首先，我们需要了解数据分析的定义。数据分析是将原始数据转化为有意义的信息的过程。数据本身并不具备价值，而是通过从数据中提取的信息赋予了价值。在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，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11种数据分析方法：
1、预测的思路——发现走势
预测对数据分析具有极其重要的作用。通过对现有和历史数据的综合分析，我们能够减少对未来的不确定性，实现合理规划和理性决策。预测分析的核心在基于现有和历史数据来进行未来趋势的预测。在此过程中，有三个关键要点需要注意：一是数据在时间上的连续性，二是数据的数量，三是数据的全面性。数据在时间上越连续，数据的数量越多，数据的全面性越好，预测结果也就越精准。预测分析的方法有多种，如定性预测法、数学模型法、模拟模型法等。2、交叉的思路——理清关系
交叉分析（又称立体分析）是一种深入透彻、由浅入深的分析方法，在进行数据分析时，常常需要找到变量之间的关系，从而发现数据特征、找到异常数据，此时就需要使用交叉分析法。简单的交叉分析法是建立在纵向分析法和横向分析法的基础上，从数据交叉的点出发，进行数据分析。总而言之，通过数据交叉分析的思路，可以：（1）理清数据间的关系；（2）快速分析每个交叉点的值； （3）方便地对数值进行求和计算；（4）将注意力集中在目标数据项上。
3、假设的思路——验证结论
在一些情况下，如果要查找问题的原因，可以使用假设检验分析方法。根据一定的假设条件来判断样本与总体的差异。比如侦探片就经常使用这种方法，先假设再论证。类比数据分析就是先假设某种原因导致了不好的结果，然后用数据来证明。假设论证法是工作中常用的方法，可以快速提高你的业务思考能力。基本思路：数据分析的实际运用时，会遇到这样的情况，目标分析对象的样本数量太大或者是无法获取全面，只能通过样本分析总体情况。检验方法：在前期假设分析过程中，我们已经确定了原假设和备选假设。接下来需要选择合适的统计方法来验证哪个假设是客观正确的。根据数据的类型和特点，我们可以选择T检验、Z检验、卡方检验等方法进行验证。其中T检验和Z检验是比较常用的方法，同时我们也可以利用Excel工具方便地进行分析。下图所示为利用Excel的数据分析工具t检验计算出来的结果，从数据中只需要关注“p(T<=t)单尾”的数值。在计算时，设定默认值为0.05，而计算后“P(T<=t)单尾”数值为0.02明显小于0.05,说明两组数据之间存在显性关系，即改版确实影响了网店销量。
4、对比的思路——判断好坏
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，是一种挖掘数据规律的思维，能够和任何技巧结合，一次合格的分析一定要用到N次对比。常见的对比方法分为以下几种：时间对比：数据对比可以在时间的角度进行对比，主要包括同比、环比及连续时间段的对比。空间对比：在空间的角度进行数据对比，可以判断出不同空间的数据表现，从而找出表现最好或最差的空间，再进一步推导出结论。项目对比：项目对比可以分析不同项目之间的差异，如不同销售人员的业绩、不同子公司的利润、不同年龄段的消费水平。横向对比：根据细分中的横切维度进行对比，如城市和品类纵向对比：与细分中的纵切维护进行对比，如漏斗不同阶段的转化率5、分组的思路——万物归宗
数据分析不仅关注数据的数值大小和性质，还需深入研究数据的内在属性。在这种情况下，分组思维是必不可少的。分组是指按照一定的标准将数据划分为不同的组，每个组具有共同的特点，并且组与组之间存在明显的差异。通过对数据进行分组，可以将大量且杂乱的数据按照一定的逻辑分类，便于进行组间对比，发现不同组之间的属性特征，以实现对数据的深度分析。数据分组的思路有以下3 个关键点需要注意。确认分组依据：数据分组的首要任务在于确定合适的分组依据。同一组数据可以根据不同的分组方式进行划分，关键是分组的目的是否明确、是否对分析具有实际价值。选择何种分组依据将直接影响着后续的数据分析过程和结果。确定组距与组数：确定了分组依据之后，我们就可以开始进行数据分组了。将一份数据分为几组的决定，取决于组距和组数的设置。组距是指一组数据中最大值与最小值的差值。根据各组数据的组距是否相等，又可以分为等距数组和异距数组。按规划对数据分组：确定好了分组依据、组距和组数之后，我们可以开始对数据进行分组。分组之后，为了明确每个数据组的特征并不遗漏重要信息，可以在每个组中标注组距值、最大值、最小值、平均值等数据。
6、概率的思路——查看比例
概率思维的本质，是通过观察和分析历史的数据，发现事物背后发展的规律，从不确定性中找到确定性，把局部的随机性转变为整体上的确定性，以提升未来成功的概率。互斥事件的概率：当事件A和事件B只会发生其中一种事件时，这两种称为互斥事件，互斥事件的概率相加为100%。
相互事件的概率：互斥事件的概率分析往往比较简单。然而现实生活中，很多事件是相互关联和影响的;
7、平均的思路——指标为王
关注数据的平均数是数据分析中的重要方法。通过使用平均数指标，我们可以了解数据的整体情况，并比较各项数据的表现。下图展示了常用的平均数指标，包括算数平均数、几何平均数、中位数和众数。这些指标为我们提供了不同的角度来理解数据。
算数平均数是最重要的指标，它代表了整体的综合水平，其计算方公式为:算数平均数=数据总值/数据总个数。
