数据分析思路方法论
【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。
数据分析思路范文
数据分析思路范文数据分析是指通过运用统计学方法、数据挖掘技术以及信息可视化等手段，对大量数据进行分析、整理、挖掘，从中发现隐藏的规律性和价值信息，以支持决策和解决问题的过程。
在进行数据分析时，我们需要有清晰的思路和步骤，下面是一个简单的数据分析思路。
1.确定分析目标和问题：在做数据分析之前，需要明确我们想要解决的问题或达到的目标。
例如，我们可能想了解一些产品的销售情况、顾客购买偏好、市场竞争情况等。
2.收集数据：在数据分析过程中，我们需要收集有关问题或目标的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、网络、调查问卷等。
确保数据的准确性和完整性很重要。
3.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗包括查找和处理缺失值、异常值、重复值、不一致性等问题，以确保数据的质量。
4.数据探索：对于收集到的数据，需要进行探索性数据分析，了解数据的基本特征，包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。
可以使用各种统计图表和汇总统计量来展示和描述数据。
5.特征工程：在进行更深入的数据分析之前，可能需要对原始数据进行特征工程处理。
特征工程是指根据问题或目标的需要，从原始数据中提取、构造和选择合适的特征，以供后续的建模和分析使用。
6.模型建立与分析：在数据准备好之后，可以根据分析目标选择合适的模型进行建立和分析。
模型可以是统计模型、机器学习模型等。
根据具体问题的不同，选择合适的模型方法。
7.结果解释与报告：在完成数据分析之后，需要对结果进行解释和总结，并形成相应的报告或展示。
报告应包含分析的主要发现、结论和建议，以供决策者参考。
8.结果验证与迭代：对于数据分析的结果，需要进行验证和迭代，以提高分析的准确性和可靠性。
这可能需要对数据进行更深入的分析，调整模型参数等。
总之，一个完整的数据分析过程需要经历数据收集、清洗、探索、特征工程、模型建立与分析、结果解释与报告以及结果验证与迭代这些步骤。
这一过程是一个迭代和循环的过程，需要根据实际问题的需要灵活调整和应用分析方法和技术。
兵马未动,粮草先行--分析思路模型介绍
兵马未动，粮草先行—数据分析方法论介绍引入当我们了解了什么是数据分析，而且也知道了数据分析的流程之后，那么接下来最关键的就是需要了解如何展开数据分析的工作。
首先最重要的就是确定分析思路，这一步很关键，如果思路不清晰的话，很容易造成整个分析工作以及最终的报告杂乱无章。
今天我们就给大家介绍一下常用的数据分析方法论。
方法论分类数据分析思路一般需要以营销、管理等理论为指导，我们把这些和数据分析相关的营销、管理等理论统称为分析方法论。
常见的营销或管理理论如下：•管理方面：PEST，5W2H，逻辑树，SMART原则等•营销方面：4P，用户使用行为，STP理论，SWOT等管理模型•PEST：政治Political 经济Economic 社会Social 技术Technological•5W2H : Why What Who When Where How HowMuch•逻辑树：将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展•SMART原则：以绩效为核心，绩效指标必须是具体的（Specific），可以衡量的（Measurable），可以达到的（Attainable），要与其他目标具有一定的相关性(Relevant)，必须具有明确的截止期限（Time-bound）营销模型•4P：产品（Product）价格（Price）渠道（Place）促销（Promotion）•用户行为理论：认知，熟悉，试用，试用，忠诚•STP理论：市场细分（Segmenting）市场目标（Targeting）市场定位（Position）•SWOT理论：内部因素：优势（Strengths）劣势（Weaknesses），外部因素：机会（Opportunities）威胁（Threats）常用方法论介绍PEST分析法PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。
数据分析方法论
数据分析方法论数据分析是当今社会中一项非常重要的工作，它可以帮助我们更好地理解现象、发现规律，并为决策提供支持。
然而，要进行有效的数据分析并不是一件容易的事情，需要掌握一定的方法论和技巧。
在本文中，我将分享一些数据分析的方法论，希望能够对大家有所帮助。
首先，数据分析的第一步是明确分析目的。
在进行数据分析之前，我们需要明确自己的分析目的是什么，需要解决什么问题，或者是希望从数据中得出什么结论。
只有明确了分析目的，我们才能有针对性地进行数据收集和处理，避免盲目地进行数据分析。
其次，数据的收集和整理是数据分析的基础。
在进行数据收集时，我们需要选择合适的数据来源，并确保数据的准确性和完整性。
在数据整理方面，我们需要对数据进行清洗、去重、筛选等操作，确保数据的质量。
只有有了高质量的数据，我们才能进行有效的分析。
接着，选择合适的分析方法也是数据分析的关键。
在选择分析方法时，我们需要根据自己的分析目的和数据特点，选择合适的统计方法、机器学习算法等。
不同的问题可能需要不同的分析方法，我们需要根据实际情况进行选择。
此外，数据可视化也是数据分析中非常重要的一环。
通过数据可视化，我们可以直观地展现数据的分布、趋势、关联等信息，帮助我们更好地理解数据。
因此，在进行数据分析时，我们需要善于利用各种数据可视化工具，如图表、地图、仪表盘等，将数据转化为直观的信息。
最后，数据分析的结果需要进行解释和应用。
在得出分析结果后，我们需要对结果进行解释，说明分析的过程和结论，以便他人能够理解和接受。
同时，我们还需要将分析结果应用到实际工作中，为决策提供支持，或者是进行进一步的预测和优化。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，需要我们掌握一定的方法论和技巧。
通过明确分析目的、高质量的数据收集和整理、选择合适的分析方法、数据可视化以及结果解释和应用，我们可以进行有效的数据分析，为工作和决策提供有力的支持。
希望本文所分享的数据分析方法论能够对大家有所帮助。
(完整版)常用数据分析方法论
