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  • 常用的分析方法
    千次阅读
    2021-01-06 23:31:33

    一、矩阵关联分析(象限分析法)

    1. 定义
      将事物的两个重要指标作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析(或象限分析)。

    2. 作用
      (1)将有相同特征的事件进行归因分析,总结其中的共性原因;
      (2)建立分组优化策略;

    3. 应用场景
      只要两个指标之间线性无关且放在一起有意义都可以用象限分析 。如:转化率和客单价, 售罄率和单款产出,单款库存深度(数量)和 上新款数。
      (1)每次营销活动的点击率和转化率
      在这里插入图片描述
      (2) 用户对产品重要性和满意度
      在这里插入图片描述

    4. 举例实现
      通过一个简单案例,对各种渠道的销售额及毛利率进行矩阵关联分析项目,建立分组优化策略
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述分别结算出两组特征的平均值,然后将坐标轴位置移动到另一个特征平均值的位置(本例中销售额平均值=166371,毛利率平均值=491)
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      纵坐标操作与横坐标操作步骤相同,然后再将横纵格栅右键删除
      在这里插入图片描述

    至此,矩阵关联分析的主要步骤已经完成,剩下的渲染设计工作,就见仁见智了!!!

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  • 常用的统计分析方法

    千次阅读 2020-12-27 12:53:30
    分析方法 频率分析 主要用于查看数据基本分布特征,数据清晰,各种统计量、基本报告数据源等 数据探索 探索性分析主要是从统计的角度查看统计量来评估数据分布,主要用于异常值侦测、正态分布检验、数据分段、分位点...

    分析方法

    频率分析

    主要用于查看数据基本分布特征,数据清晰,各种统计量、基本报告数据源等

    数据探索

    探索性分析主要是从统计的角度查看统计量来评估数据分布,主要用于异常值侦测、正态分布检验、数据分段、分位点测算等

    交叉表分析

    交叉分析、是市场研究的主要工作,大部分研究分析均使用,主要用于分析报告和分析数据源,各种图表等,当然其中也有卡方检验和T检验,寻找差异

    表(Table)分析

    类似于Excel的数据透视表,连续数据和离散数据均可使用,也可以用作卡方检验和T检验

    卡方检验

    它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个以及两个以上样本率(构成比)以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数实际频数的吻合程度或拟合优度问题

    T检验

    假设检验方法,主要用于比较两个总体均值的差异是否显著

    方差分析

    超过两个总体的均值检验,也经常用于实验设计后的检验问题

    相关分析

    线性相关性,只有变量呈现相关我们呢才能进行影响关系的研究,但是记住主要是线性相关,不相关不代表没有关系

    变量处理

    在这里插入图片描述

    相关性分析

    研究不同变量间是否有关系,以及关系密切程度的一种常用的统计方法

    适用场景

    发现数据间的关系,发现市场上决定性的或显著的属性,例如对于选择不同品牌的重要和有显著区别的属性
    在这里插入图片描述

    回归分析

    回归分析是确定两种或者两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。相关分析研究的是现象之间是否相关,一般不区别自变量或者因变量,而回归分析要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并且用数据模型来表现其具体关系。应用于满意度研究、消费者研究、市场预测以及一些专业技术研究等方面。在实际应用中,回归分析根据变量的数目划分为二元变量回归和多元变量回归,回归的形式包括线性回归和非线性回归等。

    • 通常,线性回归是常用的一种方法,二元线性回归的方程表示为:Y = C + bx + e
    • 多元线性回归方程与线性回归相似,但是有更多的独立变量,其线性方程表示为:Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 +…+ e
      在这里插入图片描述
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    聚类分析

    是指把具有某种类似相似特征的物体或者事物归为一类的方法和技巧。目的在于辨别在某些特性上相似的事物,并且按照这些特性将样本划分为若干类(群),使得在同一类内的事物具有高度的同质性,而不同类的事物则有高度的异质性。

    聚类分析主要用于

    • 进行市场细分
    • 定量用户画像
    • 流失用户分群
    • 为市场测试确定相匹配的城市
    • 在市场结构分析中识别竞争者
    • 对产品进行分类
    • 确定分层抽样的层次

