数据分析师必须掌握的九种数据分析方法和图表类型

数据分析是通过对数据的收集、清洗、处理和分析，从中提取有用信息和洞察，为决策和问题解决提供支持的过程。下面是几种常见的数据分析方法及其表现形式：

对比分析

定义：对比分析是将两个或多个对象、事件或组织之间的相似性和差异进行比较和分析的方法。它可以帮助我们发现不同对象之间的异同点，以及了解它们在某些方面的相对优劣。对比分析通常涉及比较各个对象或事件的特征、指标、数据、趋势或表现等方面，以便更好地理解它们之间的关系和差异。

表现形式：柱状图、双向柱状图、气泡图、子弹图、色块图、漏斗图、直方图、K线图、马赛克图、分组柱状图、雷达图、玉珏图、南丁格尔图、螺旋图、堆积面积图、堆叠柱状图、矩形树图、词云、折线排名图。

分布分析

定义：分布分析是对数据分布进行研究和分析的方法。它主要关注数据的频率分布、形状和集中趋势，以便更好地理解数据的特征和规律。

表现形式：箱型图、直方图、散点图、气泡图、色块图、等高线图、分布曲线图、点描法地图、热力图。

占比分析

定义：占比分析是指通过计算某一事物或现象与整体的比例关系，来刻画其在整体中的占比大小的分析方法。通常用百分比或比例表示。

表现形式：环图、马赛克图、饼图、堆叠面积图、堆叠柱状图、矩形树图。

趋势分析

定义：趋势分析是对某个变量或指标随时间变化的趋势进行分析和预测的方法。它主要关注数据的长期变化和发展，在观察一段时间内的数据趋势，从中提取规律、趋势和模式，以便做出合理的预测或决策。

表现形式：面积图、折线图、回归曲线图、堆积面积图、K线图、卡吉图。

区间分析

定义：区间分析是一种基于范围或区间进行数据分析的方法。它着重于研究和描述数据的变化范围，并提供了在不同范围内的数据可以有什么样的表现。

表现形式：仪表盘、堆积面积图。

关联分析

定义：关联分析是用于发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从数据的角度发现其中的趋势和联系。从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。

表现形式：弧长连接图、和弦图、桑基图、矩阵树图、韦恩图、散点图、折线图。

流程分析

定义：流程分析用于研究和优化数据流程和业务流程。通过流程分析，我们可以识别出流程中的瓶颈、延迟和改进点，从而提高工作效率和质量。

表现形式：漏斗图、桑基图、时间线图、甘特图、流程图、鱼骨图。

时间分析

定义：时间分析是旨在研究随着时间变化而发生的事件、趋势和模式。通过时间分析，可以揭示数据中的季节性、周期性、趋势性和突变性等特征，帮助理解和解释数据的变化规律。

表现形式：面积图、折线图、K线图、卡吉图、螺旋图、堆积面积图。

地图分析

定义：地图分析是用于以地理空间为基础进行分析。它将数据与地理位置相结合，利用地图来展示和呈现数据的空间分布特征和相关关系。地图分析可以帮助人们理解地理空间中的各种现象、趋势和模式，从而帮助做出决策和制定策略。

表现形式：带气泡的地图、分级统计地图、点描法地图、热力图、流向地图、柱形图地图。

这些分析方法和表现形式能够从不同的角度和方法来理解数据和问题，支持决策和问题解决的过程。根据具体情况和需求，选择合适的分析方法可以帮助我们深入洞察数据并做出准确的决策。