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  • 数据分析工作涉及到很多的分析方法,比如说杜邦分析法、漏斗分析法以及矩阵关联分析法,这些方法都是能够帮助我们更好地进行数据分析工作。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵关联...
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    数据分析工作涉及到很多的分析方法,比如说杜邦分析法、漏斗分析法以及矩阵关联分析法,这些方法都是能够帮助我们更好地进行数据分析工作。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵关联分析法的相关知识,希望能够更好地帮助大家增长见识。

    1.杜邦分析法

    数据分析中的杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并最先采用的一种综合分析方法,又称杜邦财务分析体系,简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在联系,对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价的方法。而杜邦分析体系的特点是,将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机结合起来,形成一个完整的指标体系,并最终通过权益收益率来综合反映。杜邦分析采用的金字塔形结构,使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出,简洁明了地表达了各财务指标之间的关系。

    2.漏斗分析法

    数据分析中的漏斗分析法是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。比如说漏斗图用于网站中某些关键路径的转化率的分析,不仅能显示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。当然,需要提醒大家的是,单一的漏斗图无法评价网站某个关键流程中个步骤转化率的好坏。我们可以利用之前介绍的对比分析法,对同一环节优化前后的效果进行对比分析,也可以对同一环节不同细分用户群的转化率作比较,还可以对同行业类似产品的转化率进行对比。

    3.矩阵关联分析法

    数据分析法中的矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也成为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法。而矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时,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,有利于提高工作效率,将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中,有利于决策者进行资源优化配置。

    通过对杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵关联分析法的介绍,相信大家对数据分析的方法有了更加牢固的了解,我们今天为大家介绍的这三种数据分析方法都是日常工作和学习中十分普遍而且实用的方法,大家一定要早日掌握。

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  • matlab之灰色关联分析法

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    matlab之灰色关联分析法 https://blog.csdn.net/m0_37286282/article/details/79183333
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  • 【数据挖掘】关联规则之灰色关联分析法

    千次阅读 多人点赞 2019-01-24 17:52:39
    灰色关联分析法 利用灰色关联分析的九个步骤: 1.根据分析目的确定分析指标体系,收集分析数据。  设n个数据序列形成如下矩阵:   其中m为指标的个数, 2.确定参考数据列 参考数据列应该是一个理想的比较...

    灰色关联分析法


    利用灰色关联分析的九个步骤:

    1.根据分析目的确定分析指标体系,收集分析数据。

           设n个数据序列形成如下矩阵:

                         

    其中m为指标的个数,

    2.确定参考数据列

    参考数据列应该是一个理想的比较标准,可以以各指标的最优值(或最劣值)构成参考数据列,也可根据评价目的选择其它参照值.记作

     

    3.对指标数据进行无量纲化

    由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。常用的无量纲化方法有均值化法(见(12-3)式)、初值化法(见(12-4)式)和 变换等.

     

    无量纲化后的数据序列形成如下矩阵:

    4.逐个计算每个被评价对象指标序列(比较序列)与参考序列对应元素的绝对差值

     即  (  , n为被评价对象的个数).

     

    5. 确定

    6.计算关联系数

    由(12-5)式,分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数.

        

    其中 ρ为分辨系数,0<ρ<1。若ρ越小,关联系数间差异越大,区分能力越强。通常ρ取0.5

    当用各指标的最优值 (或最劣值),构成参考数据列计算关联系数时,也可用改进的更为简便的计算方法:

     

    改进后的方法不仅可以省略第三步,使计算简便,而且避免了无量纲化对指标作用的某些负面影响.

    7.计算关联序

    对各评价对象(比较序列)分别计算其个指标与参考序列对应元素的关联系数的均值,以反映各评价对象与参考序列的关联关系,并称其为关联序,记为:

     

    8.如果各指标在综合评价中所起的作用不同,可对关联系数求加权平均值即

    9.依据各观察对象的关联序,得出分析结果.


    应用举例:利用灰色关联分析对6位教师工作状况进行综合分析

    1.分析指标包括:专业素质、外语水平、教学工作量、科研成果、论文、著作与出勤.

    2.对原始数据经处理后得到以下数值,见下表

     

    3.确定参考数据列:

    4.计算 , 见下表

     

    5.求最值

    6.依据(12-5)式,ρ取0.5计算,得

     

    同理得出其它各值,见下表

    7.分别计算每个人各指标关联系数的均值(关联序): 

     

    8.如果不考虑各指标权重(认为各指标同等重要),六个被评价对象由好到劣依次为1号,5号,3号,6号,2号,4号.

     即


     参考代码:基于MATLAB 2016b编程

    clc,clear
    load x.txt %把原始数据存放在纯文本文件 x.txt 中,其中把数据的"替换替换成.
    for i=1:15
        x(i,:)=x(i,:)/x(i,1); %标准化数据
    end
    for i=16:17
        x(i,:)=x(i,1)./x(i,:); %标准化数据
    end
    
    data=x;
    n=size(data,2); %求矩阵的列数,即观测时刻的个数
    ck=data(1,:); %提出参考数列
    bj=data(2:end,:); %提出比较数列
    m2=size(bj,1); %求比较数列的个数
    for j=1:m2
        t(j,:)=bj(j,:)-ck;
    end
    mn=min(min(abs(t'))); %求最小差
    mx=max(max(abs(t'))); %求最大差
    rho=0.5; %分辨系数设置
    ksi=(mn+rho*mx)./(abs(t)+rho*mx); %求关联系数
    r=sum(ksi')/n %求关联度
    [rs,rind]=sort(r,'descend') %对关联度进行排序

    运行结果的r为各指标和成绩的关联度,rind即为各指标和成绩的关联度大小排序的结果。在使用本程序的时候,只需要把数据换成自己自己的数据,以及把循环次数改一下即可。

    参考资料:

    1.https://www.cnblogs.com/aabbcc/p/9747715.html

    2. https://blog.csdn.net/sk18192449347/article/details/77838224

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  • 灰色关联分析法

    千次阅读 2018-12-18 21:18:24
    灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。 灰色关联分析法的步骤 设有n个评价对象,m个评价指标,评价对象指标数据矩阵X为 1、确定...

    灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。

    灰色关联分析法的步骤

    设有n个评价对象,m个评价指标,评价对象指标数据矩阵X为
    在这里插入图片描述
    1、确定参考序列
    参考数据列应该是一个理想的比较标准,可以以各指标的最优值(或最劣值)构成参考数据列,也可根据评价目的选择其它参考值。记作
    在这里插入图片描述
    由评价指标数据矩阵和参考值组成矩阵
    在这里插入图片描述
    2.对指标数据进行无量纲化
    对每个评价指标进行无量纲处理,即对X的每一列进行无量纲处理。得到无量纲数据矩阵
    在这里插入图片描述
    3、计算每个被评价对象指标序列与参考序列对应元素的差值绝对值、最大值、最小值
    在这里插入图片描述
    4、计算关联系数
    在这里插入图片描述
    其中 ρ为分辨系数,0<ρ<1。若ρ越小,关联系数间差异越大,区分能力越强。通常ρ取0.5。
    5、计算关联度
    对各评价对象分别计算其个指标与参考序列对应元素的关联系数的均值,以反映各评价对象与参考序列的关联关系,并称其为关联序,记为
    在这里插入图片描述
    6、对关联度排序
    关联度排序可以得到各评价对象的评价值排序

    参考链接
    http://www.cnblogs.com/aabbcc/p/9747715.html

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