    因子分析

    其基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系(即抽象和降维)。常用其他技术联合使用,应用于满意度研究,市场细分研究中

    • 目前因子分析包括探索性因子分析(Exploratory Factor Ana-lysis, EFA)和验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)
    • 在实际应用中,通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标,而管理者则根据这些指标的重要性决策需要首先解决的市场问题或者产品问题

    判别分析

    这种分析方法能够依据样本某种特性,以判别样本所属类型。与聚类分析不同的是,判别分析是在已知研究对象可用某种方法分成若干类的前提下,建立判别函数,用以判定未知对象属性已知分类中的哪一类

    • 在市场研究中,判别分析主要用于对一个企业进行市场细分,以选择目标市场,有针对性地进行广告、促销等活动。
    • 判别分析的普通公式为:Z = b1 * X1 + b2 * X2 + b3 *X3 + …+bn * Xn其中,Z为判别值;b为判断系数,x为自变量

    对应分析

    这是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也是强有力的数据图示技术,也是强有力的市场研究分析技术。

    • 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示
    • 它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上,将样品的大类及其属性在图上直观而且又明了的表示出来,具有直观性
    • 对应分析应用在市场细分,产品定位等场景
    • 对应分析可以分为简单对应分析和多重对应分析
    • 当研究设计的分类变量类别比较多的时候,可以得到更加精确,更加全面的分类变量间关联的结果

    路径分析

    路径分析是探索和分析事物内部复杂的因果关系的一种统计方法。多元回归分析将所有自变量置于相同的位置,其假设过于简单,不能揭示事物之间的复杂因果关系,例如自变量和因变量之间相互影响关系的情况
    在这里插入图片描述

    结构方程

    结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的因变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量,能够同时处理多个因变量。结构方程模型可以代替多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系

    • 使用Amos或者LISRAL来完成,可以用来分析复杂的变量关系

    应用场景

    • 用户满意度模型指标的建立
    • 产品使用驱动力研究
    • 流失用户影响因素分析
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    应用场景总结

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    分析路线指导图

    在这里插入图片描述

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  • 描述分析(描述性统计分析)就是用来概括、描述数据的整体状况以及数据各特征的统计方法。 描述的内容分为: 集中趋势:平均数,众数、中位数、四分位数 离散程度:方差、标准差、极差、变异系数、四分位差 分布...

    由于我目前还没有熟练掌握SPSS,Python等高级一点的工具,而且描述性分析过于简单,所以本文将介绍如何用Excel实现描述性分析。

    一、描述性分析基本概念

    描述分析(描述性统计分析)就是用来概括、描述数据的整体状况以及数据各特征的统计方法。

    描述的内容分为:

    1. 集中趋势:平均数,众数、中位数、四分位数
    2. 离散程度:方差、标准差、极差、变异系数、四分位差
    3. 分布形态:偏度、峰度

    其中峰度和偏度是用来测量数据正态分布特性的两个指标。

    拓展:一般在工作中还会使用环比和同比来进行描述性分析。

    环比增长率=(本期数-上期数) / 上期数 * 100% 

    如:(2019年10月销量-2019年9月销量 )/2019年9月销量*100%

    同比增长率=(本期数-上一同期数) / |上一同期数| *100%

    如:(2019年10月销量-2018年10月销量)/2018年10月销量*100%

    拓展:标准化及归一化

    数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上。

    1、标准化:

    公式:  x*=\frac{x-\mu }{\sigma }(其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差)

    结果:数值的均值为0,标准差为1的正态分布

    应用:(1)数据不稳定,存在异常值和噪音的时候(2)距离计算,PCA降维,数据不符合正态分布的时候

    2、归一化:

    公式:x*=\frac{x-min}{max-min}

    结果:把数据变成[0,1]区间的数值

    应用:(1)输出结果范围有限定(2)数据稳定,不存在极端的最大值或最小值(3)数据符合正态分布

    二、用Excel的函数实现描述性分析

    1、平均数:从上图可以看出:老用户的平均消费额比新用户的平均消费额高;

    2、四分位数:

    用QUARTILE函数来返回一组数据的四分位数。

    语法:QUARTILE(array,quart)

    QUARTILE 函数语法具有下列参数:

    array:要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域。

    quart:指定返回哪一个值。

    quart值QUARTILE()函数返回

    0

    最小值

    1第一个四分位数(25%处)
    2中位数(50%处)
    3第三个四分位数(75%处)
    4最大值

    3、标准差

    用STDEVP 函数来计算参数给定的整个总体计算标准偏差。

    语法:STDEVP(number1,[number2],...)

