【免费下载】数据分析的五大思维方式
数据分析方法五种
数据分析方法五种数据分析是指通过对已有数据的收集、整理、加工和统计等一系列过程，来获取其中的有用信息并进行理解和解释的过程。
在现代社会的各行各业中，数据分析被广泛应用于帮助决策、改善业务流程和优化资源配置等方面。
本文将介绍五种常用的数据分析方法，包括描述统计、推断统计、数据挖掘、机器学习和时间序列分析。
一、描述统计描述统计是数据分析中最基本的方法之一，其目的在于通过计算、整理和展示数据的基本统计特征，帮助我们对数据集进行初步的了解。
描述统计常用的指标有：均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。
常用的描述统计方法有：1. 均值均值是指所有数据的算术平均数，用于表示数据的集中趋势。
通过计算所有数据的总和再除以数据的个数，即可得到均值。
2. 中位数中位数是指将数据按照大小排列后，处于中间位置的数值。
如果数据有偶数个，则取中间两个数的均值作为中位数。
3. 众数众数是指数据集中出现次数最多的数值。
一个数据集可以有一个或多个众数。
4. 标准差标准差是衡量数据离散程度的指标。
标准差越大，表示数据的离散程度越大；标准差越小，表示数据的离散程度越小。
5. 方差方差是标准差的平方，用于衡量数据与均值差异的平方。
6. 四分位数四分位数将数据分为四个等份，分别是最小值、25%分位数、50%分位数（中位数）和75%分位数。
四分位数可以帮助我们了解数据的分布情况。
二、推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体数据进行估计和假设检验的方法。
推断统计的目的在于通过对样本数据的分析，推断出总体数据的特征和关系。
常用的推断统计方法有：1. 抽样抽样是指从总体中随机选择一部分样本，然后对样本进行分析和推断。
通过合理和随机的抽样方法，可以保证样本具有代表性。
2. 参数估计参数估计是通过对样本数据进行分析，对总体数据的参数进行估计。
常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
3. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，来验证某个关于总体的假设是否成立。
数据分析方法五种
数据分析方法五种数据分析是一种基于统计学和数学原理的方法，通过收集、整理和解析数据，从中提取出有用的信息和见解。
它在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗和科学研究等。
在数据分析中，有很多不同的方法可供选择，每种方法都有其独特的优势和适用场景。
本文将介绍五种常见的数据分析方法，分别是描述统计分析、推论统计分析、决策树分析、聚类分析和关联规则分析。
首先是描述统计分析。
这种方法主要用于总结和描述数据的基本特征，例如平均值、标准差和频率分布等。
通过描述统计分析，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况，从而对数据进行初步的理解和概括。
其次是推论统计分析。
这种方法基于样本数据，通过统计推断来对总体数据进行估计和推断。
它涉及到概率和假设检验等统计工具，可以帮助我们从样本中推测总体的特征，并进行统计显著性的判断。
推论统计分析常用于科学研究和市场调研等领域。
第三种方法是决策树分析。
决策树是一种树状结构，用于表示和分析决策的过程。
在数据分析中，决策树可以帮助我们理清数据的关联关系和影响因素，以便进行决策和预测。
通过构建和分析决策树，我们可以识别出数据中最重要的特征和规律，并作出相关的决策。
第四种方法是聚类分析。
聚类分析是一种将数据按照相似性进行分组的方法。
它通过计算数据之间的相似性或距离，将数据划分成不同的簇或类别。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和群体，从而更好地理解数据的结构和特征。
聚类分析常用于市场分割和客户细分等领域。
最后是关联规则分析。
关联规则分析用于挖掘数据中的关联关系和规律。
通过分析数据集中的频繁项集和关联规则，我们可以发现数据中的隐藏规律和潜在关系。
关联规则分析常用于购物篮分析和市场推荐等领域。
例如，当一个顾客购买牛奶时，他们很有可能也会购买面包。
综上所述，数据分析是一种重要的方法，用于从数据中提取有用的信息和见解。
在数据分析中，常见的方法包括描述统计分析、推论统计分析、决策树分析、聚类分析和关联规则分析。
数据分析方法五种
数据分析方法五种1. 描述性统计描述性统计是数据分析的基本方法之一，主要用于对数据进行总结和描述。
描述性统计通过计算各种统计指标，如频数、平均数、中位数、标准差等，来揭示数据的集中趋势、离散程度以及分布形态等方面的特征。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的基本特征，为进一步的数据分析提供基础。
2. 数据可视化数据可视化是一种直观、有效地传达数据信息的方法。
它通过图表、图形等可视化工具，将数据转化为易于理解和解释的形式，帮助我们发现数据中的模式、趋势和规律性。
在数据分析中，常用的数据可视化方法包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
通过数据可视化，我们可以更好地理解数据之间的关系，发现隐藏的信息，并支持数据驱动的决策。
3. 假设检验假设检验是一种用于从样本数据中推断总体特征的方法。
