首先，我們需要了解數據分析的定義。數據分析是將原始數據轉化為有意義的信息的過程。數據本身并不具備價值，而是通過從數據中提取的信息賦予了價值。在數據分析中，數據分析思維是框架式的指引，在一些通用的分析場景下可以快速使用，而且對未來構建數據分析模型也有幫助。接下來就分享常見的11種數據分析方法：
1、預測的思路——發現走勢
預測對數據分析具有極其重要的作用。通過對現有和歷史數據的綜合分析，我們能夠減少對未來的不確定性，實現合理規劃和理性決策。預測分析的核心在基于現有和歷史數據來進行未來趨勢的預測。在此過程中，有三個關鍵要點需要注意：一是數據在時間上的連續性，二是數據的數量，三是數據的全面性。數據在時間上越連續，數據的數量越多，數據的全面性越好，預測結果也就越精準。預測分析的方法有多種，如定性預測法、數學模型法、模擬模型法等。2、交叉的思路——理清關系
交叉分析（又稱立體分析）是一種深入透徹、由淺入深的分析方法，在進行數據分析時，常常需要找到變量之間的關系，從而發現數據特征、找到異常數據，此時就需要使用交叉分析法。簡單的交叉分析法是建立在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從數據交叉的點出發，進行數據分析。總而言之，通過數據交叉分析的思路，可以：（1）理清數據間的關系；（2）快速分析每個交叉點的值； （3）方便地對數值進行求和計算；（4）將注意力集中在目標數據項上。
3、假設的思路——驗證結論
在一些情況下，如果要查找問題的原因，可以使用假設檢驗分析方法。根據一定的假設條件來判斷樣本與總體的差異。比如偵探片就經常使用這種方法，先假設再論證。類比數據分析就是先假設某種原因導致了不好的結果，然后用數據來證明。假設論證法是工作中常用的方法，可以快速提高你的業務思考能力。基本思路：數據分析的實際運用時，會遇到這樣的情況，目標分析對象的樣本數量太大或者是無法獲取全面，只能通過樣本分析總體情況。檢驗方法：在前期假設分析過程中，我們已經確定了原假設和備選假設。接下來需要選擇合適的統計方法來驗證哪個假設是客觀正確的。根據數據的類型和特點，我們可以選擇T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等方法進行驗證。其中T檢驗和Z檢驗是比較常用的方法，同時我們也可以利用Excel工具方便地進行分析。下圖所示為利用Excel的數據分析工具t檢驗計算出來的結果，從數據中只需要關注“p(T<=t)單尾”的數值。在計算時，設定默認值為0.05，而計算后“P(T<=t)單尾”數值為0.02明顯小于0.05,說明兩組數據之間存在顯性關系，即改版確實影響了網店銷量。
4、對比的思路——判斷好壞
對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，是一種挖掘數據規律的思維，能夠和任何技巧結合，一次合格的分析一定要用到N次對比。常見的對比方法分為以下幾種：時間對比：數據對比可以在時間的角度進行對比，主要包括同比、環比及連續時間段的對比。空間對比：在空間的角度進行數據對比，可以判斷出不同空間的數據表現，從而找出表現最好或最差的空間，再進一步推導出結論。項目對比：項目對比可以分析不同項目之間的差異，如不同銷售人員的業績、不同子公司的利潤、不同年齡段的消費水平。橫向對比：根據細分中的橫切維度進行對比，如城市和品類縱向對比：與細分中的縱切維護進行對比，如漏斗不同階段的轉化率5、分組的思路——萬物歸宗
數據分析不僅關注數據的數值大小和性質，還需深入研究數據的內在屬性。在這種情況下，分組思維是必不可少的。分組是指按照一定的標準將數據劃分為不同的組，每個組具有共同的特點，并且組與組之間存在明顯的差異。通過對數據進行分組，可以將大量且雜亂的數據按照一定的邏輯分類，便于進行組間對比，發現不同組之間的屬性特征，以實現對數據的深度分析。數據分組的思路有以下3 個關鍵點需要注意。確認分組依據：數據分組的首要任務在于確定合適的分組依據。同一組數據可以根據不同的分組方式進行劃分，關鍵是分組的目的是否明確、是否對分析具有實際價值。選擇何種分組依據將直接影響著后續的數據分析過程和結果。確定組距與組數：確定了分組依據之后，我們就可以開始進行數據分組了。將一份數據分為幾組的決定，取決于組距和組數的設置。組距是指一組數據中最大值與最小值的差值。根據各組數據的組距是否相等，又可以分為等距數組和異距數組。按規劃對數據分組：確定好了分組依據、組距和組數之后，我們可以開始對數據進行分組。分組之后，為了明確每個數據組的特征并不遺漏重要信息，可以在每個組中標注組距值、最大值、最小值、平均值等數據。
6、概率的思路——查看比例
概率思維的本質，是通過觀察和分析歷史的數據，發現事物背后發展的規律，從不確定性中找到確定性，把局部的隨機性轉變為整體上的確定性，以提升未來成功的概率。互斥事件的概率：當事件A和事件B只會發生其中一種事件時，這兩種稱為互斥事件，互斥事件的概率相加為100%。
相互事件的概率：互斥事件的概率分析往往比較簡單。然而現實生活中，很多事件是相互關聯和影響的;
7、平均的思路——指標為王
關注數據的平均數是數據分析中的重要方法。通過使用平均數指標，我們可以了解數據的整體情況，并比較各項數據的表現。下圖展示了常用的平均數指標，包括算數平均數、幾何平均數、中位數和眾數。這些指標為我們提供了不同的角度來理解數據。