常用数据分析方法论-—摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用:●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系●为后续数据分析的开展指引方向●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论SWOT……5W2H时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则……PEST分析法PEST分析理论主要用于行业分析PEST分析法用于对宏观环境的分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。
此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：5W2H分析法5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。
逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关.（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。
）逻辑树分析法在利润分析中的应用：4P营销理论4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析4P营销理论在公司业务分析中的应用：用户行为理论用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析用户使用行为：认知——熟悉——试用--使用-—忠诚利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：。
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路估计很多人都听过数据分析，但是真正做起来却不是那么一回事了。
要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。
这说明缺少理论知识的支持，那么本文就将盘点一下数据分析常用的方法论和思路，作为数据分析入门的基础。
数据分析的流程在介绍数据分析方法论和思路之前，我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。
只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。
收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。
具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据处理。
对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据探索。
通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。
数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。
Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。
6、得到可视化结果。
借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，小编为大家介绍其中六种比较常见的理论。
1、PEST分析法PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
数据分析 方法论
数据分析方法论数据分析是一种对收集来的数据进行解释和无偏推断的过程。
数据分析方法论是指在进行数据分析时所采用的一系列方法和步骤。
下面将介绍数据分析的主要方法论。
首先，数据分析的方法论始于对问题的明确理解。
在进行数据分析之前，必须明确分析的问题是什么，并将问题转化为可以通过数据分析来回答的形式。
这可以通过与相关的利益相关者沟通和讨论来实现。
其次，数据分析的方法论包括数据的收集和整理。
数据的收集可以通过各种方式进行，例如实地调查、问卷调查、网络爬虫等。
收集到的数据可能存在各种问题，例如缺失值、异常值等，因此需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的质量和可靠性。
第三，数据分析的方法论包括数据的探索和可视化。
在进行深入的分析之前，需要对数据进行初步的探索，了解数据的基本特征和分布情况。
这可以通过统计指标、图表和可视化工具来实现。
数据的可视化有助于揭示数据之间的关系和趋势，并提供直观的展示方式。
第四，数据分析的方法论涵盖了统计分析。
通过统计分析可以对数据进行更深入的推断和预测。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
这些方法可以用来验证假设、识别关键因素、解释数据之间的关系等。
第五，数据分析的方法论还包括模型建立和预测。
在某些情况下，可以建立数学模型来描述和预测数据的行为和变化。
这些模型可以通过机器学习、时间序列分析、贝叶斯统计等方法来构建。
通过模型可以进行数据的预测、优化和决策支持。
最后，数据分析的方法论涉及结果的解释和沟通。
在进行数据分析之后，需要将分析结果进行解释和沟通给相关的利益相关者。
解释应该清晰、直观，避免使用过多的专业术语。
同时，将结果可视化和制作报告可以更好地传达分析结果。
总之，数据分析方法论是指在进行数据分析时所采用的一系列方法和步骤。
它包括问题定义、数据收集和整理、数据探索和可视化、统计分析、模型建立和预测、结果解释和沟通等环节。
通过遵循科学严谨的方法论，可以实现对数据的准确理解和有效利用，为决策提供支持。
常用数据分析方法论
常用数据分析方法论数据分析是一种通过收集、清洗、转换和模型化数据，以发现有用信息、提取有意义的知识，并支持决策和解决实际问题的过程。
在当今数据驱动的时代，数据分析方法变得尤为重要，能够帮助企业和组织深入理解相关业务和市场，从而制定更加准确和有效的战略计划。
本文将介绍一些常用的数据分析方法论，以帮助您更好地应对数据分析的挑战。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是通过基本的统计量（比如均值、中位数、标准差等）对数据进行总结和描述。
