數據分析有哪些方法?

如何做數據分析？具體方法有哪些？用什麼軟件？

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以彙總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。通過不斷的摸索與發展，現形成了一門獨立的學科——數據挖掘與客戶關係管理碩士。

具體方法

數據分析有極廣泛的應用範圍。典型的數據分析可能包含以下三個步：

1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析軟件：

Excel是最簡單的，但是也就只能做很簡單的數據分析

Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能，一般的數據源都支持，學習成本比較低，比較適合企業級用戶使用

數據分析的方法有哪些

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯繫，減少決策的困難。

因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關係數矩陣為基礎的，所不同的是相關係數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。

3、相關分析（Correlation Analysis）

相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關係，並對具體有依存關係的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關係是一種非確定性的關係，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關係，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關係。

4、對應分析（Correspondence Analysis）

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互彙總表來揭示變量間的聯繫。可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關係。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、迴歸分析

研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，…，Xk)變量的相依關係的統計分析方法。迴歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；按照自變量和因變量之間的關係類型，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析

數據分析的方法有哪些（轉）

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、迴歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②迴歸分析。迴歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關係等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命週期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性儘可能大，不同類別中的數據間的相似性儘可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關係。在客戶關係管理中，通過對企業的客戶數據庫裡的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關係，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從數據庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

數據處理的基本方法有哪些？

數據處理主要有四種分類方式：

①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和脫機處理方式。

②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。

③根據數據處理空間的分佈方式區分，有集中式處理方式和分佈處理方式。

④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和交互式處理方式。

常用的數據分析方法有哪些？ 10分

一、掌握基礎、更新知識。

基本技術怎麼強調都不過分。這裡的術更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經歷來看、以及業界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。

數據庫查詢—SQL

數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這裡解決一個數據提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業的數據論壇，學習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。

統計知識與數據挖掘

你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：迴歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹、聚類、關聯規則、神經網絡等。但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對於最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？

行業知識

如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。

一名數據分析師，一定要對所在行業知識、業務知識有深入的瞭解。例如：看到某個數據，你首先必須要知道，這個數據的統計口徑是什麼？是如何取出來的？這個數據在這個行業， 在相應的業務是在哪個環節是產生的？數值的代表業務發生了什麼（背景是什麼）？對於A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：

對於A部門，

1、新會員的統計口徑是什麼。第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？

2、是如何統計出來的。A：時間；是通過創建時間，還是業務完成時間。B：業務場景。是隻要與業務發接觸，例如下了單，還是要業務完成後，到成功支付。

3、這個數據是在哪個環節統計出來。在註冊環節，在下單環節，在成功支付環節。

4、這個數據代表著什麼。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業處理行業生命同期哪個階段？

在前面二點，更多要求你能按業務邏輯，來進行數據的提取（更多是寫SQL代碼從數據庫取出數據）。後面二點，更重要是對業務瞭解，更行業知識瞭解，你才能進行相應的數據解讀，才能讓數據產生真正的價值，不是嗎？

對於新進入數據行業或者剛進入數據行業的朋友來說：

行業知識都重要，也許你看到很多的數據行業的同仁，在微博或者寫文章說，數據分析思想、行業知識、業務知識很重要。我非常同意。因為作為數據分析師，在發表任何觀點的時候，都不要忘記你居於的背景是什麼？

但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。。你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業、業務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉澱下來。

不要過於追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。

二、要有三心。

1、細心。

2、耐心。

3、靜心。

數據分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數據分析過程中，是一個不斷循環迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結構化的思維。

數據分析師一定要嚴謹。而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindman......

數據分析方法論和數據分析法有什麼區別

一、概念解析：

首先來談一下數據分析方法論概念，

數據分析方法論是指導數據分析師進行一個完整的數據分析，

它

更多的是指

數據分析的思路，它也是數據分析的前期規劃，指導著後期數據分析工作的開展，而數

據分析法則是指具體的數

據分析方法，比如我們常見的對比分析，交叉分析，相關分析迴歸分析等。

當你給領導提交一個數據分析報告時，

領導會問你的數據分析方法論是什麼？這一點很重要，

如果你

的方法論都

不正確或者不合理，那麼你的數據分析報告將沒有價值可言。數據分析方法論就像指南

針，南轅北轍很難達到目

的的，正所謂方向不對，努力白費。

數據分析方法論好比服裝設計圖，

他為我們的數據分析工作指引方向，

而具體的數據分析方法好比制

作服裝的工

具和技術，它為數據分析提供技術保障和支持。

二、內容解析：

數據分析方法論中常見的有

PEST

方法論，

5W2H

、邏輯樹、

4P

理論、用戶使用行為分析

5

換個比較

經典實用的理論

。

PEST

理論是指

zheng.治，經濟，社會文化，技術環境，它一般是用於對宏觀環境的分析，主要適用

於行業分析；

5W2H

是指以

5

個

W

開頭的字母和

2

個以

H

開頭英語單詞進行提問，在提問中解決問題。

5W

代表

why

，

when

，

where, what

，

who,2H

代表

how

，

how much

，它的使用範圍比較廣泛，可用於用戶行為

分析，也可用於業務問題的專業分

析等等。

邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或者分解樹，它是通過把一個已知的問題當成樹幹，然後考慮這個問題和

哪些問題有

關，找出問題所有的關聯項目然後以解決，它主要適用於對業務問題的分析。

4P

理論有產品，價格，渠道，促銷

4

個因素組成，它主要適用於對公司運營狀況的分析。

用戶行為理論是指用戶為獲取、使用物品或服務後所採取的各種行動，一般包括認知，熟悉，試用，

使用，忠誠

五個環節，主要適用於對用戶行為的分析。

數據分析方法主要包括對比分析法，分組分析，交叉分析，平均分析法等，每種方法都有各自的特點

和適用範圍

，在實際操作的過程中大家可以根據自己的需要來選擇合適的方法。

分析數據的方法都有哪些？

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；

數據挖掘的方法有哪些？

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、迴歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。1、分類分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。2、迴歸分析迴歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關係等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命週期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。3、聚類聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性儘可能大，不同類別中的數據間的相似性儘可能小。它可以應用到客戶群體的分丹、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。4、關聯規則關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關係。在客戶關係管理中，通過對企業的客戶數據庫裡的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關係，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。5、特徵特徵分析是從數據庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。6、變化和偏差分析偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。7、Web頁挖掘隨著Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

大數據的統計分析方法有哪些

未至科技小蜜蜂網絡信息雷達是一款網絡信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網絡數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。

未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具，是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapReduce的文本挖掘軟件能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。

未至科技數據立方是一款大數據可視化關係挖掘工具，展現方式包括關係圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

數據分析方法有哪些

代數弧程、線性代數方程組、微分方程的數值解法，函數的數值逼近問題，矩陣特徵值的求法，最優化計算問題，概率統計計算問題等等，還包括解的存在性、唯一性、收斂性和誤差分析等理論問題