常见数据分析方法及案例
产品经理数据分析 七种方法
产品经理数据分析七种方法数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门，我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。
下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析，让我们的数据分析少走弯路。
一、象限分析法象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。
这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。
1. 象限分析法的作用（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如提升象限二的投放创意，象限四的投放渠道。
二、公式拆解法1. 什么是公式拆解分析法所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。
看这张图，以日销售额为例做了一次公式拆解分析，这次拆解一共包括了5层，最后一层是对推广效果的衡量。
第一层：找到日销售额的影响因素：日销售额=各商品的销售额之和，也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和。
公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标，然后找到这个指标的直接影响因素。
第二层：找到各商品销售额的影响因素：各商品销售额=销售数量*单价。
第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素，例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价，这里是简单举例算法，在实际分析中，还需要计算优惠政策等因素。
9种常见的HR数据分析方法
9种常见的HR数据分析方法1 对比分析一个数据本身是没有任何意义的，只有在把它和其他数据放在某个场景下做对比，我们才能真正发现它的意义。
我以前在汽车行业，公司每年的销售增长率在20%上下。
这个增速到底高还是低？跟互联网行业的发展相比当然是偏低，但是如果你考虑到我们公司所在行业年增长率也就10~15%，那20%就是一个相当不错的成绩了。
再举个例，现在接近年底了，负责薪酬的HR都在做自己公司下一年工资增长幅度的预测，这个时候你也需要把自己的数据去和行业相对比，而不是单看自己公司期望比例，这样才知道自己处于市场的什么地位。
一般来说，对比有两种，一种是时间上的，另一种是空间上的。
时间上的对比又分两种：本月的数据和上月相比，叫环比；本月的数据与去年同期相比，叫同比。
空间上的对比也分两种，一种是和外部比较，一种是内部部门之间互相比较，拿自己公司离职率去和行业离职率做对比，属于前者；各部门之间的离职率对比，属于后者。
当手上有了数据，首先想到的能够拿它去和哪些数据做对比。
正是在这种不断的反复对比之下，数据才会凸显出自己所蕴藏的意义。
2 细分分析做数据分析的目的是为了透过现象看本质，并进一步提出问题的解决方案。
细分分析帮助我们把数据分解到颗粒度更小的维度，从而更容易看清事情的本质。
假如公司的年离职率达到了10%，超过行业5个百分点。
现在想分析这10%的高离职率究竟是如何造成的，我们可以将数据进行各种细分，细分维度可以包括离职原因、绩效、司龄、年龄、部门、薪酬、级别、籍贯，等等。
再举个例，在招聘中，我们经常需要分析招聘工作的效率。
我们可以根据候选人的数据来划分为渠道、费用、年龄、学历、周期等等不同维度进行细分。
有一家处于快速成长期的公司，每年有大量的招聘。
为了确保招聘流程的高效，HR把招聘流程分解为10个关键节点，然后依次统计每个候选人在各节点之间所花费的时间，从而可以迅速发现流程中的症结，便于及时采取行动，提高效率。
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
数据分析方法及案例通用版
数据分析方法及案例通用版数据分析在现代社会中扮演了至关重要的角色。
通过对大量数据的搜集、整理和分析，我们可以发现隐藏在背后的规律和趋势，为决策和问题解决提供有力的支持。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，并通过案例分析来展示它们的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
它通常包括计算均值、中位数、众数、标准差、极差等统计指标，以便更好地理解数据的特征和分布。
例如，我们可以用描述性统计分析的方法来研究一组产品销售数据，比如计算平均销售额、最大销售额和最小销售额，从而了解产品的销售情况。
二、统计推断统计推断是根据样本数据来推断总体特征的一种方法。
它通过对样本进行抽样和分析，得到总体参数的估计值，并对这些估计值的准确性进行评估。
例如，我们可以通过对一组消费者的调查样本进行统计推断，估计出总体的满意度水平，并计算出这个估计值的置信区间，以评估估计的准确性。