    从上图可以看出:新用户标准差比一班的要低,说明新用户的销售额分布比较分散。

    4、箱线图

    箱线图的作用:

    1. 直观明了地识别数据批中的异常值
    2. 利用箱线图可以判断数据批的偏态和尾重
    3. 利用箱线图可以同时比较几批数据的形状

    三、用Excel自带的分析工具库完成描述分析

    1、首先判断是否已经加载分析工具库,如果你的Excel中有如下菜单,说明已经启用:

    2、如果未启用,请按如下方法启用:

    a、点击 [文件] > [选项]菜单

    b、选择左侧“加载项”,并在右侧底部管理位置,选择"Excel加载项",点击“转到”

    c、选择“分析工具库” 和 “分析工具库 - VBA”,确定完成

    d、完成上述步骤,Excel工具库加载完成

    3、开始分析工作

    点击“数据分析”后,步骤如下图,

     

     So easy~

    Excel自带的数据分析工具可以最快速地帮助我们完成描述性分析的工作,但是分析的结论需要我们数据分析师自己总结归纳,数据分析的核心不是软件的使用技能,而是业务能力,切记切记。

     

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  • 精心整理了7种常用数据分析方法(建议收藏)

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 08:30:00
    有一位朋友最近吐槽,他...今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法,让你轻松运用数据分析解决实际工作问题,提升核心竞争力。一、漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态,以及从起点...
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    有一位朋友最近吐槽,他提交了一份7月数据分析报告给领导,报告里面放了很多图表,也摆了很多数据,结果被痛批了一顿,觉得很委屈。其实,这位朋友与很多小伙伴一样,做数据分析时,拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。

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    今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法,让你轻松运用数据分析解决实际工作问题,提升核心竞争力。


    一、漏斗分析法

    漏斗分析法能够科学反映用户行为状态,以及从起点到终点各阶段用户转化率情况,是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中,例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

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    例如:Data Analytics为网站制作的“促销活动分析” 

    比如,对一些电商产品来说,最终目的是让用户下单并支付,但转化率取决于整个流程。这时,我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示,我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径,寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间,最终提升整体转化率。

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    漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外,在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局,进一步的提高整体转化率。


    二、留存分析法

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    留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说,留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好,转化成产品的活跃用户也会更多,最终能帮助公司更好的盈利。

    这里需要注意的是,在做留存分析之前,我们首先需要了解用户留存的特点:

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    比如,我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况,通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化,发现提升用户留存率的影响因素,例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。

    除此以外,还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析,统计留存/流失用户的行为特征,特别是针对流失用户,通过流失用户的行为分析总结流失原因,从而提升留存率。具体步骤如下图所示:

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    三、分组分析法

    分组分析法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标志(指标),把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性。

    分组的目的就是为了便于对比,把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性,以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系,因此分组法必须与对比法结合运用。

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    如图所示,分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群,比如在发优惠券的时候,可以通过红包,满减,限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。那么当我们在做数据分析时,也可以从结果将用户进行分层来进行判断,这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。

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    说了完用户分层,接下来我们说说用户分群。用户分群和用户分层其实是相关联的,用户分群是对用户分层的补充,当用户差异性较大,层级上不能再做用户细分时,可以考虑将同一个分层内的群体继续切分,满足更高的精细化运营需要。

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    例如:Data Analytics制作的“客户RFM群体分析” 

    RFM模型是客户管理中的一个经典方法,它用以衡量消费用户的价值和创利能力,是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标:最近一次消费时间(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。

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    消费金额Monetary:衡量用户对企业利润的贡献,消费金额越高的用户,价值也就越高。

