常用大数据分析报告方法详解
九大常用数据分析方法汇总
九⼤常⽤数据分析⽅法汇总⼀、描述性统计定义：描述性统计是⼀类统计⽅法的汇总，揭⽰了调查总体的数据分布特性。
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进⾏统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及⼀些基本的统计图形。
应⽤：①数据的频数分析。
在数据的预处理部分，利⽤频数分析和交叉频数分析可以检验异常值和缺失值。
②数据的集中趋势分析。
⽤来反映数据的⼀般⽔平，常⽤的指标有平均值、中位数和众数等。
③数据的离散程度分析。
主要是⽤来反映数据之间的差异程度，常⽤的指标有⽅差和标准差。
④数据的分布。
在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布，因此需要⽤偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。
⑤绘制统计图。
⽤图形的形式来表达数据，⽐⽤⽂字表达更清晰、更简明。
在SPSS软件⾥，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。
⼆、回归分析定义：回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的⼀种统计分析⽅法。
回归分析按照涉及的⾃变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照⾃变量的多少，可分为⼀元回归分析和多元回归分析；按照⾃变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和⾮线性回归分析。
应⽤：①⼀元线性分析如果在回归分析中，只包括⼀个⾃变量X和⼀个因变量Y，且⼆者的关系可⽤⼀条直线近似表⽰，这种回归分析称为⼀元线性回归分析。
⼀个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有⼀个因素是主要的，起决定性作⽤，则可⽤⼀元线性回归进⾏预测分析。
⼀元线性回归⽤途⼴泛，可处理科学技术的实验数据，也能⽤于经济现象：统计数据的分析预测。
图1 ⽤⾝⾼预测体重的散点图以及回归线②多元线性回归分析如果回归分析中包括两个或两个以上的⾃变量，且因变量和⾃变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
事实上，⼀种现象常常是与多个因素相联系的，由多个⾃变量的最优组合共同来预测或估计因变量，⽐只⽤⼀个⾃变量进⾏预测或估计更有效，更符合实际。
大数据分析方法
大数据分析方法随着信息时代的到来，大数据逐渐成为各个行业的关键资源，而如何利用大数据进行分析成为了重要的研究方向。
大数据分析方法的发展，为我们提供了更多的选择和工具，使我们能够更好地理解和应对现实生活中的各种挑战和问题。
本文将介绍一些常见的大数据分析方法，包括统计分析、机器学习和深度学习等。
一、统计分析方法统计分析是大数据分析中最为传统和常见的方法之一。
通过统计分析，我们可以对数据进行汇总、整理和描述，以找出数据中的规律和趋势。
常用的统计分析方法包括描述统计、参数检验、方差分析等。
描述统计是对数据的基本特征进行概括和总结的方法。
通过计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标，我们可以了解数据的分布情况和核心趋势。
参数检验是用来比较两个或多个样本之间差异的方法。
通过计算样本均值之间的显著性差异，我们可以判断两个样本是否具有统计学上的差异。
方差分析是用来比较多个样本之间差异的方法。
通过计算组间方差和组内方差的比值，我们可以判断是否存在组间差异。
二、机器学习方法机器学习是利用计算机算法对数据进行模式识别和预测的方法。
通过对大量数据的学习和训练，机器可以自动从数据中学习到规律和模式，并进行预测和决策。
常见的机器学习方法包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
回归分析是用来建立变量之间关系模型的方法。
通过分析自变量和因变量之间的关系，我们可以预测因变量的取值。
聚类分析是用来将数据样本划分为若干个类别的方法。
通过计算样本之间的相似性，我们可以将相似的样本归为同一类别。
分类分析是用来对事物进行分类的方法。
通过学习已知类别的样本，我们可以对未知样本进行分类。
三、深度学习方法深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法。
通过建立多层的神经网络模型，深度学习可以对大量数据进行学习和分析，从而实现高效的模式识别和预测。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要用来处理图像和视觉相关任务。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是对数据进行整体性描述的一种方法，它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的一般特征。
这种方法适用于对数据的整体情况进行了解，但并不能深入挖掘数据背后的规律。
2. 统计推断分析。
统计推断分析是通过对样本数据进行统计推断，来对总体数据的特征进行估计和推断的方法。
通过统计推断分析，我们可以通过样本数据推断出总体数据的一些特征，例如总体均值、总体比例等。
3. 回归分析。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的一种方法，通过建立回归模型来描述两者之间的函数关系。