三、回归分析回归分析是研究两个或多个变量之间关系的一种方法。
它通过构建回归模型来描述和预测因变量和自变量之间的关系。
例如，我们可以通过回归分析来研究广告投入与产品销售额之间的关系，从而找到最佳的广告策略。
四、聚类分析聚类分析是将一组数据根据相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据之间的相似度，将相似的数据聚合在一起，形成不同的群组。
例如，我们可以通过聚类分析来对顾客进行分群，从而发现不同群组的消费特征和行为习惯，为市场营销提供有针对性的建议。
五、时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
它通过观察和分析数据在时间上的趋势和周期性，来预测未来的发展。
例如，我们可以通过时间序列分析来研究某个城市的人口增长趋势，以及未来几年的人口变化情况。
通过以上几种数据分析方法，我们可以更好地理解和应用数据，从而做出更准确和有针对性的决策。
接下来，我们将通过几个具体案例来展示这些数据分析方法的实际应用。
案例一：电商平台用户购买行为分析通过对电商平台的用户购买行为数据进行分析，可以帮助平台了解用户的消费特征和购买习惯，提供个性化的推荐和服务。
数据分析项目案例分析
数据分析项目案例分析一、企业简介天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司坐落在天津市空港经济区，现具有年产150万吨拥有世界一流的工艺设计和技术装备的冷轧生产线，包括酸洗联轧机组、罩式退火炉、平整机组、重卷机组和连续退火机组，以及热镀锌机组，产品定位在汽车板、高档环保家电板、高档建筑板等。
公司主要产品有冷轧产品、镀锌产品和镀铝锌产品，品种数量近100个，实现了由普通板材到冲压钢、高强钢、专用钢的全面供货；产品成功打入长安、宇通、北汽福田、美菱等数十家知名汽车和家电企业，并出口到欧美多个国家和地区。
目前公司已通过“三个体系”和能源管理体系、TS16949汽车质量管理体系、两化融合管理体系等认证；建立了国家级实验室，获得国家级高新技术企业以及天津市绿色工厂荣誉称号，连续多年被评为天津空港经济区百强企业。
2019年2月18日，德龙集团与天津鞍钢天铁公司顺利完成了管理权的交接，天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司成为了新天钢集团的一员，公司踏上了新的发展征程。
二、项目背景天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司经过十多年的信息化建设，围绕产销系统MES 和财务管理系统共建设了二十多套业务系统，在ERP+MES基础上，建立了覆盖全部工艺流程的数字化模型，实现了生产流程数据可视化与工艺优化；实施了产品设计与制造集成，达到了从订单-产品工艺设计-到加工制造数字化；建设了覆盖全厂的数据采集监控平台，实现了对物流、能流、物性、资产全流程监控与集成；建立了以点检和故障分析为重点的设备运行预警体系,达到设备故障智能化管理；建立了电商平台（CRM+拍卖平台）和物流管控系统，实现了产品协同 、产业链协同，达到了智能化。
详见公司信息化系统整体应用框架：2019年混改完成后，集团提出了先算再干，边算边干的低成本运营战略和建设绿色智能工厂的总体目标。
为此，公司决策层急需搞清楚各机组、各规格组距产品的生产明细成本和能源消耗状况，为营销接单和成本考核提供决策支持。
德尔菲法案例分析
德尔菲法案例分析案例一：德尔菲法应用案列某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1 150 750 900 600 750 900 550 750 9002 200 450 600 300 500 650 400 500 6503 400 600 800 500 700 800 500 700 8004 750 900 1500 600 750 1500 500 600 12505 100 200 350 220 400 500 300 500 6006 300 500 750 300 500 750 300 600 7507 250 300 400 250 400 500 400 500 6008 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770∙平均值预测：在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。
则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585∙加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599∙中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300 370 400 500 550最可能销售量：410 500 600 700 750最高销售量：600 610 650 750 800 900 1250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
