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數(shù)據(jù)分析的三大方法（數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法）

發(fā)布時間：2023-03-22 22:25:42 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 297 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的三大方法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法
2、教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法
3、數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法
4、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的三大方法（數(shù)據(jù)分析的六種基本分析方法）

一、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡單而實用的3大分析方法

導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)分析師需要哪些“專業(yè)技能”？如果有人建議你去學(xué)習(xí)R語言、tableau、PowerBI，那么我建議你不如先從最基礎(chǔ)也是最核心的數(shù)據(jù)分析方法學(xué)起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業(yè)中大部分電商企業(yè)年銷售可能都不到1個億），你只要掌握一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)化運營工作了。

本文主要講解日常數(shù)據(jù)分析中，最常用的三大數(shù)據(jù)分析方法。內(nèi)容雖然簡單，但是其中充滿了大量的細(xì)節(jié)方面的實用技巧。

01 對比

對比是所有數(shù)據(jù)分析方法中最基礎(chǔ)，也是大家耳熟能詳?shù)囊粋€。俗話說，無對比，不分析。說的就是對比分析法了。

在實際分析場景中，對比有不同的應(yīng)用維度。比如有環(huán)比、同比、橫比、縱比、絕對值對比，相對值對比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應(yīng)用場景。

1. 絕對值對比與相對值對比

從概念上而言，絕對值包含正數(shù)、負(fù)數(shù)和零值。在電商數(shù)據(jù)分析中，一般是指正數(shù)之間的對比較多，如銷售額、退貨額等；相對值對比，則是指轉(zhuǎn)化率、完成率等這類相對數(shù)之間的對比。

2. 環(huán)比

環(huán)比是指統(tǒng)計周期內(nèi)的數(shù)據(jù)與上期數(shù)據(jù)的比較，比如2017年6月數(shù)據(jù)與2017年5月數(shù)據(jù)的比較。

在電商數(shù)據(jù)分析中，由于每個自然月之間的銷售差額比較大，如果采用絕對指標(biāo)，便很難通過對比觀察到業(yè)務(wù)的變化。

因此，一般會采用相對指標(biāo)來做環(huán)比分析，如2017年6月的銷售達(dá)標(biāo)率是102%，2017年5月的銷售達(dá)標(biāo)率是96%；這樣便很容易知道兩個月度之間轉(zhuǎn)化率的好壞優(yōu)劣了。然而，如果我們用絕對值來對比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對比便很難判斷究竟哪個月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統(tǒng)計周期內(nèi)數(shù)據(jù)與去年同期數(shù)據(jù)之間的對比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運營能力在最近一年中，是保持增長還是呈下滑趨勢。

同時，也可以根據(jù)同比增長趨勢，來制訂初步的銷售計劃。如表3-4所示，假設(shè)現(xiàn)在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平臺趨勢），客單價保持不變的情況下，要想實現(xiàn)店鋪銷售業(yè)績的上升，唯有提升轉(zhuǎn)化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當(dāng)轉(zhuǎn)化率提升21%，到達(dá)0.35%時（0.35%轉(zhuǎn)化率被認(rèn)為是行業(yè)的平均值），業(yè)績會提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計劃推算模擬表

4. 橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?

所謂橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ龋侵缚臻g與時間兩個不同的維度之間的對比。橫向?qū)Ρ仁强臻g維度的對比，指同類型的不同對象在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行的數(shù)據(jù)對比。如“本店”與“競品”之間的對比；縱向?qū)Ρ仁菚r間維度的對比，指同一對象在不同時間軸上的對比。如前面提到的“同比”“環(huán)比”都是縱向?qū)Ρ取?/p>

5. 份額

嚴(yán)格地說，“份額”屬于橫向?qū)Ρ鹊囊环N。由于在實際分析場景中它經(jīng)常會被忽略，因此單獨羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數(shù)據(jù)表格中多一個“份額”，會讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設(shè)我們要分析“某品牌天貓、京東、唯品會三大渠道”的“上衣、下衣、連衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的銷售趨勢和表現(xiàn)。常規(guī)的分析方法是，按照表1的表格結(jié)構(gòu)，將各種數(shù)據(jù)有層次地展現(xiàn)出來。這時，所有的銷售數(shù)據(jù)在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數(shù)據(jù)表格

但是，如表1這般的數(shù)據(jù)卻不能直觀告訴我們每個銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢是什么。因此，在數(shù)據(jù)分析中便需要加入表2這樣的“份額”分析表格。如此，我們便可一目了然地掌握每個類別在不同渠道、不同時期的銷售趨勢。因此也就達(dá)到了數(shù)據(jù)分析的目的。

很多數(shù)據(jù)分析師往往只是完成了“表1”的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把“表2”也同步呈現(xiàn)出來。

02 細(xì)分

細(xì)分，是一種從概念上理解非常容易，但實際應(yīng)用起來卻很難的分析方法。

細(xì)分分析法，常用于為分析對象找到更深層次的問題根源。難點在于我們要理解從哪個角度進(jìn)行“細(xì)分”與“深挖”才能達(dá)到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對了“解題思路”，問題就迎刃而解；如果“解題思路”錯了，勞心費力不說，問題還解決不了。