回归分析可以用于预测和探索自变量对因变量的影响程度，是一种常用的数据分析方法。
4. 方差分析。
方差分析是用来比较两个或多个样本均值是否有显著差异的一种方法。
通过方差分析，我们可以判断不同因素对总体均值是否有显著影响，是一种常用的比较分析方法。
5. 聚类分析。
聚类分析是将数据集中的对象划分为若干个类别的一种方法，目的是使得同一类别内的对象相似度高，不同类别之间的相似度低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，是一种常用的探索性分析方法。
6. 因子分析。
因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法，通过找出共性因子和特殊因子来揭示变量之间的内在联系。
因子分析可以帮助我们理解变量之间的复杂关系，是一种常用的数据降维方法。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法，通过对时间序列数据的趋势、季节性和周期性进行分解，来揭示数据的规律和趋势。
时间序列分析可以用于预测未来的数据走向，是一种常用的预测分析方法。
8. 生存分析。
生存分析是研究个体从某一特定时间点到达特定事件的时间长度的一种方法，它可以用于研究生存率、生存曲线等生存相关的问题。
生存分析可以帮助我们了解个体生存时间的分布情况，是一种常用的生存数据分析方法。
总结，以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其特定的应用场景和优势，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的方法进行分析，以期得到准确、有用的分析结果。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要通过对数据的描述性指标进行分析，例如平均数、中位数、标准差等，来揭示数据的一般特征。
描述统计分析可以帮助我们对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行直观的了解。
2. 相关分析。
相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关程度。
相关分析可以帮助我们发现变量之间的内在联系，对于了解变量之间的影响关系非常有帮助。
3. 回归分析。
回归分析是一种用来研究变量之间因果关系的方法，它可以帮助我们建立变量之间的数学模型，从而预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
回归分析在实际应用中非常广泛，可以用来预测销售额、市场需求等。
4. 方差分析。
方差分析是一种用来比较多个样本均值是否相等的方法，它可以帮助我们判断不同因素对于结果的影响是否显著。
方差分析在实验设计和质量控制中有着重要的应用，可以帮助我们找出影响结果的关键因素。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种用来将数据样本划分为若干个类别的方法，它可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律。
聚类分析在市场细分、客户分类等领域有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解不同群体的特征和需求。
6. 因子分析。
因子分析是一种用来研究变量之间的潜在结构和关系的方法，它可以帮助我们发现变量之间的共性因素和特点。
因子分析在市场调研和心理学领域有着重要的应用，可以帮助我们理解变量之间的内在联系。
7. 时间序列分析。
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们发现数据随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析在经济预测、股票走势预测等领域有着广泛的应用，可以帮助我们做出未来的预测和规划。
8. 生存分析。
生存分析是一种用来研究个体生存时间和生存概率的方法，它可以帮助我们了解个体生存的规律和影响因素。
生存分析在医学研究和风险评估中有着重要的应用，可以帮助我们预测个体的生存时间和风险。
常见的9种大数据分析方法
常见的9种大数据分析方法在当今数据驱动的时代，大数据分析已经成为企业和组织决策的重要组成部分。
通过对大量数据的处理和分析，企业可以获得有价值的见解，以便更好地了解市场趋势、客户需求和业务运营等方面。
本文将介绍九种常见的大数据分析方法。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本、最常见的数据分析方法之一。
它通过整理和描述数据的特征和概括，揭示数据的总体情况。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的集中趋势（例如平均值、中位数）和离散程度（例如标准差、方差），对数据的基本特征有一个全面的认识。
2. 相关性分析相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数），我们可以了解变量之间的线性相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们确定哪些变量之间存在密切的关联，从而指导决策。
3. 群组分析群组分析是一种将数据分为不同群组或类别的方法，以便发现数据内在的结构和相似性。
通过群组分析，我们可以发现潜在的市场细分、客户群体或产品类别，以便为定制化营销和个性化服务做准备。
4. 预测分析预测分析是通过利用过去的数据和模式来预测未来趋势和结果的方法。