在数据分析中，我们常常面临着需要验证某种假设的情况。
通过假设检验，我们可以基于样本数据对假设的真实性进行推断。
假设检验方法包括参数检验和非参数检验，常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、ANOVA等。
假设检验可以帮助我们评估数据是否支持特定的假设，从而做出更可靠的决策。
4. 回归分析回归分析是一种建立变量之间关系的统计方法。
它通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测因变量的取值。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的相关性，并进行预测和推断。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、岭回归等。
回归分析可以应用于各种场景，如市场预测、销售预测、风险评估等，对决策制定具有重要的参考价值。
5. 聚类分析聚类分析是一种将数据分成具有相似特征的群组的方法。
它通过对数据进行无监督学习，将数据对象划分为若干个群组，并使得群组内的对象具有较高的相似性，群组间的对象具有较高的差异性。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，为数据分类和预测提供支持。
常见的聚类分析方法包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
以上五种数据分析方法是数据分析过程中常用的方法，它们分别从不同的角度和目的出发，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
数据分析的五大思维方式
今天要讲数据分析的五大思维方式首先，我们要知道，什么叫数据分析。
其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。
数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。
然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。
那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。
下面零一给你一一介绍。
（本文用到的指标和维度是同一个意思）第一大思维【对照】【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。
比如下面的图a和图b。
图a毫无感觉图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。
在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。
第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。
因此可见，拆分在数据分析中的重要性。
在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。
不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。
我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。
再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。
这个时候，【拆分】就闪亮登场了。
大家看下面一个场景。
运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。
这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。
销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。
详见图c和图d图c是一个指标公式的拆解图b是对流量的组成成分做的简单分解（还可以分很细很全）拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。
可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
数据分析常用的7大思维方法详解
数据分析常用的7大思维方法详解今天老李继续给大家讲解数据分析经典的思维模型，上篇为大家介绍了目标思维、假设思维、溯源思维、逆向思维4个思维：数据分析必备7大经典模型详解！建议收藏！（上）今天继续给大家介绍结构思维、演绎推理思维、归纳总结思维和相关思维。
结构思维很多人在分析的时候没有思路，不知道从何下手，这就是缺少结构化思维的表现不如我们就直接看一下下面这个例子，看看大家是否具有结构化思维：一家线下零售企业最近某个产品的销售额下降了，让你找一下造成销售额下降的原因是什么。
我们看一下甲乙两个人的分析思路是什么？甲：先从时间维度上进行分析，看看销售额的下降是突然下降，还是持续性下降；然后再以门店为维度，看一下是不是因为地理位置的原因造成了下降；除此之外，还要对比一下横向的竞争对手，可以去问一些销售人员他们掌握的情况；对了，还有活动，有可能是因为活动造成的销售额下降。
