常见数据分析方法及案例
产品经理数据分析 七种方法
产品经理数据分析七种方法数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门，我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。
下面就给大家详细拆解七种常见的数据分析，让我们的数据分析少走弯路。
一、象限分析法象限一：高点击高转化，点击高代表营销创意打动了受众，转化高代表被打动的受众是产品的目标用户；象限二：高转化低点击，同样的，高点击代表被打动的受众是产品的目标用户，但低点击代表的是营销创意没有打动用户；象限三：低点击低转化，这个象限是最糟糕的营销活动了，投放广告点击少，点击用户转化低，创意无效，用户不精准；象限四：高点击低转化，这个象限的营销活动要给策划和文案加鸡腿，但就要给渠道扣绩效了。
这种象限的营销活动一定程度上有标题党的嫌疑。
1. 象限分析法的作用（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
例如案例中第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如提升象限二的投放创意，象限四的投放渠道。
二、公式拆解法1. 什么是公式拆解分析法所谓公式拆解法就是针对某项指标，用公式表现该指标的影响因素，例如日销售额的影响因素是各商品的销售额，找到影响因素后，需要对影响因素的影响因素进行拆解。
看这张图，以日销售额为例做了一次公式拆解分析，这次拆解一共包括了5层，最后一层是对推广效果的衡量。
第一层：找到日销售额的影响因素：日销售额=各商品的销售额之和，也可以拆解为各渠道的销售额之和、各销售人员的销售业绩之和。
公式拆解分析法的第一步是需要确定要分析的指标，然后找到这个指标的直接影响因素。
第二层：找到各商品销售额的影响因素：各商品销售额=销售数量*单价。
第二层拆解需要找到影响目标指标的影响因素，例如各商品销售额的影响因素是商品的销量和单价，这里是简单举例算法，在实际分析中，还需要计算优惠政策等因素。
9种常见的HR数据分析方法
9种常见的HR数据分析方法1 对比分析一个数据本身是没有任何意义的，只有在把它和其他数据放在某个场景下做对比，我们才能真正发现它的意义。
我以前在汽车行业，公司每年的销售增长率在20%上下。
这个增速到底高还是低？跟互联网行业的发展相比当然是偏低，但是如果你考虑到我们公司所在行业年增长率也就10~15%，那20%就是一个相当不错的成绩了。
再举个例，现在接近年底了，负责薪酬的HR都在做自己公司下一年工资增长幅度的预测，这个时候你也需要把自己的数据去和行业相对比，而不是单看自己公司期望比例，这样才知道自己处于市场的什么地位。
一般来说，对比有两种，一种是时间上的，另一种是空间上的。
时间上的对比又分两种：本月的数据和上月相比，叫环比；本月的数据与去年同期相比，叫同比。
空间上的对比也分两种，一种是和外部比较，一种是内部部门之间互相比较，拿自己公司离职率去和行业离职率做对比，属于前者；各部门之间的离职率对比，属于后者。
当手上有了数据，首先想到的能够拿它去和哪些数据做对比。
正是在这种不断的反复对比之下，数据才会凸显出自己所蕴藏的意义。
2 细分分析做数据分析的目的是为了透过现象看本质，并进一步提出问题的解决方案。
细分分析帮助我们把数据分解到颗粒度更小的维度，从而更容易看清事情的本质。
假如公司的年离职率达到了10%，超过行业5个百分点。
现在想分析这10%的高离职率究竟是如何造成的，我们可以将数据进行各种细分，细分维度可以包括离职原因、绩效、司龄、年龄、部门、薪酬、级别、籍贯，等等。
再举个例，在招聘中，我们经常需要分析招聘工作的效率。
我们可以根据候选人的数据来划分为渠道、费用、年龄、学历、周期等等不同维度进行细分。
有一家处于快速成长期的公司，每年有大量的招聘。
为了确保招聘流程的高效，HR把招聘流程分解为10个关键节点，然后依次统计每个候选人在各节点之间所花费的时间，从而可以迅速发现流程中的症结，便于及时采取行动，提高效率。
【大数据分析】5种经典的数据分析思维和方法
5种经典的数据分析思维和方法：启方：数据分析不是个事儿在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。
就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，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5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解•某产品销售额=销售量 X 产品单价•销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量+ …•渠道销售量=点击用户数 X 下单率•点击用户数=曝光量 X 点击率第一层：找到产品销售额的影响因素。
某产品销售额=销售量X 产品单价。
是销量过低还是价格设置不合理？第二层：找到销售量的影响因素。
分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。
渠道销售量=点击用户数X 下单率。
是点击用户数低了，还是下单量过低。
如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。
点击用户数=曝光量X点击率。
是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法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。