它使用统计和机器学习算法来构建预测模型，以便对未来事件进行预测。
预测分析可以帮助企业准确地预测销售量、客户需求和库存需求等，为未来的决策提供指导。
5. 时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法。
它通过分析时间序列的趋势、周期性和季节性等特征，揭示数据随时间的变化规律。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的时间趋势、了解季节性销售波动和制定基于时间的策略。
6. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中挖掘和提取有用信息的过程。
通过文本挖掘，我们可以自动分析和理解大量的文本数据，发现其中隐藏的模式和关系。
用于情感分析、舆情监测和内容推荐等方面。
7. 决策树分析决策树分析是一种用于分类和预测的机器学习方法。
它通过构建一棵树型结构，根据不同的特征属性对数据进行划分，最终得出决策结果。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段数据分析是指通过对大量数据的收集、整理、处理和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化业务流程。
在大数据时代，数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一部分。
为了更好地应对数据分析的需求，以下是大数据常见的9种数据分析手段：1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
通过计算数据的平均值、中位数、标准差等指标，可以了解数据的分布情况和基本特征。
例如，一家电商公司可以通过描述性统计分析了解产品销售额的分布情况，从而确定最受欢迎的产品类别。
2. 关联分析：关联分析用于发现数据中的相关性和关联规则。
它可以帮助我们了解数据中的潜在关联关系，从而预测或推测未来事件。
例如，一家超市可以通过关联分析发现购买尿布的顾客也经常购买啤酒，从而在超市布局中将这两种商品放在一起，以提高销售额。
3. 聚类分析：聚类分析是将数据分成不同的群组或类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
例如，一个市场营销团队可以使用聚类分析将顾客分成不同的群组，以便更好地针对不同群组的需求进行推广。
4. 预测分析：预测分析是通过分析历史数据和模式，预测未来事件或趋势的方法。
它可以帮助我们做出更准确的决策和规划。
例如，一个保险公司可以使用预测分析来预测客户的理赔风险，从而制定更合理的保险策略。
5. 文本分析：文本分析是对大量文本数据进行分析和解释的方法。
它可以帮助我们从文本中提取有用的信息和情感。
例如，一个社交媒体公司可以使用文本分析来了解用户对某个产品的评价和反馈，从而改进产品和服务。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对时间相关数据进行分析和预测的方法。
它可以帮助我们了解数据随时间变化的趋势和规律。
例如，一个能源公司可以使用时间序列分析来预测未来几个月的能源需求，以便合理安排供应计划。
7. 网络分析：网络分析是对复杂网络结构和关系进行分析的方法。
它可以帮助我们了解网络中的重要节点和关键路径。
【运营】9种常用的数据分析方法
一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解一、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/B t e s tA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是大数据分析的第一步，它涉及到对原始数据进行筛选、去除噪声、填充缺失值等操作，以保证数据的质量和准确性。
常见的数据清洗与预处理手段包括：1. 数据去重：通过识别和删除重复的数据记录，避免重复计算和分析。
2. 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以使用插补法（如均值、中位数、众数插补）或删除缺失值的方法进行处理。
3. 异常值检测与处理：通过统计分析和可视化方法，识别和处理数据中的异常值，避免对分析结果的影响。
4. 数据转换与归一化：对数据进行统一的转换和归一化处理，使得数据在同一尺度上进行分析。
5. 数据集成与重构：将多个数据源的数据进行整合和重构，以便后续的分析和挖掘。
二、数据探索与可视化数据探索与可视化是通过统计分析和可视化手段，对数据进行探索和发现潜在的规律和关联。
常见的数据探索与可视化手段包括：1. 描述性统计分析：对数据进行基本的统计描述，包括均值、中位数、标准差等指标，以了解数据的分布和特征。
2. 相关性分析：通过计算相关系数或绘制散点图等方式，分析变量之间的相关性和相关程度。
3. 数据可视化：利用图表、图形和地图等方式，将数据以可视化的形式展现，帮助用户更直观地理解数据。
4. 聚类分析：通过将数据分成若干个类别，发现数据中的内在结构和相似性。
5. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的关联规则，发现数据中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析等领域。
三、数据挖掘与机器学习数据挖掘与机器学习是利用算法和模型，从大数据中发现隐藏的模式和知识。
常见的数据挖掘与机器学习手段包括：1. 分类与回归：通过训练模型，将数据分为不同的类别或预测数值型变量。
2. 聚类与关联：通过挖掘数据中的相似性和关联规则，发现数据中的潜在结构和关联关系。