数据分析方法与案例
数据分析方法与案例近年来，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
随着技术的发展，大量的数据被积累起来，如何利用这些数据来做出明智的决策成为了企业和组织面临的重要挑战。
而数据分析方法的运用正是为了解决这个问题。
本文将介绍数据分析的一些基本方法，并通过实际案例来展示这些方法的应用。
数据分析的基本方法数据分析的目的是从海量数据中提取有用的信息，并帮助人们做出合理的决策。
为了达到这个目标，我们需要使用一些数据分析的基本方法。
1. 描述性统计描叙性统计是最常用的数据分析方法之一。
它主要是通过对数据的整理、分类和总结，来基于统计数据描绘数据的分布、趋势和基本特征。
常用的统计指标包括均值、中位数、众数、方差和标准差等。
2. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和其他可视化工具来展示数据的方法。
它使得数据更加直观和易于理解。
常见的数据可视化图表包括柱状图、折线图、饼图和散点图等。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、规律和关联性的过程。
它使用统计学和机器学习等技术来分析数据，以发现对于决策有意义的信息。
数据挖掘常用的技术包括聚类分析、关联规则挖掘和分类分析等。
4. 假设检验假设检验是用来验证关于样本总体的推断的方法。
通过设定一个零假设和一个备择假设，然后收集样本数据，并基于这些数据来判断是否需要拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括T检验、方差分析和卡方检验等。
5. 时间序列分析时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法。
它主要用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平滑法、ARIMA模型和回归分析等。
6. 因子分析因子分析是一种用来分析多个指标之间的关系的方法。
它通过将一系列相关的指标综合起来，以找到潜在的隐藏因子，并进一步研究这些隐藏因子与原始指标之间的关系。
因子分析常用的方法包括主成分分析和因子旋转等。
7. 决策树分析决策树分析是一种用来建立决策模型的方法。
电商数据分析及应用
电商数据分析及应用随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了当今社会中不可或缺的一部分。
电商平台为企业和消费者提供了无数的机会和便利，同时也产生了大量的数据。
这些数据可以通过数据分析技术来挖掘潜在的商业价值，为企业的发展和决策提供有力的支持。
本文将探讨电商数据分析的重要性，并介绍一些常用的数据分析方法及其应用。
一、电商数据的重要性电商平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买记录、评论等。
这些数据潜藏着宝贵的信息和商机，通过合理地分析和利用，可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，进而做出更准确的决策。
电商数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：1.市场趋势分析：通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以及时了解到市场的变化趋势，包括需求变化、竞争对手的动态等。
这样企业可以根据市场趋势调整自身的销售策略，提高市场竞争力。
2.用户行为分析：电商平台上的用户数据记录了用户的浏览、购买、评价等行为。
通过对用户行为的分析，企业可以了解用户的偏好和需求，为用户提供更加个性化和精准的服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.销售预测和库存管理：通过对历史销售数据的分析，可以帮助企业预测未来的销售趋势，并合理安排库存。
这样可以避免因库存过多或过少造成的损失，提高供应链的效率和利润。
为了合理地利用电商数据，企业可以采用多种数据分析方法。
下面介绍几种常用的方法及其应用：1.统计分析：统计分析是最基础也是最常见的一种数据分析方法。
通过对数据进行汇总、整理和计算，得出各种统计指标和关系。
企业可以通过统计分析来了解销售额、销量、用户数量等基本指标，判断企业的经营状况和市场表现。
2.数据挖掘：数据挖掘是一种通过寻找数据间的潜在关联和模式来发现有价值的信息的方法。
电商平台中的用户行为数据可以被用于数据挖掘，例如通过关联规则挖掘发现用户的购买习惯，从而进行精准推荐和个性化营销。
3.机器学习：机器学习是一种通过计算机模型和算法来分析数据并自动获得结果和规律的方法。
数据分析与应用实战案例
数据分析与应用实战案例在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
