10种数据分析方法

       随着科术的更新和互联网的快速发展促进了大数据时代的到来。每天，各行各业都在生产不可预测的数据碎片。只有在合理的时间内捕获、管理、处理和整理这些巨大的数据库，企业才能获得他们想要的数据，从而更好地提出管理对策。下面就让小编来给大家分享一下10种数据分析方法，让我们一起来看看吧。

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10种数据分析方法

1、线性回归法

       在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。

2、分类法

       分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以帮助进行更准确的预测和分析。

3、趋势分析

       当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。

4、象限分析

       依据数据的不同，将各个比较主体划分到4个象限中。如果把智商和情商进行划分，就可以划分为两个维度四个象限，每个人都有自己所属的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提升一个人的上限。

5、对比分析

       横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标；跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。

       纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。

6、交叉分析

       对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。

7、漏斗法

       漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中，有趣的是很多的互联网app也通过类似的算法来主导内容的传播。

8、相关分析法

       相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。

       相关分析法常用于，对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它能描述客观事物相互间关系密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。

9、聚类分析法

       聚类分析法是理想的多变量统计方法，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。

10、埋点分析法

       埋点分析法，早期是网站分析的一种常用的数据采集手段，其基本的逻辑就是通过网站布点来完成用户主观行为数据的收集，为决策提供参考和帮助。

       数据分析一直是互联网用户识别方向的唯一途径。我们通过观察数据来判断事物的发展趋势，我们经常使用数据思维来辩证地参考决策，以上就是小编为大家分享的关于“10种数据分析方法”的全部内容啦，希望能够给大家带来帮助哦。