常用的數(shù)據(jù)分析方法有描述統(tǒng)計、深度分析、相關分析、回歸分析、聚類分析等。本文將結合實際案例，為大家一一講解這些數(shù)據(jù)分析的方法。下面就有小編為您帶來數(shù)據(jù)分析案例介紹的相關介紹。

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一、常用的數(shù)據(jù)分析方法

1、描述性統(tǒng)計分析

   絕大多數(shù)的報紙、雜志、公司報告上的統(tǒng)計信息都會以簡單、易懂的方式匯總和展示，這種將數(shù)據(jù)以表格、圖形或數(shù)值的形式匯總的統(tǒng)計分析方法稱為描述性統(tǒng)計。

   描述性統(tǒng)計分析是通過圖表或數(shù)學方法，對數(shù)據(jù)資料進行整理、分析，并對數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)、數(shù)字特征和隨機變量之間關系進行估計和描述的方法。這也是我們在日常生活最常用的一種數(shù)據(jù)分析方法，因此這里就不再用案例展開講解了。

2、信度分析

   信度即可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。企業(yè)在招聘員工時會有一套性格測試題，這里面就用到了信度分析。

   企業(yè)會在性格測試題里面放入兩道及以上相同或相似的問題，這兩道題問的內容一樣，但是具體表達描述不一樣，通過計算求職人員是否在答題時選擇結果一致的答案來分析該求職人員的可靠性。

   下面舉個常見的案例，比如：華為在考察應聘人員的自主創(chuàng)新能力時，以下相同意思的說法會出現(xiàn)在多個不同的題目中供你選擇：我喜歡創(chuàng)新；做事時我喜歡有新方法，新點子；我能想出很多主意；我喜歡提出很多主意。如果你每次選的都不相同，那么這份性格測試的可信度就會比較低，系統(tǒng)可能會判定你是一個不誠實的人，導致你通不過華為的性格測試。

3、相關分析

   相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在依存關系，對具體有依存關系的現(xiàn)象探討相關方向及相關程度。

   例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對濕度與降雨量之間是否存在依存關系，都是相關分析研究的問題。相關分析的方法很多，可以快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系，如正相關，負相關或不相關。比如有個案例是根據(jù)每日廣告曝光量和費用成本的數(shù)據(jù)，來找出廣告曝光量和費用成本之間存在依存關系，并形成模型，以便于后續(xù)做出正確的廣告投放策略。

數(shù)據(jù)分析案例

4、回歸分析

   回歸分析研究的是兩組或兩組以上變量之間定量關系的分析方法，在進行回歸分析之前需要確定變量的數(shù)量，同時也要確定自變量和因變量。比較常見的回歸分析有線性回歸。回歸分析是相關分析的深入和繼續(xù)。

   對所研究現(xiàn)象只作相關分析，僅說明現(xiàn)象之間具有密切的相關關系是不夠的，統(tǒng)計上研究現(xiàn)象之間具有相關關系的目的，就是要通過回歸分析，將具有依存關系的變量間的不確定的數(shù)量關系加以確定，然后由已知自變量值推算未知因變量的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。

5、聚類分析

   聚類分析是指樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統(tǒng)計量。通常，我們遇到的很多數(shù)據(jù)都沒有很明確或具體的分類標簽，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。

   聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。需要注意的是聚類分析是一種缺乏分類標簽的分類方法，當我們對數(shù)據(jù)進行聚類并得到簇后，一般會單獨對每個類進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

 二、數(shù)據(jù)分析案例

1、數(shù)據(jù)分析案例之迪基燒烤公司

   迪基燒烤坑是美國最成功的連鎖餐廳之一，他們于1941年開始業(yè)務，如今在美國的食物鏈中包括500多家餐廳。

   為了能更好的管理并經(jīng)營，他們正在使用一個名為“煙囪”的軟件，該軟件從忠誠度計劃、促銷活動、在線和離線調查等收集用戶數(shù)據(jù)，并向他們提供客戶的實時反饋，這有助于他們改善銷售和業(yè)務策略。