在實際應(yīng)用中，細(xì)分有許多不同的方法，就如同我們在解題時，有各種不同的“解題思路”一樣。有時候，面對同一個問題，兩個不同的解題思路都可以達(dá)到解題的目的；但更多時候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的‘細(xì)分’方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細(xì)分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，按照某種標(biāo)準(zhǔn)打上標(biāo)簽，再根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行分類，然后使用匯總或者對比的方法來進(jìn)行分析。

在服裝行業(yè)中，常用于做分類分析的標(biāo)簽有“類目”“價格帶”“折扣帶”“年份”“季節(jié)”等。

通過從“年份”“季節(jié)”的維度來對商品庫存進(jìn)行細(xì)分，我們可以輕松地知道有多少貨屬于“庫存”，有多少貨屬于“適銷品”；

通過從“折扣帶”的維度來對銷售流水進(jìn)行細(xì)分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從“類目”的維度對銷售流水和庫存同時進(jìn)行細(xì)分，我們可以知道統(tǒng)計周期內(nèi)品類的銷售動態(tài)與庫存滿足度。

2. 人—貨—場

“人—貨—場”能夠為人提供宏觀視野的分析。其原理類似于分類分析，即將所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，打上“人”“貨”“場”的標(biāo)簽，然后再進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析與處理。

在實際應(yīng)用場景中，“人—貨—場”分析法往往被靈活運用在初步診斷某一競品店鋪時。

如圖3-3所示是利用“人—貨—場”邏輯方法來分析競品店鋪的主流思路。在分析之前，先把“解題思路”用“人—貨—場”的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的“分支”都羅列出來，然后查漏補(bǔ)缺、標(biāo)注重要與非重要。最后，再按此“解題思路”來進(jìn)行分析。便可達(dá)到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用“人—貨—場”細(xì)分方法初步分析競品店鋪

3. 杜邦分析法

細(xì)分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在電商數(shù)據(jù)分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

百度百科中對杜邦分析的解釋是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合分析企業(yè)的財務(wù)狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權(quán)益回報水平，從財務(wù)角度評價企業(yè)績效的一種經(jīng)典方法?！庇纱丝梢?，杜邦分析主要是用于企業(yè)的財務(wù)分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用于尋找銷售變化的細(xì)小因素之中。如圖3-4所示，便是根據(jù)杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標(biāo)都統(tǒng)計出來的一種常用分析方法。此種方法，有助于我們從細(xì)小的數(shù)據(jù)顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化分析是電商、游戲等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特定分析方法，在傳統(tǒng)行業(yè)的零售分析中并不常見。轉(zhuǎn)化分析常用于頁面跳轉(zhuǎn)分析、用戶流失分析等業(yè)務(wù)場景。

轉(zhuǎn)化分析的表現(xiàn)形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉(zhuǎn)化情況，并以漏斗圖的形式展現(xiàn)出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉(zhuǎn)化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數(shù)到加購人數(shù)，然后生成訂單、支付訂單，直到最后支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推“轉(zhuǎn)化”分析方法，我們應(yīng)該得到以下結(jié)論：

轉(zhuǎn)化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條“轉(zhuǎn)化路徑”（如圖3-5左側(cè)的路徑所示），這條路徑就是我們的“解題方法”，是決定我們接下來的分析能否達(dá)成目標(biāo)的重要因素。

當(dāng)“轉(zhuǎn)化路徑”確定后，我們需要把“路徑”中的各個“節(jié)點”羅列出來，并把節(jié)點下的重要數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來。

最后，根據(jù)路徑把各節(jié)點的數(shù)據(jù)用漏斗圖的形式表達(dá)出來。

同時，轉(zhuǎn)化分析還可用于店鋪微觀方面的“轉(zhuǎn)化”洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動時，我們需要分析大促期間“活動二級頁”的流量轉(zhuǎn)化效果如何。此時，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉(zhuǎn)化路徑定義為“活動頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）”四個節(jié)點。然后統(tǒng)計每個頁面的流量到達(dá)數(shù)量，于是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動二級頁在“下單→付款”環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價格過高所致。

本文摘編自《電商數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運營》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

二、教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法

一、常用大數(shù)據(jù)分析方法

1、描述性分析

這是業(yè)務(wù)上使用最多的分析方法，也是最簡單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)衡量方法，可以通過企業(yè)各種數(shù)據(jù)獲得很多客戶的情況，例如客戶的喜好，使用產(chǎn)品習(xí)慣等。

2、診斷分析

做好描述性分析之后就可以進(jìn)行診斷分析了，主要是通過評估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，并深入數(shù)據(jù)的核心，一個設(shè)計良好的數(shù)據(jù)分析工具可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。