通过对大量数据的收集、整理、分析和应用，能够帮助我们发现潜在的规律、趋势和问题，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。
下面将为您介绍几个数据分析与应用的实战案例，展示数据分析在不同领域的强大作用。
案例一：电商平台的用户行为分析某知名电商平台拥有海量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买历史、搜索关键词等。
为了提高用户的购物体验和平台的销售额，数据分析师对这些数据进行了深入分析。
首先，通过对用户浏览行为的分析，发现用户在浏览商品页面时，平均停留时间较短，尤其是对于某些特定类别的商品。
进一步研究发现，这些商品页面的图片质量不高、商品描述不够详细，导致用户无法快速获取关键信息。
于是，平台优化了商品页面的设计，提高了图片的清晰度和分辨率，丰富了商品描述的内容，从而增加了用户的停留时间和购买意愿。
其次，对用户的购买历史进行分析，发现很多用户在购买了某一类商品后，会在一段时间内再次购买相关的配套商品。
基于这个发现，平台推出了个性化的推荐系统，根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的配套商品。
例如，用户购买了一台笔记本电脑，系统会推荐电脑包、鼠标、键盘等周边产品。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了平台的销售额。
最后，通过对用户搜索关键词的分析，了解用户的需求和偏好。
发现某些热门关键词对应的商品供应不足，于是平台及时调整了商品的采购策略，增加了热门商品的库存，满足了用户的需求。
通过以上一系列的数据分析和应用，该电商平台的用户满意度得到了显著提高，销售额也实现了大幅增长。
案例二：医疗行业的疾病预测在医疗领域，数据分析也发挥着重要的作用。
某大型医院收集了多年来患者的病历数据，包括患者的基本信息、症状、诊断结果、治疗方案等。
数据分析师利用这些数据建立了疾病预测模型。
首先，对不同疾病的症状和诊断结果进行关联分析，找出疾病的典型症状和诊断指标。
数据分析方法及数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来瞧待每一个情况、事物。
确实，数据的直瞧明了传达出来的信息让人一下子就能领会且毫无疑点，只是前提是数据本身的真实性和正确度要有保证。
今天就来和大伙儿分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大伙儿关于数据分析师那个岗位的工作内容有更多的理解和熟悉，让能够趁机了解了解咱们平常瞧似轻松便捷的数据可视化的背后根基上有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维在2021年、2021年大数据概念火了之后，能够讲这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，同时提的比立多的大数据思维。
那么大数据思维是如何回事？我们来瞧两个例子：案例1：输进法首先，我们来瞧一下输进法的例子。
我2001年上大学，那时用的输进法比立多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。
那时候的输进法比现在来讲要慢的许多，许多时候输一个词都要选好几次，往选词依旧调整才能把那个字打出来，效率是特不低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感受确实特殊快，键盘没有按下往字就差不多跳出来了。
然而，后来特殊快发觉紫光拼音输进法也有它的咨询题，比方当时互联网开展差不多比立快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就特殊难敲出来那个词。
在2006年左右，搜狗输进法出现了。
搜狗输进法基于搜狗本身是一个搜索，它积存了一些用户输进的检索词这些数据，用户用输进法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里往，通过云的方式进行治理。
比方，往年流行一个词喊“然并卵〞，如此的一个词要是用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输进法是没方法通过拼音“ran bingluan〞直截了当把它寻出来的。
然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话讲，我们先不明白有这么一个词汇，然而我们发觉有许多人在输进了那个词汇，因此，我们能够通过统计发觉最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大伙儿在使用的时候能够直截了当寻到那个词了。
论文写作中的质性数据分析方法
论文写作中的质性数据分析方法质性数据分析在社会科学研究和学术论文写作中扮演着重要的角色。
通过有效地分析和解释质性数据，研究者能够深入了解研究对象，从而得出有意义的结论和理论。
本文将介绍一些常见的质性数据分析方法，以及它们在论文写作中的应用。
一、内容分析法内容分析法是研究文本、图片、音频或视频数据的一种常用质性分析方法。