非常混乱对不对？这是因为我们在思考问题的时候，习惯用点对点的方式，想到一点就是一点也就是说是乱打枪，也许有可能你可以凭借着经验找到原因但是大多数情况下，你很难找到完全穷尽的原因，也就是为什么你的数据分析总是没思路乙：我们要分析的问题是销售额下降，一般来说会有内部和外部两个方面的原因内部就是自身的一些原因造成了下降，外部原因是不受我们控制的不可抗力因素内部原因我们可以参照5w2h里的几个因素，when、why、who、how等外部因素包括市场竞争、市场容量、政策等知道了这些关键因素，我们再继续进行拆解，就能找出所有的可能原因这样分析是不是感觉清晰了许多？结构化思维方法是怎么处理这个问题呢？在面对这么一个问题时，结构化思维方法首先做的并不是立刻着手清洗数据。
而是根据对业务的理解，先为数据分析画一个思维导图，它的作用相当于你来到一个陌生的城市拿出百度地图查询乘坐交通工具到入住的酒店的路线图。
这个思维导图就是一个知道你到达目的地的路线图。
事实上，结构化思维就是由麦肯锡提出的著名的“金字塔思维”，如下图就是典型的结构化：无论是作为表达者、或者是信息接受者，都要先建立起符合金字塔结构的框架，然后按照逻辑、顺序等进行重点内容阐述而关于金字塔结构，我理解的关键核心就是“主要-重要-次要”其中的“主要”就是明确中心思想，对此书中提出了4种要求：“结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进”，这也是金字塔原理的四个原则其中的“重要”就是在建立金字塔结构时，一定要遵守先重要后次要、先全局后细节、先结论后原因、先结果后过程的原则进行内容安排最后的“次要”就是要把无关的、逻辑性差的、相关性低的因素和内容筛选出去更详细来讲就是：结论先行：中心思维要放在最前面以上统下：上一层一定要是对下一层内容的总结归类分组：每组的思想要属于同一逻辑范围逻辑推进：每组的顺序要按照一定的逻辑关系归纳与演绎首先什么是归纳和推理？我直接简单举个例子就行了：归纳：树能燃烧、纸能燃烧、筷子能燃烧，所以木制品能够燃烧推理：木制品能够燃烧，筷子属于木制品，所以筷子能够燃烧。
数据分析中的10种思维方法
一、逻辑思维： 三、下切思维： 五、求异思维： 七、联合思维： 九、接近思维： 二、向上思维： 四、求同思维： 六、抽离思维： 八、离开思维： 十、理解层次：
逻辑思维
逻辑思维：明白价值链，明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉，要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
联合思维
很多销售数据，需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析，这样你才会理解人、 事、物。 关键：了解当事人的情况，学会换位思考。 实际情况：你了解你周边的情，你发现你处在一个不太有 利的地位，那么，此时，你就要有离开思 维去替你想办法，离开困境 。 关键：学会自我调节，自我放松。 实际情况：遇到难解的结，你怎么办？
向上思维
在看完数据之后，要站在更高的角度去看 这些数据，站在更高的位置上，从更长远 的观点来看，从组织、公司的角度来看， 从更长的时间段（年、季度、月、周）来 看 ,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？ 也许向上思维能让你更明白方向。 关键:建立长远目标、全局观念、整体概念、 完整地分析数据，不做井底之蛙。
求异思维
每一个数据都有相似之处，同时，我们也 要看到他们不同的地方，特殊的地方 。 关键：对实际情况的了解，对日常情况的 积累，对个体情况的了解，对个体主观因 素的分析。 实际情况：你了解你的下属员工吗？如何 帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
抽离思维
当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你 往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节 并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己 的价值，同时深受情绪困扰。这时，你用用抽离 思维更加能够帮助到你。 关键：多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛 角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发 散性思维。 实际情况：你的学习能力和方法有效吗？
如何数据分析分享数据分析方法五种
如何数据分析分享数据分析方法五种数据分析是一项重要的技巧，它可以帮助我们理解数据背后的模式和趋势，从而做出更明智的决策。
在数据分析中，有许多不同的方法可以帮助我们更好地理解和解释数据。
下面我将介绍五种常见的数据分析方法。
1.描述性分析法描述性分析法是最基本的数据分析方法之一、它可以帮助我们了解数据集的基本特征和统计指标。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最小值、最大值等等。
通过对数据集的描述性分析，我们可以了解到一些基本的信息，如数据集的分布情况、是否存在异常值等。
2.相关性分析法相关性分析法用于研究两个或多个变量之间的关系。
它可以帮助我们确定变量之间的相互作用，并揭示出潜在的模式或趋势。
常见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。