    消费频率Frequency:衡量用户的忠诚度,是用户在限定的期间内购买的次数,最常购买的用户,忠诚度也越高。

    最近一次消费时间Recency:衡量用户的流失,消费时间越接近当前的用户,越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。


    四、矩阵分析法

    矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法。

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    矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时,可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾,再解决次要矛盾,这样有利于提高工作效率,并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中,最终有利于决策者进行资源优化配置。

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    比如在电商行业,我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析,如图所示,左上角的是浏览量低的,然后加购次数多的,这说明产品其实是有很大潜力的,这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览;右下角的浏览量高,但加购数低的,说明这个时候他的资源位置是好的,但是用户对这部分的产品并不感兴趣的,我们就需要对其进行相应的位置调整。


    五、关联分析法

    关联分析法是一种简单、实用的分析技术,是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。
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    关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 

    可从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”,因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。


    六、指标分析法

    在实际工作中,当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时,我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析,比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等,下面我们分别来介绍:

    1.平均数

    平均数、也叫平均分析法,是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等,其中最为常见的是算术平均数,也就是日常所说的平均数或平均值。

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    平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度,比用总量指标对比更具说服力。除此以外,利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,也更能说明其发现趋势和规律。

    比如,汽车行业的自媒体如果想要分析数据,可从两个方面来分析:①外部:行业内整体公众号的平均打开率是多少,我们距离行业平均水平相差多少,该如何去做一些优化;②内部:针对每个月都在尝试的各种选题和内容运营策略,可以分析本月比上月平均打开率又增加了多少,这个月的选题是否有一些爆款,爆款文章平均打开率是多少,标题有什么特点等等。

    2.众数、中位数

    众数也就是数据中的一种代表数,它反应的是数据的一种集中程度。比如说最佳,最受欢迎,最满意都与众数有关。众数本质上来说,反映的是数据中发生频率最高的一些数据指标,在做数据分析时,我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点,然后进行提炼和总结,然后得出一些改进的意见。

    中位数主要是反映的是一组数据的集中趋势,像我们比较常见的正态分布,比如说我们想去统计某市的人均收入,其实,大部分的人均收入都是在一定范围之内的,只有少部分是处于最低的和最高的,其实这是中位数带来的意义。

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    在做数据分析时,如果各个数据之间的差异程度较小,用平均值就有较好的代表性;而如果数据之间的差异程度较大,特别是有个别的极端值的情况,用中位数或众数有较好的代表性。

    3.最大(小)值

    最大(小)值在平时做数据分析工作时比较常见,只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的,比如说销售团队里的销售冠军,电商爆款商品等,如图所示,我们可以将销售额最大的几款商品提出来,然后我们去总结共性,找到原因,然后复制到其他的商品,最终提高平均转化率。

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    七、对比分析法

    对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。它可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少?对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。

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    静态比较:在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较,简称横比;

    动态比较:在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比。

    这两种方法既可单独使用,也可结合使用。

    进行对比分析时,可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示,如百分数、倍数等指标。

    在使用对比分析法时,需要先注意以下几个方面:①指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量;②对比的对象要有可比性;③对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一。

    1.时间维度对比

    同一指标在不同时间维度下的对比,如同比、环比、定基比等。同比就是与去年的同一个时间段进行对比分析,可以是季、月、周、天;环比就是和上一个时间段来对比(也有和下一个时间段对比的,也叫后比),例如本月和上月,本周和上周对比;定基比是和某个指定的时期进行对比分析,比如2013年每个月都和2013年1月的销售额进行对比取值。

    如图为各月销售额对比,时间范围一致(均为月汇总)、指标一致、指标含义一致、其表现的为整个企业信息,总体性质可比。

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    2.空间对比

    就是不同空间数据的对比,比如华北区和华南区对比,北京和上海,上海古北店和成都春熙路店进行对比。相似空间的对比对象必须是形态上比较接近,先进空间则是和同一种形态中的优秀空间进行对比,与扩大空间的对比,比如北京和全国的数据对比,北京王府井店和全北京的数据对比,和竞争对手的对比也在此列。