一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
数据分析方法及案例通用版
数据分析方法及案例通用版数据分析在现代社会中扮演了至关重要的角色。
通过对大量数据的搜集、整理和分析，我们可以发现隐藏在背后的规律和趋势，为决策和问题解决提供有力的支持。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，并通过案例分析来展示它们的应用。
一、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。
它通常包括计算均值、中位数、众数、标准差、极差等统计指标，以便更好地理解数据的特征和分布。
例如，我们可以用描述性统计分析的方法来研究一组产品销售数据，比如计算平均销售额、最大销售额和最小销售额，从而了解产品的销售情况。
二、统计推断统计推断是根据样本数据来推断总体特征的一种方法。
它通过对样本进行抽样和分析，得到总体参数的估计值，并对这些估计值的准确性进行评估。
例如，我们可以通过对一组消费者的调查样本进行统计推断，估计出总体的满意度水平，并计算出这个估计值的置信区间，以评估估计的准确性。
三、回归分析回归分析是研究两个或多个变量之间关系的一种方法。
它通过构建回归模型来描述和预测因变量和自变量之间的关系。
例如，我们可以通过回归分析来研究广告投入与产品销售额之间的关系，从而找到最佳的广告策略。
四、聚类分析聚类分析是将一组数据根据相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据之间的相似度，将相似的数据聚合在一起，形成不同的群组。
例如，我们可以通过聚类分析来对顾客进行分群，从而发现不同群组的消费特征和行为习惯，为市场营销提供有针对性的建议。
五、时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
它通过观察和分析数据在时间上的趋势和周期性，来预测未来的发展。
例如，我们可以通过时间序列分析来研究某个城市的人口增长趋势，以及未来几年的人口变化情况。
通过以上几种数据分析方法，我们可以更好地理解和应用数据，从而做出更准确和有针对性的决策。
接下来，我们将通过几个具体案例来展示这些数据分析方法的实际应用。
案例一：电商平台用户购买行为分析通过对电商平台的用户购买行为数据进行分析，可以帮助平台了解用户的消费特征和购买习惯，提供个性化的推荐和服务。
数据分析项目案例分析
数据分析项目案例分析一、企业简介天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司坐落在天津市空港经济区，现具有年产150万吨拥有世界一流的工艺设计和技术装备的冷轧生产线，包括酸洗联轧机组、罩式退火炉、平整机组、重卷机组和连续退火机组，以及热镀锌机组，产品定位在汽车板、高档环保家电板、高档建筑板等。
公司主要产品有冷轧产品、镀锌产品和镀铝锌产品，品种数量近100个，实现了由普通板材到冲压钢、高强钢、专用钢的全面供货；产品成功打入长安、宇通、北汽福田、美菱等数十家知名汽车和家电企业，并出口到欧美多个国家和地区。
目前公司已通过“三个体系”和能源管理体系、TS16949汽车质量管理体系、两化融合管理体系等认证；建立了国家级实验室，获得国家级高新技术企业以及天津市绿色工厂荣誉称号，连续多年被评为天津空港经济区百强企业。
2019年2月18日，德龙集团与天津鞍钢天铁公司顺利完成了管理权的交接，天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司成为了新天钢集团的一员，公司踏上了新的发展征程。
二、项目背景天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司经过十多年的信息化建设，围绕产销系统MES 和财务管理系统共建设了二十多套业务系统，在ERP+MES基础上，建立了覆盖全部工艺流程的数字化模型，实现了生产流程数据可视化与工艺优化；实施了产品设计与制造集成，达到了从订单-产品工艺设计-到加工制造数字化；建设了覆盖全厂的数据采集监控平台，实现了对物流、能流、物性、资产全流程监控与集成；建立了以点检和故障分析为重点的设备运行预警体系,达到设备故障智能化管理；建立了电商平台（CRM+拍卖平台）和物流管控系统，实现了产品协同 、产业链协同，达到了智能化。
详见公司信息化系统整体应用框架：2019年混改完成后，集团提出了先算再干，边算边干的低成本运营战略和建设绿色智能工厂的总体目标。
为此，公司决策层急需搞清楚各机组、各规格组距产品的生产明细成本和能源消耗状况，为营销接单和成本考核提供决策支持。
德尔菲法案例分析
德尔菲法案例分析案例一：德尔菲法应用案列某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。
公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。
于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。
8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。