通过相关性分析，我们可以了解到变量之间的相关性强弱程度，从而为我们做出更准确的预测和决策提供依据。
3.预测分析法预测分析法通过建立数学模型来预测未来的趋势和结果。
它可以帮助我们根据历史数据和已知变量来预测未知的变量。
常见的预测分析方法包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
通过预测分析，我们可以得出一些有关未来发展的结论，从而为企业和个人做出更准确的决策。
4.分类分析法分类分析法用于查找和识别数据集中的模式和分类规则。
它可以帮助我们将数据集中的样本或实例划分到不同的分类中。
常见的分类分析方法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
通过分类分析，我们可以了解到数据集中的隐含模式和规律，从而对未来的情况进行预测和决策。
5.文本分析法文本分析法用于处理和分析非结构化的文本数据。
它可以帮助我们提取和总结文本数据中的关键信息。
常见的文本分析方法包括文本挖掘、主题建模和情感分析等。
通过文本分析，我们可以了解到文本中隐藏的情感、主题和特征，从而更好地理解人们对其中一问题或事件的看法和态度。
总结起来，数据分析方法包括描述性分析法、相关性分析法、预测分析法、分类分析法和文本分析法。
数据分析五种方法
数据分析五种方法
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现有用信息和提供决策支持。
在当今信息化时代，数据分析已经成为各个行业中重要的工具之一。
本文将介绍数据分析中的五种常见方法，包括描述性分析、关联分析、聚类分析、分类分析和预测分析。
1. 描述性分析
描述性分析是数据分析的第一步，它通过统计指标来描述数据的基本特征。
常见的描述性分析方法包括：
•中心趋势测量：通过计算均值、中位数和众数等统计指标，来了解数据集的集中程度。
•离散程度测量：通过计算标准差、方差和四分位差等统计指标，来了解数据集的离散程度。
•分布形态测量：通过绘制直方图和箱线图等图表，来观察数据的分布形态。
描述性分析可以帮助我们对数据有一个初步的了解，为后续的分析提供基础。
2. 关联分析
关联分析是通过发现数据之间的关联规则来了解它们之间的关系。
关联分析的常见应用包括购物篮分析和市场篮分析。
关联规则包括两个部分：前项和后项。
前项表示条件，后项表示结论。
例如，。
数据分析方法包括哪些？五种数据分析方法
数据分析方法包括哪些？五种数据分析方法随着信息技术的不断进展，数据分析方法已经成为了现代企业和组织中不行或缺的一部分。
数据分析方法可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
那么，数据分析方法包括哪些呢?本文将介绍五种常见的数据分析方法。
1、描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一。
它主要用于描述数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差等。
描述性统计分析可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
2、猜测性分析猜测性分析是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织猜测将来的趋势和大事。
猜测性分析可以基于历史数据和趋势来猜测将来的趋势和大事，从而关心企业和组织更好地制定战略和决策。
3、数据挖掘数据挖掘是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织发觉隐蔽在数据中的模式和关系。
数据挖掘可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
数据挖掘可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
4、多元统计分析多元统计分析是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织分析多个变量之间的关系。
多元统计分析可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
多元统计分析可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
5、机器学习机器学习是一种数据分析方法，它可以关心企业和组织从数据中学习和发觉规律。
机器学习可以用于市场分析、客户行为分析、产品设计等方面。
机器学习可以关心企业和组织更好地了解自己的业务和市场，从而更好地制定战略和决策。
数据分析师必备的思维模式
数据分析师必备的思维模式
数据本身没有价值，只有经过合理的分析和利用，才能提取有用的信息。
对于DataFocus来说，提取信息就是搜索的过程，搜索关键词即可在海量数据库中抓取有效信息，并进行呈现。
同理，数据分析师也必须具备时时刻刻能将数据转化为价值的思维。
首先，在将数据转化为价值的过程中，数据源、数据模型、数据呈现可视化都有一定的逻辑可循，有些分析师会这样思考，第一点：直接呈现各种个体数据，罗列在表面，没有比较也没有突出。
很多指标必须与同类数据比较，如顺序、同比。
所谓呈现不出重点，就是呈现一些薄弱数据，没有感知，老板也不知道好与坏。
比如分析销售额，DataFocus可以使用VS关键词，T ableau可以拖拽等，比如使用同比，同一时期可以清楚地反映这些指标的效果，甚至可以计算出投入和产出，这些分析结果就更有价值了。