算數平均數是最重要的指標，它代表了整體的綜合水平，其計算方公式為:算數平均數=數據總值/數據總個數。
幾何平均數是對各數據變量的連乘積開設數次方根，它的用途是對比率或指數進行平均計算，或者計算事件的平均發展速度。當事件總量等于所有階段或所有項目數量的連乘積總和時，分析事件各階段或各項目的普遍水平，就要使用幾何平均數，而非算數平均數。
中位數和眾數是常用的統計指標，通過計算中位數和眾數，我們可以更全面地了解數據的特征和分布情況。
8、指標綜合的思路——客觀評價
在數據分析中，對比分析、概率分析和平均分析等常用方法往往在處理簡單問題時效果顯著。然而，當我們面對復雜情況時，這些方法可能無法完全適用。因此，使用綜合指標的思路能夠突破簡單數據分析的限制，對復雜對象進行更深入的分析。綜合指標的核心思路是將對象的不同表現作為項目列出，并根據一定的評分標準對這些項目進行打分。最后，將所有項目的分數綜合起來進行綜合分析，以判斷對象的數據表現。這樣的方法能夠將對象的多個方面因素綜合考慮，從而實現全面、客觀的評價。下面是綜合指標的使用步驟，通過學習這些步驟，我們可以更好地理解指標綜合法的精髓。
確定分析目標：明確要評價的對象或現象，以及評價的目標和需求。
確定評價項目：列出能夠全面反映對象表現的相關項目，并確保這些項目具有可比性。設定評分標準：為每個評價項目制定一套明確的評分標準，用于評估對象在每個項目上的表現。評估對象表現：根據實際情況，對每個項目進行評估，并按照評分標準給出相應的得分。權重分配：根據評估項目的重要性，給予不同項目適當的權重，以便更準確地反映對象的整體表現。
綜合分析：將所有項目的得分按照權重進行加權求和，得到最終的綜合分數。9、杜邦分析的思路——追根溯源
在數據分析領域中，若想深入挖掘問題的根本原因、澄清各要素之間的關聯，建議采用杜邦分析的思路。杜邦分析法最早由美國杜邦公司提出，該方法主要用于評估公司的盈利能力和股東回報水平，形成了一個從財務角度評價企業績效的經典手段。通過財務指標，杜邦分析法能夠系統地評估企業的盈利水平，各指標之間呈現著清晰而有序的邏輯結構。杜邦分析的核心在于通過結構化的相關因素，準確呈現企業的權益凈利率，并通過加減乘除等運算符號展示這些因素之間的內在聯系，幫助企業管理層更加清晰地理解權益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關系。下圖展示了其結構：10、漏斗分析的思路——找到癥結
漏斗思維是通過確定關鍵環節，進而完成一套流程式分析的思路，在各行各業都有相應的應用，如注冊轉化率的分析、用戶瀏覽路徑的分析、流量監控等。以用戶轉化率的分析為例，一個網頁從展示到下單運用結構化思維分析下來實際有五個關鍵步驟：曝光度、點擊數、咨詢、訂單、交易完成等。11、象限分析的思路——具有全局觀
象限法是通過對兩種及以上維度的劃分，運用坐標的方式，人工對數據進行劃分，從而傳遞數據價值，將之轉變為策略。象限法是一種策略驅動的思維，常應用在產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等場景，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。下面這個RFM模型就是利用象限法，把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。更多分析思路
現狀分析：現狀分析可以告訴你業務在過去發生了什么，具體體現在兩個方面。 第一，告訴你現階段的整體運營情況，通過各個關鍵指標的表現情況來衡量企業的運營狀況，掌握企業目前的發展趨勢。 第二，告訴你企業各項業務的構成，通常公司的業務并不是單一 的，而是由很多分支業務構成的，通過現狀分析可以讓你了解企業各項 分支業務的發展及變動情況，對企業運營狀況有更深入的了解。 現狀分析一般通過日常報表來實現，如日報、周報、月報等形式。
原因分析：原因分析可以告訴你某一現狀為什么會存在。 經過現狀分析，我們對企業的運營情況有了基本了解，知道哪些指 標呈上升趨勢，哪些指標呈下降趨勢，或者是哪些業務做得好，哪些做得不好。但是我們還不知道那些做得好的業務為什么會做得好，做得差的業務的原因又是什么？找原因的過程就是原因分析。原因分析一般通過專題分析來完成，根據企業運營情況選擇針對某一現狀進行原因分析。
移動平均：移動平均就是對一系列變化的數據按照指定的數據數量依次求取平均，并以此作為 數據變化的趨勢供分析人員參考。移動平均在生活中也不乏見，氣象意義上的四季界定就是 移動平均最好的應用。
抽樣分析：抽樣分析以數據源區域為總體，從而為其創建一個樣本。當總體太大而不能進 行處理或繪制時，可以選用具有代表性的樣本。如果確認數據源區域中的數據是周期性的， 還可以對一個周期中特定時間段中的數值進行采樣。也可以采用隨機抽樣，滿足用戶保證抽 樣的代表性的要求。
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北京智海創訊信息技術有限公司現有團隊長期專注于海量數據分析和處理，在信息搜索、數據采集、數據可視化方向有多年積累。公司現有產品包括觀向數據和觀向報表，觀向數據專注于互聯網和電商領域的數據采集分析，為品牌企業提供行業分析、渠道亂價監控、全網公開數據采集等服務；觀向報表用于數據可視化和BI分析；重點客戶包括：尼爾森、GFK、海爾、聯想、蒙牛、樂其電商、壹網壹創、西門子、雪花等知名大型企業。