它将研究对象按照一定的规则和标准进行分类、计数和比较，从而揭示其内在的主题、观点和趋势。
在论文写作中，研究者可以通过内容分析法来分析和解释文献、采访或调查问卷等数据，以支持研究问题的回答。
二、主题分析法主题分析法是一种质性数据分析方法，通过识别和分析文本中的主题、观点和意义，揭示出研究对象的基本特征和内在结构。
它常常与内容分析法结合使用，帮助研究者深入探究文本数据的含义和影响。
在论文写作中，研究者可以运用主题分析法来解释和讨论研究对象的核心主题，从而提出深入的研究问题和见解。
三、文本建模方法文本建模方法是指将质性数据转化为可以进行定量分析的结构化形式，为后续的统计分析提供基础。
它使用计算机程序和自然语言处理技术来将文本数据转化为可量化的特征向量，以便进行相关的数值计算和模型构建。
在论文写作中，研究者可以使用文本建模方法来分析和比较大规模的文本数据，以揭示出研究对象的深层次模式和关联。
四、比较分析方法比较分析方法是一种常用的质性数据分析方法，用于比较不同研究对象之间的差异和共同点。
通过逐个或系统性地分析不同个体、组织或社会群体的质性数据，研究者可以找出其异同之处，并从中得出结论和理论。
在论文写作中，研究者可以运用比较分析方法来比较不同案例、不同国家或不同时期的数据，以发现研究对象的变化和发展趋势。
五、内涵分析方法内涵分析方法是一种质性数据分析方法，用于深入解释和理解研究对象的内在含义和特征。
它以研究者对数据的主观理解和解释为基础，通过归纳、分类和内省等方式，揭示出研究对象的深层次结构和意义。
数据分析方法及案例
数据分析方法及案例在当今信息化的时代，数据被广泛应用于各行各业，成为决策和创新的重要驱动力。
数据分析作为数据科学的一部分，通过收集、整理、解释和预测数据，帮助人们更好地理解问题，并做出正确的决策。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，并结合实际案例进行解析，以展示数据分析在实际应用中的效果和意义。
一、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，它通过整理和总结数据的基本特征，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、标准差、百分比等。
以某电商平台销售数据为例，我们可以使用描述性统计分析来了解不同商品的销售情况，比如平均销售额、最畅销的商品、不同类别商品的销售比例等。
二、数据可视化分析数据可视化分析通过图表和图形的形式展示数据，将抽象的数字转化为具有视觉冲击力的信息，更直观地传达数据的意义。
常见的数据可视化方式包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
例如，在市场调研中，我们可以使用柱状图来对比不同品牌的市场份额，使用折线图展示销售额的趋势变化，以及使用饼图呈现不同渠道的销售比例。
三、关联分析关联分析是一种广泛应用于市场营销和消费行为研究中的数据分析方法。
它通过挖掘数据中的关联规则，找出同时发生的事件之间的关系，从而帮助企业发现销售机会和潜在的客户需求。
以超市购物篮分析为例，我们可以通过关联分析找出经常一起购买的商品组合，进而通过优惠活动和交叉销售来提高销售额。
四、回归分析回归分析是一种用于探索和建立变量之间函数关系的方法。
它通过分析自变量与因变量之间的关系，预测和解释数据的变化。
回归分析有多种方法，如线性回归、逻辑回归、决策树回归等。
举个例子，假设我们想通过房屋的面积、地理位置和年龄等因素来预测房价，我们可以使用回归分析方法建立一个房价预测模型，并根据模型来进行定价和市场评估。
五、聚类分析聚类分析是一种将数据对象分组或分类的方法，它通过分析数据之间的相似性，将相似的对象放在同一类别中。
数据分析方法及案例(精选)
数据分析方法及案例(精选)数据分析方法及案例(精选)数据在当今社会中扮演着重要的角色，无论是企业还是个人，都需要借助数据分析方法，从大量的数据中获取有用的信息和洞察力。
本文将介绍几种常见的数据分析方法，并结合实际案例加以说明。
一、描述性数据分析法描述性数据分析法是最为基础的数据分析方法，其主要目的是通过对数据进行整理、汇总和展示，揭示数据的基本特征和规律。
描述性数据分析法包括统计指标的计算、绘制图表以及定义问题等。
下面以某公司销售业绩数据为例，对描述性数据分析法进行说明。
在某公司的销售数据中，可以计算以下统计指标：平均销售额、销售额的标准差、最大值、最小值等。
通过这些指标，可以了解销售业绩的整体水平、波动性以及销售额的分布情况。
此外，还可以绘制柱状图、折线图等图表，直观地展示销售额的变化趋势和分布情况。
二、推断性数据分析法推断性数据分析法是基于样本数据，通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体数据进行推断和预测。
推断性数据分析法包括假设检验、置信区间估计等方法。
以下以医学实验为例，介绍推断性数据分析法的应用。
在医学实验中，需要比较两种治疗方法的疗效，可以进行假设检验。
首先，设立零假设和备择假设，然后收集样本数据，计算统计量，并根据统计量的分布情况，判断零假设是否成立。