第二点就是降维思维。
在数据降维或降维之前，必须充分理解数据的意义和指标之间的关系，有目的地对数据进行转换、处理和操作，以达到数据分析的目的。
比如问卷分析，几百个问题就必须降维成些许指标去归纳分析，用搜索式BI工具也好，SPSS也好。
第三点就是演绎推理，是数学常用的理论。
当我们不清楚的时候，可以进行假设，比如用DataFocus搜索大量假设关键词保存为看板，再逐一分析。
我们可以尝试猜测结果，逆向推演。
比如某商家今年双十一需要做到10亿，怎么做，盈利途径是哪些，去年有什么方法可以借鉴，销售额前两年是什么趋势等等。
总而言之，工具只是辅助，分析师的核心还是意识及思维。
而工具的好处就在于它是一个随时响应的好手。
数据分析的八种思维
数据分析的八种思维在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢?这里总结了8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。
1. 对比思维在我们日常的工作和生活中，对比思维其实是随处可见的。
比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了70 分，这次怎么就考得这么差?你看你的同班同学，这次都考80 分以上。
”从这个例子中可以看出，对比通常有两个方向，一个纵向，是指不同时间的对比，比如用小明上次考试的成绩与这次进行对比。
一个是横向，是指与同类相比，比如拿小明的同班同学进行对比。
2. 细分思维细分可以说无处不在，大到宇宙可以细分，小到原子核也可以细分。
人生的大目标可以细分，某次小考试的成绩也可以细分。
比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了30 分，从而拉低了整体的成绩。
这个例子就是把整体考试成绩细分为具体的科目。
在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。
杜邦分析法、麦肯锡的MECE 分析法本质上都属于细分思维。
3. 溯源思维有时候，即使运用了对比思维和细分思维，依然分析不出来结论，怎么办?此时可以试试溯源思维，追溯数据源的详细记录，然后基于此思考数据源背后可能隐藏的逻辑关系，或许会有意外的洞察。
比如说，小明的妈妈通过对比思维，知道了小明的考试成绩不好，通过细分思维，也知道他是英语没考好，但是依然不知道他当时为什么会没考好。
通过跟小明谈心，详细了解他当时考试的详细情况，发现他当时肚子不舒服，无法集中精力答题，导致很多本来会做的题目都做错了。
谈心之后，小明的妈妈对他表示理解，从此更加关心小明的身体状况，他们之间的感情加深了，小明的成绩也变得越来越好了。
如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。
数据分析方法五种
数据分析方法五种数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，来获取有用信息和提供决策支持的过程。
在现代社会，数据分析已经成为各行各业不可或缺的工具。
而数据分析方法的选择对于分析结果的准确性和有效性至关重要。
下面将介绍五种常用的数据分析方法。
第一种数据分析方法是描述性统计分析。
描述性统计分析是指通过对数据的整理、汇总和展示，来描述数据的基本特征和规律。
常用的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
描述性统计分析能够直观地展现数据的分布情况，为后续的分析提供基础。
第二种数据分析方法是相关性分析。
相关性分析是指通过分析不同变量之间的相关程度，来揭示它们之间的关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关性分析能够帮助我们了解变量之间的相互影响，为进一步的因果分析提供参考。
第三种数据分析方法是回归分析。
回归分析是指通过建立数学模型，来揭示自变量和因变量之间的函数关系。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
回归分析能够帮助我们预测因变量的取值，并对影响因变量的因素进行定量分析。
第四种数据分析方法是聚类分析。
聚类分析是指通过对数据进行分类，来发现数据中的内在结构和规律。
常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
聚类分析能够帮助我们将数据进行分组，从而识别出不同的数据模式和特征。
第五种数据分析方法是因子分析。
因子分析是指通过对变量进行降维处理，来揭示变量之间的潜在结构和关联关系。
常用的因子分析方法包括主成分分析、公因子分析等。
因子分析能够帮助我们理清变量之间的内在联系，发现变量背后的共性因素。
综上所述，数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析和因子分析。
每种方法都有其特定的应用场景和分析对象，选择合适的方法对于数据分析的准确性和有效性至关重要。
希望以上内容能够帮助大家更好地理解数据分析方法，提高数据分析的能力和水平。
1.数据分析的思维方式
5
看上去很简单，但是…
• • • • • • 目标是否合理？ 能不能摸清数据的底细？ 数据能否支持你的目标？ 能不能择适合的统计方法？ 能不能解释计算机输出的结论？ 结论是不是合理？
6
为此，我们需要了解......