3. 预测与时间序列分析：通过建立时间序列模型，预测未来的趋势和变化。
4. 强化学习：通过与环境的交互，通过试错学习的方式，优化决策和策略。
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常用数据分析方法详解目录1、历史分析法2、全店框架分析法3、价格带分析法4、三维分析法5、增长率分析法6、销售预测方法1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。
* 同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较* 上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标* 指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效* 指标分类：时间分类——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类——大类、中类、小类、单品图例2 框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50 、40/60 等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。
如果达到10/90 ，也是品类出了问题。
如果是20/80 或30/70 、30/80 ，则需要改变的是商品的单品。
*单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4 ）X单品销售额占类别比+销售数量权重（0.3 ）X单品销售数量占类别比+毛利额权重（0.3 ）单品毛利额占类别比* 类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、类别来客数占比、类别货架陈列占比表格范例3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后*指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额*价格带曲线分布图*价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法4商品结构三维分析法*一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。
在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。
*如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。
以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。
因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。
*指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。
图例5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。
不同比值下商品所处的生命周期阶段（表示）如何利用商品生命周期理论指导营运（图示）6销售预测方法[/hide]1.jpg （67.5 KB）1、历史分析法2-2.jpg (57.75 KB) 2、全店框架分析法□ fifi 口nfcOW 口甲斷忸酋野nsaSMo'pfi34%° **阿也药□能弱R 疔話廉□両上实箱智金*円金出E 俺口烫019%□ 6: %120DQ011ECDG1100 DO10600Q114000 1120O D 110000 imoo 10£0DD 1D4000 1Q20Q D 1DDD0DBtDODBEDOD 94000IN□■口讷B 上阀各卅日鼻閑首沪1130% 11 2B% 1126% 1154% 11 22% 1120% 11 IB%| ［上闯曹；3-1.jpg (109.15 KB)3价格带及销售二维分析法价格带及销售数据表格騒战L■'、11.. 1N..1检;醜氐H IM31.J - --朋1工:叽15i：ss2?S')f. &彊1?工；pi.3-t-肌-翫£* |27(iy］师1顾阻 f. lii Si11-<"19.55'i i 12i3血…叽」紅6禍:刚! 1亦9」从U•曲..A57Il.-/i k n■■ '.IV A 4Z L A:m：ll■何3舫II 35阮皈旷■1% ■.1师id血151叩航-：0元0 \ f-j2(临 5 li«3t11111MM：。
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远期数据影响较小，却地 ,国内的权数应较小6-7.jpg (24.13 KB) 6销售预测方法 分析法7②权数的确定：f 近期数据影响较大，确定 的权数应较大；Zw 1x 1 匸t —nt —1 i=t-n④ 适用条件：銷售略有明® ＜化的产品6-8.jpg (60.05 KB)6销售预测方法—分析法8(4)指数平滑法①方法：是在加权移动平均法的基础 上，引入指数平滑系数“，从而进行预 色公式：S t 二 aD —+(1 —COS —③Q 的确定：根据历史销售情况确 定°指数平滑系数a 值越大，则近期数 据对预测值影响砌大，反之*则小。
6-9.jpg (54.2 KB)6销售预测方法 分析法9(5)季节预测法① 方法：根据销售的季节性规律来预测③公式S,销售额②适用：销售明显带有季节性的产品③应注意：该方法不是一种独立的预测方法，经常与其他方法结合使用1评分次数。