如果统计量落在拒绝域中，则可以拒绝零假设，认为两种治疗方法存在显著差异。
三、预测性数据分析法预测性数据分析法主要用于预测未来事件的发展趋势，通过对历史数据的分析和模型建立，对未来进行预测。
预测性数据分析法包括时间序列分析、回归分析等方法。
以下以股票价格预测为例，介绍预测性数据分析法的应用。
通过对过去一段时间的股票价格数据进行时间序列分析，可以建立相应的模型，并据此对未来的股票价格进行预测。
时间序列模型可以考虑趋势项、季节项等影响股票价格的因素，从而提高预测的准确性。
此外，还可以使用回归分析，结合其他相关因素，对股票价格进行预测。
四、关联性数据分析法关联性数据分析法主要用于分析数据之间的关联关系，了解一个变量对另一个变量的影响程度和方向。
数据分析的 5 种归纳方法
01求同法在多个场合中，如果只有一个条件相同，那么这个相同的条件，就是我们要找的原因。
用字母来表示，如果有 A 就有 a，那么 A 可能是 a 的原因。
比如说，火鸡吃了「发霉的花生」，得癌症死了，鸽子、老鼠、鱼等动物吃了这种花生，也都得癌症死了。
在这个例子中，只有「发霉的花生」这个条件是相同的，其中「发霉的花生」是 A，「得癌症死亡」就是 a，于是猜想，吃发霉的花生是得癌症死亡的原因。
后来，通过化验证明，在发霉的花生中，有一种黄曲霉素，这是一种致癌的物质。
再比如，有一组患 a 病的人，他们年龄不同，身高不同，性别不同，饮食习惯等等都不同。
他们只有一个共同点，就是都酗酒。
利用求同法，酗酒和 a 病之间可能存在因果关系。
求同法相对比较简单，但是要注意它的局限性，不要把巧合当成因果。
02求异法如果一个现象是否出现，只有一个条件不同，那么这个不同的条件，就是我们要找的原因。
用字母来表示，如果有 A 就有 a，且无 A 就无 a，那么 A 可能是 a 的原因。
比如说，在化学实验中，氯化钾加热会产生氧气，但速度很慢，当加入少量「二氧化锰」之后，产生氧气的速度明显加快。
在这个例子中，「二氧化锰」是影响速度快慢的唯一不同条件，其中「二氧化锰」是 A，「快速产生氧气」是 a，所以，二氧化锰是快速产生氧气原因。
再比如，中国人和外国人远洋航行，途中，外国人都得了坏血病，中国人都没事。
用求异法发现，中国人喜欢喝茶，这一点与外国人不同，其中「喝茶」是A，「抵御坏血病」是 a，于是归纳出「喝茶能够抵御坏血病」的猜想。
在现实的业务环境中，很难找到只有一个条件不同的场景，所以，一般要借助AB 测试，控制好实验组与对照组的唯一不同条件，让其他条件都尽可能保持一致。
比如投放两组广告，只有标题不同，其他都一样，然后分析转化率的差异。
03共用法共用法，就是把求同法和求异法结合起来共同使用，从而让分析结论更加可靠，但并不能保证结论完全正确。
德尔菲法案例分析
案例一：德尔菲法应用案列某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1150750900600750900550750900 2200450600300500650400500650 3400600800500700800500700800 4750900150060075015005006001250 5100200350220400500300500600 6300500750300500750300600750 7250300400250400500400500600 8260300500350400600370410610 平均数345500725390550775415570770平均值预测：在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。
则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按、和的概率加权平均，则预测平均销售量为：570*+415*+770*=599中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300 370 400 500 550最可能销售量：410 500 600 700 750最高销售量：600 610 650 750 800 900 1250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按、和的概率加权平均，则预测平均销售量为：600*+400*+750*=695德尔菲法德尔菲法/得尔飞法(Delphi Method)目录[隐藏]1德尔菲法的简介o德尔菲法的起源演变o德尔菲法的典型特征2德尔菲法的特征3德尔菲法的具体实施步骤o德尔菲法实施注意事项4德尔菲法的应用5德尔菲法的优缺点6德尔菲法与其他决策法相比较7德尔菲法案例分析o案例一：德尔菲法应用案列[1]o案例二：德尔菲法在企业人力资源预测中的运用[2]8相关条目9参考文献[编辑]德尔菲法的简介德尔菲法是在20世纪40年代由O．赫尔姆和N．达尔克首创，经过T．J．戈尔登和兰德公司进一步发展而成的。
【大数据分析技术系列】数据可视化五种常用方式及案例分析
