数据分析有哪几种方法

常用的数据分析方法有4种:1. 趋势分析—一般用于核心指标的长期追踪;2. 象限分析—可依据数据的不同将各个主体划分到四个象限;3. 对比分析—分为横向对比和纵向对比;4. 交叉分析—可以从多个维度细分数据。

1. 趋势分析—一般用于核心指标的长期追踪:趋势预测分析运用回归分析法、指数平滑法等方法来对财务报表的数据进行分析预测,分析其发展趋势,并预测出可能的发展结果。

2. 象限分析—可依据数据的不同将各个主体划分到四个象限:可以分析诸如活动类型 vs 产生的收入之类的数据,以确定更有效的活动或创建的线索 vs 线索来源,以确定您从中为企业收集更多线索的来源。

3. 对比分析—分为横向对比和纵向对比:对比分析的目的是为了预测哪些领域容易习得,哪些领域不容易习得。

4. 交叉分析—可以从多个维度细分数据:从交叉、立体的角度出发,由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。这种方法虽然复杂,但它弥补了“各自为政”分析方法所带来的偏差。通常用于分析两个变量之间的关系,例如各个报纸阅读和年龄之间的关系。

数据分析是从数据中提取有价值的信息的过程,在这个过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果。以下是数据分析师必备的数据分析思维模式:

✲ 分类:根据数据的特点,将它们划分为不同的组合和类型,再进一步分析挖掘事物的本质。

✲ 回归:通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,根据自变量作进一步预测。

✲ 聚类:根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能特性相同,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式。

✲ 描述统计:根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息。

✲ 链接预测:预测数据之间本应存有的关系的方法,可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测。

     

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