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统计分析方法(多元统计分析方法)

  本篇文章给大家谈谈统计分析方法,以及多元统计分析方法对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

  1、常用统计分析方法有哪些?

  2、统计数据分析的基本方法有哪些?

  3、数据统计分析方法有哪些?

  4、常用统计分析方法

  1、对比分析法

  对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

  横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

  纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。

  2、分组分析法

  分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。

  根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

  3、预测分析法

  预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。

  4、漏斗分析法

  漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。

  最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。

  5、AB测试分析法

  AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。

  例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

  除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

  1、对比分析法

  就是将某一指标与选定的比较标准进行比较,比如:与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。

  2、结构分析法

  就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析,一般用饼图进行呈现。比如:A公司本年度营业额为1000万,其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%,其他产品的营业额占11.4%。

  3、趋势分析法

  就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析,一般用折线图进行呈现。比如:A公司前年度营业额为880万,去年900万,本年度1000万,预计明年为1080万。

  4、比率分析法

  就是用相对数来表示不同项目的数据比率,比如:在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。

  5、因素分析法

  就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如,房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关

  6、综合分析法

  就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析,比如:5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

  1、分解主题分析

  所谓分解主题分析,是指对于不同分析要求,我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等,然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。

  2、钻取分析

  所谓钻取分析,是指改变维的层次,变换分析的粒度。按照方向方式分为:向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。

  3、常规比较分析

  所谓常规比较分析,是指一般比较常见的对比分析方法,例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。

  4、大型管理模型分析

  所谓大型管理模型分析,是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。

  5、财务和因子分析

  所谓财务和因子分析,主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析,以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标,既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失,达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。

  6、专题大数据分析

  所谓专题大数据分析,是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有:市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。

  

  数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题,运用各种分析方法去探索数据,这里介绍最常用的三种分析方法,希望可以对您的工作有一定的的帮助

  文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。

  1.相关分析

  相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如,它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。

  2.回归分析

  回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系,这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。

  另请注意,散点图上的异常值非常重要。例如,外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是,回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。

  3.假设检验

  假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要,对整体研究提出一些假设。通常,比较两个统计数据集,或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设,并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。

  在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后,数据分析师认为有一点需要注意:“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前,不要开始进行数据分析。”简而言之,如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题,那么没有数据分析可以解决问题。

  关于统计分析方法和多元统计分析方法的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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