• 一些基本的概念和术语（包括总体、样本、总 体、样本、总体参数、样本统计量） • 变量的种类（定性、定量、定序等） • 概率分布 • 数据：各种变量实现；多个变量的情况；计算 机的数据形式
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还需要了解……
• 数据收集的问题（二手数据、试验数据、一手 数据、问卷数据） • 计算机的数据形式 • 统计方法的分类（根据问题或数据形式） • 各种统计方法的选择 • 各种统计结论的解释
8
我们要……
• • • • • • • 提供基本的教学步骤 基本的统计概念介绍 关于变量和数据概念的介绍 描述性统计 从目的看推断方法的原理和选择 从数据看推断方法的原理和选择 查看是否需要数据挖掘吗？
吴喜之
xzwu2003@
本科:北京大学数学力学系 再教育:甘孜藏族自治州得荣县（6年） 统计博士:美国北卡罗来纳大学 (UNC-Chapel Hill) 教书经历: 美国加利福尼亚州大学 (Davis) 美国北卡罗来纳大学 (Chapel Hill) 美国北卡罗来纳大学 (Charlotte) 南开大学 北京大学 人民大学
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主要问题：对你工作的评价
• • • • 数据是否合适？ 方法选择是否正确（各种条件是否满足）？ 会不会对你的推断过程进行诊断？ 对结果解释是否合适？
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我们有自己的头脑
• 统计是科学 • 很有些从未受过统计教育的人(可能在某些方面有地位) 妄谈统计，乱出教材 • 或者求时髦、漂亮、热闹但没有任何内容 • They have the talent of talking a lot about nothing! • 得到结果是目的吗？ • 仅有得到自己明白的、可靠的结果才是目的！
数据分析中的10种思维方法分析
联合思维
很多销售数据，需要我们能站在当事人的 角度去思考和分析，这样你才会理解人、 事、物。 关键：了解当事人的情况，学会换位思考。 实际情况：你了解你周边的情况吗？你了 解你周围的人吗？
离开思维
通过数据分析，你发现你处在一个不太有 利的地位，那么，此时，你就要有离开思 维去替你想办法，离开困境 。 关键：学会自我调节，自我放松。 实际情况：遇到难解的结，你怎么办？
向上思维
在看完数据之后，要站在更高的角度去看 这些数据，站在更高的位置上，从更长远 的观点来看，从组织、公司的角度来看， 从更长的时间段（年、季度、月、周）来 看 ,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢？ 也许向上思维能让你更明白方向。 关键:建立长远目标、全局观念、整体概念、 完整地分析数据，不做井底辑思维： 三、下切思维： 五、求异思维： 七、联合思维： 九、接近思维： 二、向上思维： 四、求同思维： 六、抽离思维： 八、离开思维： 十、理解层次：
逻辑思维
逻辑思维：明白价值链，明白各项数据中 的关系; 关键:明白其中的关系要求你对这项工作要 了解、熟悉，要细致和慎密。要清楚充分 性和必要性的关系。 实际情况:你需要那些数据?如何获得这些数 据?数据之间的关系如何?
接近思维
怎样达成目标，实现销售增长，这时候你 需要接近思维来帮助你 。 关键：多接触你要解决的问题，花时间分 析，你要的是方案，不是问题。 实际情况：你在做选择题还是问答题？责 任点在哪？
理解层次
问题发现是第一步，要怎样分析问题，找 到真正的原因，那么熟练的运用理解层次 。 关键：你需要熟悉客观环境，员工的能力、 行为的规律、他需要什么？ 实际情况：你能够分析到哪一步？
求异思维
每一个数据都有相似之处，同时，我们也 要看到他们不同的地方，特殊的地方 。 关键：对实际情况的了解，对日常情况的 积累，对个体情况的了解，对个体主观因 素的分析。 实际情况：你了解你的下属员工吗？如何 帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
数据分析方法5种
数据分析方法5种数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策。
在数据分析的过程中，选择合适的数据分析方法是非常关键的。
在本文中，我们将介绍5种常用的数据分析方法，它们分别是描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
描述性统计分析是最常见的数据分析方法之一，它主要用于总结和展示数据的基本特征。
通过描述性统计分析，我们可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，从而更好地理解数据的分布和特点。
描述性统计分析通常是数据分析的第一步，它可以帮助我们快速了解数据的整体情况。
推断性统计分析则是在描述性统计分析的基础上进行的，它主要用于对总体进行推断。
通过推断性统计分析，我们可以利用样本数据对总体进行推断，从而得出关于总体的结论。
推断性统计分析通常涉及到假设检验、置信区间估计等方法，它可以帮助我们更准确地了解总体的特征。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法，它主要用于探讨自变量对因变量的影响程度。
通过回归分析，我们可以建立变量之间的数学模型，从而预测因变量的取值。
回归分析通常涉及到线性回归、多元回归等方法，它可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。
