10種數據分析方法

       隨著科術的更新和互聯網的快速發展促進了大數據時代的到來。每天，各行各業都在生產不可預測的數據碎片。只有在合理的時間內捕獲、管理、處理和整理這些巨大的數據庫，企業才能獲得他們想要的數據，從而更好地提出管理對策。下面就讓小編來給大家分享一下10種數據分析方法，讓我們一起來看看吧。

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10種數據分析方法

1、線性回歸法

       在統計學中，線性回歸是一種通過擬合自變量與自變量之間最佳線性關系來預測目標變量的方法。

2、分類法

       分類是一種數據挖掘技術，它將類別分配給數據集合，以幫助進行更準確的預測和分析。

3、趨勢分析

       當數據很多，而我們又想從數據中更快、更便捷來發現數據信息的時候，這個時候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫圖工具把他畫出來。

4、象限分析

       依據數據的不同，將各個比較主體劃分到4個象限中。如果把智商和情商進行劃分，就可以劃分為兩個維度四個象限，每個人都有自己所屬的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提升一個人的上限。

5、對比分析

       橫向對比：橫向對比就是跟自己比。最常見的數據指標就是需要跟目標值比，來回答我們有沒有完成目標；跟我們上個月比，來回答我們環北增長了多少。

       縱向對比：簡單來說就是跟他人比。我們要跟競爭對手比，來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。

6、交叉分析

       對比分析既有橫向對比，又有縱向對比。如果既想橫向對比，又想縱向對比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是對數據從多個維度進行交叉展現，進行多角度的結合分析。

7、漏斗法

       漏斗法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用于像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互聯網app也通過類似的算法來主導內容的傳播。

8、相關分析法

       相關分析是研究兩個或兩個以上處于同等地位的隨機變量間的相關關系的統計分析方法。

       相關分析法常用于，對總體中確實具有聯系的標志進行分析，其主體是對總體中具有因果關系標志的分析。它能描述客觀事物相互間關系密切程度并用適當的統計指標表示出來的過程。

9、聚類分析法

       聚類分析法是理想的多變量統計方法，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類分析也稱群分析、點群分析，是研究分類的一種多元統計方法。

10、埋點分析法

       埋點分析法，早期是網站分析的一種常用的數據采集手段，其基本的邏輯就是通過網站布點來完成用戶主觀行為數據的收集，為決策提供參考和幫助。

       數據分析一直是互聯網用戶識別方向的唯一途徑。我們通過觀察數據來判斷事物的發展趨勢，我們經常使用數據思維來辯證地參考決策，以上就是小編為大家分享的關于“10種數據分析方法”的全部內容啦，希望能夠給大家帶來幫助哦。