采用優質、量小的通道，低質低量的通過率，低質高量的嘗試策略和要求，如象限分析等，使我們能夠比較和分析時間，以獲得非常直觀和快速的結果。

四、交叉分析

         比較法包括水平法和垂直法。若要比較水平和垂直方向，可使用交叉分析法。交互分析是將數據從多個維度交叉顯示，從多個角度進行組合分析。通常將應用程序數據分為iOS和Android。交互分析的主要功能是對數據進行多維分解，找出最相關的維度，探索數據變化的原因。

        常見的數據分析維度為：分時、分通道（不同流量源的數據是否改變）、分用戶、分地區，該方法又可分為從粗到細的交叉分析法。趨勢分析、對比分析、象限分析和交叉分析是數據分析中最基本的部分。不管是數據驗證還是數據分析，尋找趨勢、進行比較、劃象限、細分，數據才能發揮應有的作用。以上就是小編為您介紹的數據分析有哪些方法，數據分析常見方法。