时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法，它主要用于分析数据随时间变化的规律。
通过时间序列分析，我们可以识别数据中的趋势、季节性、周期性等特征，从而进行预测和决策。
时间序列分析通常涉及到平稳性检验、自相关性分析等方法，它可以帮助我们更好地理解时间序列数据的特点。
最后，机器学习方法是一种用于从数据中学习规律和模式的方法，它主要用于处理大规模和复杂的数据。
通过机器学习方法，我们可以利用算法和模型来发现数据中的隐藏规律，从而进行预测和决策。
机器学习方法通常涉及到监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它可以帮助我们更好地处理大规模和复杂的数据。
综上所述，数据分析方法有很多种，每种方法都有其特点和适用范围。
数据分析惯用的5种思维方法
数据分析惯用的5种思维方法此文是《10周入门数据分析》系列的第6篇想了解学习路线，可以先阅读“10周计划”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。
数据分析方法五种
数据分析方法五种数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来获取有用信息的过程。
在现代社会，数据分析已经成为了各行各业的重要工具，无论是商业决策、科学研究还是政府治理，都离不开数据分析的支持。
而数据分析方法的选择对于分析结果的准确性和可靠性有着至关重要的影响。
下面我们将介绍五种常见的数据分析方法。
首先，描述统计是最基本的数据分析方法之一。
描述统计是通过对数据的整理、汇总和描述来对数据进行分析。
它包括了对数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、方差）和分布形状（如偏度、峰度）等方面的描述。
描述统计能够帮助我们对数据的整体情况有一个直观的了解，为后续的分析奠定基础。
其次，推断统计是在对样本数据进行分析的基础上，对总体数据进行推断的方法。
推断统计包括了参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是通过对样本数据的分析，推断出总体参数的取值范围，如总体均值的置信区间。
而假设检验则是通过对样本数据的分析，判断总体参数是否满足某种假设。
推断统计能够帮助我们通过对样本数据的分析，对总体数据进行推断，从而得出科学的结论。
第三，回归分析是一种用来研究变量之间关系的统计方法。
回归分析可以用来预测一个变量的取值，或者分析一个变量对另一个变量的影响程度。
回归分析包括了简单线性回归和多元线性回归两种形式。
简单线性回归是用来研究两个变量之间的线性关系，而多元线性回归则是用来研究多个变量之间的线性关系。
回归分析能够帮助我们理解变量之间的关系，从而进行预测和决策。
第四，聚类分析是一种用来将数据划分为若干个类别的方法。
聚类分析通过对数据的相似性进行度量，将相似的数据划分到同一个类别中。
聚类分析能够帮助我们对数据进行分类，发现数据中的内在结构，从而进行更深入的分析和挖掘。
最后，因果分析是一种用来研究变量之间因果关系的方法。
因果分析通过对变量之间的因果关系进行建模和检验，来探究一个变量对另一个变量的影响程度。
因果分析能够帮助我们理解变量之间的因果关系，从而进行因果推断和政策制定。
大数据的思维方式(精选)(二)2024
大数据的思维方式(精选)（二）引言概述:在信息时代的今天，大数据已经成为了企业和组织中不可或缺的一部分。
然而，要真正发挥大数据的潜力，我们需要采用一种特殊的思维方式。
本文将介绍大数据的思维方式，并以五个大点为基础，分别为：正确的问题定位、数据收集和整理、数据分析与挖掘、数据可视化和实时决策。
通过这些大点和小点，我们将全面了解在大数据中运用正确的思维方式的重要性。
正文内容:1. 正确的问题定位：- 确定需要回答的具体问题- 确定问题的关键指标和衡量标准- 定义问题的时间范围和数据需求2. 数据收集和整理：- 确定数据来源和采集方式- 清洗和处理数据，确保数据的准确性和完整性- 对数据进行分类，建立数据集和数据库3. 数据分析与挖掘：- 使用合适的分析方法和工具进行数据分析- 运用统计学和机器学习算法挖掘数据中的隐藏信息- 建立模型和预测，为业务决策提供支持4. 数据可视化：- 使用图表、图形和仪表盘等可视化工具展示数据- 确保数据可视化的直观性和易理解性- 利用交互式可视化工具提升用户体验和参与度5. 实时决策：- 建立实时数据监控和分析系统- 制定实时决策的流程和标准- 运用实时数据进行业务改进和调整总结:大数据的思维方式是在信息爆炸的时代中必不可少的一项能力。
通过正确的问题定位、数据收集和整理、数据分析与挖掘、数据可视化以及实时决策这五个大点，我们可以更好地应对大数据带来的挑战和机遇。
通过充分应用大数据的思维方式，我们可以更好地发现商机，优化业务流程，提高决策效率，并推动组织的创新和发展。
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发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。
那今天讲什么呢？
今天要讲数据分析的五大思维方式。
首先，我们要知道，什么叫数据分析。
其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。
数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。
