分享几个数据分析的方法

2021-11-30 1738

  分享几个数据分析的方法。在如今数据时代,数据分析已然成为了大众所依赖的一个工具。那么数据分析有哪些方法呢?本期艾思科蓝小编收集了几个数据分析的方法,在下面分享给大家。

分享几个数据分析的方法.png

  1.趋势分析

  当有大量数据时,我们希望更快,更方便地从数据中查找数据信息,这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。

  趋势分析通常用于长期跟踪核心指标,例如点击率,GMV和活跃用户数。通常,只制作一个简单的数据趋势图,但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化,无论是周期性的,是否存在拐点以及分析背后的原因,还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率,有环比,同比和固定基数比。例如,2017年4月的GDP比3月增加了多少,这是环比关系,该环比关系反映了近期趋势的变化,但具有季节性影响。

  2.对比分析

  水平对比度:水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较,以了解我们是否已完成目标;与上个月相比,要了解我们环比的增长情况。

  纵向对比:简单来说,就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。

  3.象限分析

  根据不同的数据,每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分,则可以将其划分为两个维度和四个象限,每个人都有自己的象限。一般来说,智商保证一个人的下限,情商提高一个人的上限。

  对于高质量和高数量的通道,继续增加引入高质量和低数量的通道,低质量和低数量的通过,低质量和高数量的尝试策略和要求,例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。

  4.交叉分析

  比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向,则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据,并从多个角度执行组合分析。

  分析应用程序数据时,通常分为iOS和Android。

  交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度,以探究数据更改的原因。

  屏幕前的各位看完这篇文章之后相信都会有自己的一些理解了,祝愿大家的学术路上都能顺顺利利。如需了解更多学术相关内容,请点击艾思科蓝关注我们吧。

新人免费学.jpg

扫码关注艾思科蓝订阅号 回复“0”即可领取该资料

去登录