这种方法通常用来描述数据的分布、趋势和变化，帮助我们了解数据的基本特征。
常用的描述性统计方法包括频率分布、直方图和散点图等。
2. 相关性分析相关性分析用来衡量两个或多个变量之间的相关关系。
这种分析方法可以帮助我们确定变量之间的关联程度，进而预测未来趋势或者发现潜在的关联关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
3. 回归分析回归分析是一种用来建立和分析变量之间关系的统计方法。
通过建立数学模型，回归分析可以对一个或多个自变量与因变量之间的关系进行拟合和预测。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，预测未来趋势，并且进行决策支持。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。
4. 聚类分析聚类分析是一种将数据分组到相似的集合中的方法。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在群组和模式，从而找到数据集的内部结构和特征。
聚类分析常常用于市场细分、用户行为分析和客户分类等领域。
常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
5. 时间序列分析时间序列分析是一种通过观察数据的变化随时间而产生的趋势、季节性和周期性，以及其他时间相关模式的方法。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和行为，从而为决策提供依据。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
6. 假设检验假设检验是一种用来评估数据分析结果的统计方法。
通过设立一个称为零假设的原始观点，并进行统计检验，我们可以得出结果是否显著的结论。
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数据运用能力
数据分析方法论和数据分析法
1、数据分析方法论是指导数据分析师进行一个完整的数据分析，它更 多的是指 数据分析的思路，它也是数据分析的前期规划，指导着后期 数据分析工作的开展， 2、数据分析法则是指具体的数 据分析方法，比如我们常见的对比分 析，交叉分析，相关分析回归分析等。 3、数据分析方法论就像指南针，为我们的数据分析工作指引方向。如 果方法论不正确或不合理，那么数据分析报告将没有价值。具体的数 据分析方法，为数据分析提供技术保障和支持。
数据分析思路方法论
听数据说话 三分技术，七分管理，十二分数据 1、仅凭直觉和经验经管进行决策容易偏差，科学决策离不开客观数据的分析。 2、培养将数据分析融入方方面面的文化，支持所有员工根据数据和分析做出 决策。 3、决策是行为管理的核心，贯穿于日常的各个方面和 全部过程,自我管理就是自我决策。 4、以人管亊、人浮于亊、唯长官意志；以亊管人、息亊宁人、唯数据，唯亊 实。
数据运用总结
常换角度看数据、从多个角度观察对照 关注异常数据，面分析 没有高质量的数据就没有高质量的分析。 出发点：从你面对的问题出发，去完成收集数据、描述
数据、分析数据、达到预测或其他推断目标。
数据分析 五大思维方式
数据分析五大思维方式
1、【对照，俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有 感觉。在现实中的应用非常广。 2、【折分】，就是拆分和解析。维度思维。 3、【降维】，数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指 标，从中筛选出有代表性的维度即可。我们一般只关心对我们有用的数据。 4、【增维】，当我们当前的维度不能很好地解释我们的问题时，我们就需要对数据做一个 运算，变换指标。 5、【假说】，俗称假设，当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，我们先假设有了结 果，然后运用逆向思维。这有点寻根的味道，除了结果可以假设，过程也是可以被假设的。 增减维需要对数据意义有充分的了解。
4拍：
拍脑袋（凭绊验） 拍大腿（悔不该）
拍胸口（瞎许诺） 拍屁股（走为上）
成功者靠信息，失败者听运气
六阶段模型
中国
美
国
米歇模型
对问题准确了解是决策的核心
问题准确定位
不同的信息环境决定不同的决策
根据信息源分析迚一步采集信息,幵把采集的信息吅理地组织和存储起来。 完整、可靠的信息,是保证决策成功的前提。
数据和知识层次
1、数据→信息→知识→能力→智慧。 2、数据是未经组织的数字、词语、声音、图像等原始资料，即原始客观事物记录事物 的性质、属性、形态、数量、位置及其相互关系等； 3、信息是经过加工处理过，有一定的意义和相互联系的事实，对人有用、能够影响人 们行为的分析数据； 3、知识是用于指导行动的有价值、效用、意义的信息，是系统化的信息或从信息中得 出的系统化的规律、概念、经验或结论，是对信息的推理和验证
【对照】
【拆分】
【降维】
成交用户数/访客数=转化率 成交用户数*客单价=销售额
【增维】
倍数=搜索指数/宝贝数，用倍数来代表竞争度。
数据分析师 十大思维
一、逻辑思维，明白各项数据中的关系； 二、向上思维，站在更高、更远、更广的角度去看数据，建立长远目标、全局观念、 整体概念、完整地分析数据。 三、下切思维，数据是一个过程的结果反映，把事物切细分析，把过程拆细分析， 通过数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相。关键是要知道数据的构成、 分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。 四、求同思维，找出共同规律特点，关键是找到共性的客观属性、数据进行分析。 五、求异思维，相似之处看到不同、特殊的地方 。 六、抽离思维，从细枝末节迷失中走出来，以一个旁观者的角度思考。关键是要用 多种分析方法，多角度看问题，学会集思广益，发散性思维。 七、联合思维，多了解情况，站在当事人的角度去思考和分析。 八、离开思维，学会自我调节，自我放松。 九、接近思维，多接触要解决的问题，花时间分析，要的是方案，不是问题。 十、理解层次，问题发现是第一步，需要逐步熟悉客观环境、规律。