几何平均数是对各数据变量的连乘积开设数次方根，它的用途是对比率或指数进行平均计算，或者计算事件的平均发展速度。当事件总量等于所有阶段或所有项目数量的连乘积总和时，分析事件各阶段或各项目的普遍水平，就要使用几何平均数，而非算数平均数。
中位数和众数是常用的统计指标，通过计算中位数和众数，我们可以更全面地了解数据的特征和分布情况。
8、指标综合的思路——客观评价
在数据分析中，对比分析、概率分析和平均分析等常用方法往往在处理简单问题时效果显著。然而，当我们面对复杂情况时，这些方法可能无法完全适用。因此，使用综合指标的思路能够突破简单数据分析的限制，对复杂对象进行更深入的分析。综合指标的核心思路是将对象的不同表现作为项目列出，并根据一定的评分标准对这些项目进行打分。最后，将所有项目的分数综合起来进行综合分析，以判断对象的数据表现。这样的方法能够将对象的多个方面因素综合考虑，从而实现全面、客观的评价。下面是综合指标的使用步骤，通过学习这些步骤，我们可以更好地理解指标综合法的精髓。
确定分析目标：明确要评价的对象或现象，以及评价的目标和需求。
确定评价项目：列出能够全面反映对象表现的相关项目，并确保这些项目具有可比性。设定评分标准：为每个评价项目制定一套明确的评分标准，用于评估对象在每个项目上的表现。评估对象表现：根据实际情况，对每个项目进行评估，并按照评分标准给出相应的得分。权重分配：根据评估项目的重要性，给予不同项目适当的权重，以便更准确地反映对象的整体表现。
综合分析：将所有项目的得分按照权重进行加权求和，得到最终的综合分数。9、杜邦分析的思路——追根溯源
在数据分析领域中，若想深入挖掘问题的根本原因、澄清各要素之间的关联，建议采用杜邦分析的思路。杜邦分析法最早由美国杜邦公司提出，该方法主要用于评估公司的盈利能力和股东回报水平，形成了一个从财务角度评价企业绩效的经典手段。通过财务指标，杜邦分析法能够系统地评估企业的盈利水平，各指标之间呈现着清晰而有序的逻辑结构。杜邦分析的核心在于通过结构化的相关因素，准确呈现企业的权益净利率，并通过加减乘除等运算符号展示这些因素之间的内在联系，帮助企业管理层更加清晰地理解权益资本收益率的决定因素，以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关系。下图展示了其结构：10、漏斗分析的思路——找到症结
漏斗思维是通过确定关键环节，进而完成一套流程式分析的思路，在各行各业都有相应的应用，如注册转化率的分析、用户浏览路径的分析、流量监控等。以用户转化率的分析为例，一个网页从展示到下单运用结构化思维分析下来实际有五个关键步骤：曝光度、点击数、咨询、订单、交易完成等。11、象限分析的思路——具有全局观
象限法是通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式，人工对数据进行划分，从而传递数据价值，将之转变为策略。象限法是一种策略驱动的思维，常应用在产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等场景，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。下面这个RFM模型就是利用象限法，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。更多分析思路
现状分析：现状分析可以告诉你业务在过去发生了什么，具体体现在两个方面。 第一，告诉你现阶段的整体运营情况，通过各个关键指标的表现情况来衡量企业的运营状况，掌握企业目前的发展趋势。 第二，告诉你企业各项业务的构成，通常公司的业务并不是单一 的，而是由很多分支业务构成的，通过现状分析可以让你了解企业各项 分支业务的发展及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。 现状分析一般通过日常报表来实现，如日报、周报、月报等形式。
原因分析：原因分析可以告诉你某一现状为什么会存在。 经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，知道哪些指 标呈上升趋势，哪些指标呈下降趋势，或者是哪些业务做得好，哪些做得不好。但是我们还不知道那些做得好的业务为什么会做得好，做得差的业务的原因又是什么？找原因的过程就是原因分析。原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。
移动平均：移动平均就是对一系列变化的数据按照指定的数据数量依次求取平均，并以此作为 数据变化的趋势供分析人员参考。移动平均在生活中也不乏见，气象意义上的四季界定就是 移动平均最好的应用。
抽样分析：抽样分析以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进 行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的， 还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。也可以采用随机抽样，满足用户保证抽 样的代表性的要求。
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