然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？
目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。
那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。
下面零一给你一一介绍。
（本文用到的指标和维度是同一个意思）
第一大思维【对照】
【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。
比如下面的图a和图b。
图a毫无感觉
图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。
在现实中的应用非常广，比如选款测
款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用
的信息。
第二大思维【拆分】
分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。
因此可见，拆分在数据分析中
的重要性。
在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。
不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆
分是怎么用的。
我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择
对比。
再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。
这个
时候，【拆分】就闪亮登场了。
大家看下面一个场景。
运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。
这时需要对销售额这个维
度做分解，拆分指标。
销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。
详见图c和图d
图c是一个指标公式的拆解
图b是对流量的组成成分做的简单分解（还可以分很细很全）
拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析，找细节。
可见，拆分是分析人员必备的思维之一。
第三大思维【降维】
是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当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，是可以从中筛选出代表的维度即可。
如下表
这么多的维度，其实不必每个都分析。
我们知道成交用户数访客数=转化率，当存在这种维度，是可以通过其他两个维度通过计算转化出来的时候，我们就可
以【降维】.
成交用户数丶访客数和转化率，只要三选二即可。
另外，成交用户数*客单价=销售额，这三个也可以三择二。
另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到【降维】的目的。
第四大思维【增维】
增维和降维是对应的，有降必有增。
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，增加多一个指标。
请看下图。
我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。
这种做法，就是在增维。
增加的维度有一种叫法称之为【辅助列】。
【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。
第五大思维【假说】
当我们拿不准未来的时候，或者说是迷茫的时候。
我们可以应用【假说】，假说是统计学的专业名词吧，俗称假设。
当我们不知道结果，或者有几种选择的时候，那么我们就召唤【假说】，我们先假设有了结果，然后运用逆向思维。
从结果到原因，要有怎么样的因，才能产生这种结果。
这有点寻根的味道。
那么，我们可以知道，现在满足了多少因，还需要多少因。
如果是多选的情况下，我们就可以通过这种方法来找到最佳路径（决策）
当然，【假说】的威力不仅仅如此。
【假说】可是一匹天马（行空），除了结果可以假设，过程也是可以被假设的。
我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。
顺带给大家讲讲三大数据类型。
这个属于偷换概念，其实就是时间序列的细分，不是真正意义上的数据类型，但这个却是在处理店铺数据时经常会碰到的事情。
数据放在坐标轴上面分【过去】丶【现在】和【未来】。
第一大数据类型【过去】
【过去】的数据指历史数据，已经发生过的数据。
作用：用于总结丶对照和提炼知识
如：历史店铺运营数据，退款数据，订单数据
第二大数据类型【现在】
【现在】的概念比较模糊，当天，当月，今年这些都可以是现在的数据，看我们的时间单位而定。
如果我们是以天作为单位，那么，今天的数据，就是现在的数据。
现在的数据和过去的数据做比较，才可以知道现在自己是在哪个位置，单有现在的数据，是没什么用处的。
作用：用于了解现况，发现问题
如：当天的店铺数据
第三大数据类型【未来】
【未来】的数据指未发生的数据，通过预测得到。
比如我们做得规划，预算等，这些就是在时间点上还没有到，但是却已经有了数据。
这个数据是作为参考的数据，预测没有100%，总是有点儿出入的。
作用：用于预测
如：店铺规划，销售计划
三种数据是单向流动的，未来终究会变成现在，直到变成过去。
他人我不知道，但我自己非常喜欢把数据往坐标轴上面放，按时间段一划分，每个数据的作用就非常清晰。