【大数据分析技术系列】数据可视化五种常用方式及案例分析目录概念 (1)常用五种可视化方法 (1)一、面积&尺寸可视化 (1)a: 天猫的店铺动态评分 (1)b: 联邦预算图 (1)c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图 (2)二、颜色可视化 (2)a: 点击频次热力图 (2)b: 2013年美国失业率统计 (3)c: 美国手机用户城市分布 (4)三、图形可视化 (4)a: iOS手机及平板分布 (4)b: 人人网用户的网购调查 (5)四、地域空间可视化 (5)a: 美国最好喝啤酒的产地分布 (5)五、概念可视化 (6)a: 厕所贴士 (6)b: Flickr云存储空间达1TB的可视化描述 (7)总结 (8)概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。
从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。
数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。
常用五种可视化方法下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。
这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。
制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。
从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。
b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。
c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。
二、颜色可视化通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。
超实用的10个商业数据案例分析，还不收藏
超实⽤的10个商业数据案例分析，还不收藏数据已被证实是零售⾏业的重要资源，数据对于商业中的决策者来说⾮常重要。
不同领域的⼤公司都在寻求利⽤数据的最佳⽅案。
零售领域发展⾮常的迅速，数据的应⽤也相当全⾯，例如零售商会分析数据并发展特殊的客户画像，以了解零售商TA的痛点。
对⼤数据的全⾯分析可以影响甚⾄操纵客户的决策，很多的讯息流与多渠道的触及都⽤来实现这些⽬的。
本⽂介绍了零售业中排名前10位采⽤的商业数据分析⽤例，让你掌握最新的趋势。
①推荐引擎事实证明，推荐引擎对零售商来说⾮常有⽤，可以作为客户⾏为预测的⼯具。
零售商倾向使⽤推荐引擎作为影响客户意见的主要⽅式之⼀。
提供产品推荐使零售商能增加销售额并主导消费趋势。
推荐引擎根据客户的选择调整推荐的内容。
推荐引擎利⽤⼤量的数据筛选来获取有价值的商业洞察。
通常，推荐引擎使⽤协同过滤或内容过滤的模型来实现，主要考虑客户过去的⾏为或⼀系列的产品特征。
例如⼈⼝统计数据，消费偏好，需求，先前购物体验等各类型的数据，都会经过数据学习算法纳⼊模型中。
在构建协作和内容过滤关联模型后，推荐引擎就可以根据客户的偏好计算相似性指数，并相应地提供商品或服务的推荐。
⽽向上销售和交叉销售建议则取决于对客户的客户画像。
②购物篮分析购物篮分析被视为零售业中数据分析的经典⼯具。
零售商多年来⼀直从中获利。
这个过程主要取决于梳理客户交易历史的⼤数据。
消费者未来的决策和选择可以通过这个⼯具⼤规模的进⾏预测。
了解篮⼦中的产品以及客户所有喜欢，不喜欢和预览记录，对于零售商在货架管理，价格制定和内容放置⽅⾯都是相当有帮助的。
分析通常通过规则挖掘算法进⾏，需要事先将数据进⾏处理，转换成以订单为基础的格式。
在此基础上，建⽴产品之间的关联联系，并且进⼀步应⽤关联规则进⾏分析。
这些分析有助于改善零售商的发展战略和营销技巧，并且可以极⼤化销售的效率。
③保修分析零售领域中的保修分析包含监控保修索赔，检测欺诈活动，降低成本和提⾼质量等等。
德尔菲法案例分析
德尔菲法案例分析案例一：德尔菲法应用案列某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1 150 750 900 600 750 900 550 750 9002 200 450 600 300 500 650 400 500 6503 400 600 800 500 700 800 500 700 8004 750 900 1500 600 750 1500 500 600 12505 100 200 350 220 400 500 300 500 6006 300 500 750 300 500 750 300 600 7507 250 300 400 250 400 500 400 500 6008 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770∙平均值预测：在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。