   迪基燒烤坑的首席執(zhí)行官勞拉·迪卡表示，煙囪工具幫助他們更好地應對美國的其他食品行業(yè)也就是他們的競爭對手們。Smoke Stack工具可以每20分鐘分析一次用戶數(shù)據(jù)并根據(jù)從中提取的見解做出決策，這有助于行業(yè)更好地計劃和實施各種業(yè)務及其他策略。

例如，如果Smoke Stack對客戶數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)分析，并向他們指示了特定區(qū)域內雞肋的銷售下降，并且需求與生產(chǎn)不匹配，則他們開始向該區(qū)域的客戶發(fā)送邀請，對客戶數(shù)據(jù)的總體和定期分析幫助他們領先于競爭對手。

2、數(shù)據(jù)分析案例之LinkedIn

   LinkedIn是連接全球專業(yè)人士的最成功的社交媒體平臺之一，不僅如此，它還使用客戶數(shù)據(jù)來提供更好的服務和定制的用戶體驗。

   LinkedIn商店包含了很多細節(jié)，如他們的大量用戶數(shù)據(jù)中的聯(lián)系人信息，既往病史、興趣、活動在不同的社交、網(wǎng)絡站點等，使得他們的數(shù)據(jù)倉庫意識到相應的趨勢和模式，而使用從用戶數(shù)據(jù)中獲得的見解，LinkedIn將單個用戶與他們的朋友和與他們感興趣的領域相關的人聯(lián)系起來。

   同時，它還可以幫助他們做出有關業(yè)務的決策，根據(jù)不同的趨勢，LinkedIn提供了各種可能符合用戶興趣的文章和其他服務。

   LinkedIn還使用戶能夠通過定位來向合適的人推廣他們的業(yè)務，同樣，在使用客戶的數(shù)據(jù)時，LinkedIn會確保數(shù)據(jù)的安全性，并且不會從他們的網(wǎng)站上進行數(shù)據(jù)報廢。

3、數(shù)據(jù)分析案例之Uber

   Uber是發(fā)展最快的公司之一，其業(yè)務遍及66個國家/地區(qū)的449個城市。Uber擁有數(shù)百萬用戶和大約10億次Uber游樂設施，完全統(tǒng)治了該市場。

   這個令人欣羨的成功故事背后的關鍵是使用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析來獲取意見并做出一些能改變規(guī)則的明智的業(yè)務決策。

   數(shù)據(jù)分析幫助Uber解決了定價政策、假用戶賬戶、假乘車、排名等問題，Uber通過使用Hadoop和Spark之類的技術來收集Uber每次騎行的數(shù)據(jù)。Uber的數(shù)據(jù)分析師使用這些數(shù)據(jù)來了解客戶的喜好，從而有效地解決他們的問題。

   Uber的數(shù)據(jù)分析團隊出于各種目的對數(shù)據(jù)進行了詳細的分析，例如預測乘車需求，確定票價，確定交通服務薄弱的城市等。為了最大程度地提高利潤和乘車次數(shù)，Uber采取了激增定價的方法。借助實時數(shù)據(jù)分析，它們總是在人們可能遲到時提供乘車服務，但它們的收費是通常票價的兩倍或三倍左右，這就是通過使用激增定價算法來完成的。

   他們現(xiàn)在正朝著使用機器學習算法實施價格激增來預測需求量更高的領域邁進，這將幫助他們吸收越來越多的司機。當然，在Uber，還有許多其他的用例表明了數(shù)據(jù)分析的重要性。

   數(shù)據(jù)分析在各個行業(yè)中的應用通過一些具體的案例來展示，讓我們對數(shù)據(jù)分析行業(yè)的發(fā)展前景更加有信心。   以上就是小編為您介紹的數(shù)據(jù)分析案例介紹，希望對您有所幫助。