3、預(yù)測分析

預(yù)測分析是用于預(yù)測未來事件發(fā)生的可能性，一個可量化值的預(yù)測，或者事件發(fā)生時間點的預(yù)測，都可以通過預(yù)測模型來完成，預(yù)測模型也是一種重要的方法，在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。

4、指令分析

數(shù)據(jù)和復(fù)雜性分析的下一步是指令分析，指令模型可以幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。

三、數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法

數(shù)據(jù)分析最為基本的三種方法

數(shù)據(jù)分析重要的是模型，說白點就是知道要什么數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)走勢，懂得如何分析。在數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)后，要根據(jù)分析得出結(jié)論，結(jié)論中需要用簡單明了的語言表明出現(xiàn)的問題，導(dǎo)致問題的原因，最后就是針對問題的解決方法。

數(shù)據(jù)分析體系可分為數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

數(shù)據(jù)整理包含對源數(shù)據(jù)的獲取、篩選、清洗、整理和統(tǒng)計，數(shù)據(jù)整理是對源數(shù)據(jù)的初加工，是數(shù)據(jù)分析工作的前置。數(shù)據(jù)預(yù)處理是最為重要的，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，如果前期的數(shù)據(jù)加工過程中得到的數(shù)據(jù)是錯誤，后面再怎么分析都是不對的。

數(shù)據(jù)分析是運用數(shù)據(jù)分析的工具，根據(jù)自己的目的，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘和分析，找出內(nèi)在的聯(lián)系和變化；在這個階段更重要的注重對于數(shù)據(jù)的解讀，數(shù)據(jù)反映出來的規(guī)則是怎么樣的？目前業(yè)務(wù)碰到什么樣的問題？希望通過數(shù)據(jù)解決什么問題。

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)是對分析的結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn)，大部分是通過專業(yè)圖表來展示，是數(shù)據(jù)分析報告的重要組成部分，也即是數(shù)據(jù)分析的終極形式。對很多公司來說，數(shù)據(jù)整理不是難事，難就難在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如何解讀？如何呈現(xiàn)才能說明問題？從中能發(fā)現(xiàn)什么業(yè)務(wù)問題？有沒有改善的機(jī)會？

其實，以上的業(yè)務(wù)問題，可以轉(zhuǎn)換為從三個方面去分析。首先數(shù)據(jù)整理后，需要三看：看趨勢，看分布，看對比。

看趨勢即是看目標(biāo)數(shù)據(jù)的時間走向趨勢，是波動大還是較平緩？哪個階段變化較大？異常點落在哪個時間段？看趨勢的目的是把握整體的走向?？蛇x工具有：趨勢圖、多列堆積柱形圖。

看分布目標(biāo)數(shù)據(jù)段整體分布是發(fā)散的還是集中的？集中在哪個頻率段？中位數(shù)集中在哪個區(qū)間段？占80%的數(shù)據(jù)集中在什么數(shù)據(jù)區(qū)間段？看分布的目的就是了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定，以及數(shù)據(jù)的集中度?？蛇x工具有：直方圖、箱線圖、正態(tài)分布、點圖、柏拉圖。

看對比更多時候，環(huán)比和同比看不出什么問題，更不能說明問題，尤其是環(huán)比和同比結(jié)果相差不大的時候。這時候，可以與上月對比看看，穩(wěn)定性如何？集中度有變化嗎？變量之間有關(guān)系嗎？相關(guān)關(guān)系是多大？可選工具有：堆積柱形圖、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析等。

看趨勢、看分布、看對比，就是數(shù)據(jù)分析的三看。需要注意的是，數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)，問題還是要通過具體的業(yè)務(wù)措施去解決，數(shù)據(jù)分析只是告訴你，出問題的地方在哪里，要從哪些方面去改善。因此，數(shù)據(jù)分析三板斧的解讀結(jié)果，只是提供解決問題的方向，并不能代替具體的業(yè)務(wù)解決方案。

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四、數(shù)據(jù)分析的分析方法有哪些

數(shù)據(jù)分析的分析方法有：

1、列表法

將數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設(shè)計要求對應(yīng)關(guān)系清楚，簡單明了，有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的相關(guān)關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明各個量的名稱、符號、數(shù)量級和單位等：根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)各個物理量間的變化關(guān)系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動制表和用程序自動生成，其中用程序制表是通過相應(yīng)的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調(diào)查的數(shù)據(jù)輸入程序中，通過對這些軟件進(jìn)行操作，得出最后結(jié)果，結(jié)果可以用圖表或者圖形的方式表現(xiàn)出來。

圖形和圖表可以直接反映出調(diào)研結(jié)果，這樣大大節(jié)省了設(shè)計師的時間，幫助設(shè)計者們更好地分析和預(yù)測市場所需要的產(chǎn)品，為進(jìn)一步的設(shè)計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產(chǎn)品銷售統(tǒng)計中，這樣可以直觀地給出最近的產(chǎn)品銷售情況，并可以及時地分析和預(yù)測未來的市場銷售情況等。所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設(shè)計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計算機(jī)的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

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