数据分析常用的统计方法

数据分析常用的统计方法

数据分析常用的统计方法有:预测建模、驱动因素分析、指定目标、聚类分析以及知觉映射。灵活运用可以帮助数据分析工作更加顺利开展。

一、预测建模。预测建模着眼于一组变量如何预测另一变量。做到这一点的两种方法是通过驱动程序分析和定位。

二、驱动因素分析。该方法在确定不同驱动因素在市场中扮演的相关角色。假设你的一项调查问题衡量的是客户的整体满意度,而另一项调查则衡量的是对公司不同方面(例如质量,价格和客户服务)的满意度。

三、指定目标。定位在确定你公司感兴趣的特定特征。例如,许多公司希望了解其最大客户的人口统计资料。可以使用几种不同的技术来进行目标定位,尽管其中大多数都是复杂且易于误解的。预测是没有统计专业知识的人推荐的唯一方法。

四、聚类分析。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。

五、知觉映射。感知映射是一种用于直观演示消费者如何感知公司或行业产品的技术为了使用感知映射技术,营销人员使用调查数据,这些数据可以包括一些旨在提供感知信息的问题。

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