    如图为2018年全年各销售小组销售额对比,其对比的时间范围一致、指标一致、指标含义一致、维度为各个销售小组,具有相同性质。

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    3.计划对比

    和计划标准的对比是销售追踪中非常重要的一环,所有的绩效考核都是计划标准,例如销售实际达成金额与销售计划达成金额对比,看销售是否完成当初指定的计划,如果没有完成,原因在哪里。

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    4.与经验值或理论值对比

    其中的经验标准是在大量的实践过程中总结出来的值,而理论标准则是根据理论推断出来的值,平均值则是某一空间或时间的平均值。如,一单一品率:所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于40%,如果数据超过了40%,则需要考虑如何调整策略,帮助客户做关联购买。而参考值小于40%,就是一个理论值。
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    以上就是7种常见的数据分析方法,在不同领域的工作中,它们通常都是以不同的形式展现出来的,我们需要在拥有数据面前,清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效,结合场景灵活运用,没有最好的分析方法只有最适合的。

    --end--

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    SPSS作为一款成熟的数据分析工具,其主要特点就是将各种各样的统计分析方法流程化模块化。 一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表 注: 卡方分析:定量两个定性变量的关联程度 简单相关分析:计量两个计量...
  • 1.2聚类分析按研究方法分类 1.系统聚类法:由N类–1类 2.分解法:由1类—N类 3.K-均值法:事先在聚类过程中确定在K类,适用于数据量大的数据 4.有序样品的聚类:N个样品排序,次序相邻的样品聚成一类 5.模糊聚类法:...
  • 常用的四种大数据分析方法

    万次阅读 多人点赞 2017-09-19 09:32:13
    本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
  • 16种常用的数据分析方法汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-04-04 16:16:33
    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和...
  • 常用分析问题的几种方法

    千次阅读 2019-09-14 15:27:54
    5W2H分析法2. 麦肯锡问题解决框架3. SWOT分析法4. SMART 1. 5W2H分析法 5W2H指的就是7个英文单词, 是二战中美国陆军兵器修理部首创, 对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助,很适合在做项目之前通过这个模型来...
  • 常用数据分析的基本方法

    千次阅读 2020-04-10 09:06:40
    常用数据分析的基本方法数据分析方法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法交叉分析法综合评价分析法杜邦分析法漏斗图分析法矩阵关联分析法(坐标象限法)高级数据分析方法 数据分析方法 之前学习了数据分析方法的...
  • 16种常用的数据分析方法-相关分析

    万次阅读 2020-05-26 21:13:17
    相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。 如:身高和体重的相关性;降水量与河流水位的相关性;工作压力与心理健康的相关性等。 ...
  • 16种常用的数据统计分析方法汇总

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 16:43:00
    经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 (注:这些统计分析方法基本都是统计学的方法...
  • 作者:阿平@zhihu来源:知乎一、描述统计描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描...
  • 比较基因组学常用分析软件和分析方法 (1)同源基因的查找 OrthoMCL or Orthofinder; (2)多序列比对 Muscle / MAFFT / ClustalW / T-coffee, Muscle 效果好点 (3)调取保守区域,并收尾连接,形成supergene ...
  • 10种常用数据分析方法

    万次阅读 2018-12-07 16:15:57
    道家强调四个字,叫“道、法、术、器”。   层次区别:   “器”是指物品或工具,在数据分析...“法”是指选择的方法,有句话说“选择比努力重要”;   “道”是指方向,是指导思想,是战略。   在数...
  • 统计学中常用的数据分析方法汇总

    千次阅读 2020-06-21 15:38:22
    描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析集中...
  • 数据挖掘进行数据分析常用方法

    千次阅读 2014-06-25 11:21:41
    利用数据挖掘进行数据分析常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。  ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同...
  • 最近也快到年底了,老李就整理了15种常用/常见的数据分析方法和模型,并将其分为两大类,方便大家理解记忆,话不多话,直接开盘! 对外部用户分析模型 1、RFM分析 以往文章:数据分析初学者必备!10分钟搭建RFM客户...
  • 数据挖掘之七种常用方法

    万次阅读 2017-06-24 15:12:14
     利用数据挖掘进行数据分析常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。  分类  分类是找出数据库中一组数据对象的共同...

空空如也

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常用的分析方法