则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585∙加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599∙中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300 370 400 500 550最可能销售量：410 500 600 700 750最高销售量：600 610 650 750 800 900 1250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
商务数据分析教学案例-综合评价分析法
综合评价分析法一、综合评价分析法的概念随着数据分析的广泛开展，分析评价的对象越来越复杂，简单分析法的局限性也就越来越明显。
经常会出现从某几个指标看，甲单位优于乙单位；从另外几个指标看，乙单位优于丙单位；从其他指标看，丙单位又优于甲单位的情况。
那么，对这种情况来说，用简单的分析法就无法判断孰优孰劣了，因此，人们通过对实践活动的总结，逐步形成了一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价分析法，简称综合评价分析方法。
综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，用于解决复杂的分析对象。
比如，假如你买台计算机，你必须将不同品牌的计算机的性能，容量、外观、适用程度及价格做一个综合比较，然后才能决定购买何种计算机。
进行综合评价分析主要有五个步骤。
步骤1: 确定综合评价指标体系，即包含哪些指标，这是综合评价的基础和依据；步骤2: 收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理；步骤3: 确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性；步骤4:对经处理后的指标再进行汇总，计算山综合评价指数或综合评价分值；步骤5: 根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。
综合评价分析法主要有三大特点。
特点1:评价过程不是逐个指标依次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的。
特点2: 在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。
特点3: 评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。
二、数据标准化数据标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
在比较和评价某些指标时，经常会用到标准化的数据，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标进行比较和加权。
其中最典型的就是0-1标准化和标准化，这里介绍下0-1标准化。
0-1标准化也叫离差标准化，就是对原始数据作线性转换，使结果落到[0,1]区间，如图1所示。
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2011年2月全量网吧用户1.43亿。qq用户约6.6亿。 其中男性70%，女性30%，男女比例显著高于腾讯全量用户（2011年 1月数据，男56.2%、女42.9%）； 网吧整体用户年龄分布与腾讯总体相比更加年轻，24岁以下用户占 78%，腾讯全量用户为53.5%（2011年1月数据）。
量大！男性化！年轻化！如何应用特征？
数据敏感！目标明确！逻辑严密！
用户是否使用soso和年龄有关么？
结论：有关系；从年龄分布上 看，小于18岁用户中不活跃 用户的占比最大；而用户的 年龄越大，重度活跃用户的 比例越高。
报表分析：简单！有效！
说明：
1、a/b test：为了验证某种方案是否更优，采取分组测试方法。 2、如何保证测试有效性：参照系稳定，数据充分。 3、测试指标：不仅仅是数量，还有质量。 4、联盟网吧案例：各个联盟网吧的分组指标如下：
Thanks & QA
分组：识别差异！分析差异！优化！
用户画像
1、画像对象：qq用户； 2、通过qq号码，将用户的属性和行为关联起来；寻找用户的特征； 3、数据只有对比才能说明问题：给数据寻找参照系；
网吧用户画像
1、背景：了解网吧用户特征，用以网吧联盟战略参考； 2、通过qq号码，判断用户是否在网吧ip登录； 3、部分特征如下：
常用的数据分析方法及案例
吴志坚 2011-7-26
目录
1、分析思路 2、报表分析 3、关系） 2、结果完整（体检报告：结论，数据，分析，建议） 3、螺旋上升 4、逻辑严密
测试你的逻辑：
抽样问题：电信12580客户细分项目。项目目标：电信想具体分析12580的 客户特征（如性别比例；使用12580频次等）。数据基本情况如下：2千万不同客户 （电话号码）产生全量1亿条电话记录。抽样方法如下：从1亿记录随机抽取2万条电 话记录，发现里面包含1.9万客户（电话号码）。这1.9万客户对应全量记录里面一共 产生100万条电话记录，用这100万条电话记录构成抽样分析的样本。请问上述抽样是 否有问题？问题出在哪里？如何解决？