专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1 150 750 900 600 750 900 550 750 9002 200 450 600 300 500 650 400 500 6503 400 600 800 500 700 800 500 700 8004 750 900 1500 600 750 1500 500 600 12505 100 200 350 220 400 500 300 500 6006 300 500 750 300 500 750 300 600 7507 250 300 400 250 400 500 400 500 6008 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770∙平均值预测：在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。
则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585∙加权平均预测：将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：570*0.5+415*0.2+770*0.3=599∙中位数预测：用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：最低销售量：300 370 400 500 550最可能销售量：410 500 600 700 750最高销售量：600 610 650 750 800 900 1250最高销售量的中位数为第四项的数字，即750。
数据分析方法与案例
数据分析方法与案例近年来，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
随着技术的发展，大量的数据被积累起来，如何利用这些数据来做出明智的决策成为了企业和组织面临的重要挑战。
而数据分析方法的运用正是为了解决这个问题。
本文将介绍数据分析的一些基本方法，并通过实际案例来展示这些方法的应用。
数据分析的基本方法数据分析的目的是从海量数据中提取有用的信息，并帮助人们做出合理的决策。
为了达到这个目标，我们需要使用一些数据分析的基本方法。
1. 描述性统计描叙性统计是最常用的数据分析方法之一。
它主要是通过对数据的整理、分类和总结，来基于统计数据描绘数据的分布、趋势和基本特征。
常用的统计指标包括均值、中位数、众数、方差和标准差等。
2. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和其他可视化工具来展示数据的方法。
它使得数据更加直观和易于理解。
常见的数据可视化图表包括柱状图、折线图、饼图和散点图等。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、规律和关联性的过程。
它使用统计学和机器学习等技术来分析数据，以发现对于决策有意义的信息。
数据挖掘常用的技术包括聚类分析、关联规则挖掘和分类分析等。
4. 假设检验假设检验是用来验证关于样本总体的推断的方法。
通过设定一个零假设和一个备择假设，然后收集样本数据，并基于这些数据来判断是否需要拒绝零假设。
常见的假设检验方法包括T检验、方差分析和卡方检验等。
5. 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。
它主要用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平滑法、ARIMA模型和回归分析等。
6. 因子分析因子分析是一种用来分析多个指标之间的关系的方法。
它通过将一系列相关的指标综合起来，以找到潜在的隐藏因子，并进一步研究这些隐藏因子与原始指标之间的关系。
因子分析常用的方法包括主成分分析和因子旋转等。
7. 决策树分析决策树分析是一种用来建立决策模型的方法。
电商数据分析及应用
电商数据分析及应用随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了当今社会中不可或缺的一部分。
电商平台为企业和消费者提供了无数的机会和便利，同时也产生了大量的数据。
这些数据可以通过数据分析技术来挖掘潜在的商业价值，为企业的发展和决策提供有力的支持。
本文将探讨电商数据分析的重要性，并介绍一些常用的数据分析方法及其应用。
一、电商数据的重要性电商平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买记录、评论等。
这些数据潜藏着宝贵的信息和商机，通过合理地分析和利用，可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，进而做出更准确的决策。
电商数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：1.市场趋势分析：通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以及时了解到市场的变化趋势，包括需求变化、竞争对手的动态等。
这样企业可以根据市场趋势调整自身的销售策略，提高市场竞争力。
2.用户行为分析：电商平台上的用户数据记录了用户的浏览、购买、评价等行为。
通过对用户行为的分析，企业可以了解用户的偏好和需求，为用户提供更加个性化和精准的服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.销售预测和库存管理：通过对历史销售数据的分析，可以帮助企业预测未来的销售趋势，并合理安排库存。
这样可以避免因库存过多或过少造成的损失，提高供应链的效率和利润。
为了合理地利用电商数据，企业可以采用多种数据分析方法。
下面介绍几种常用的方法及其应用：1.统计分析：统计分析是最基础也是最常见的一种数据分析方法。
通过对数据进行汇总、整理和计算，得出各种统计指标和关系。
企业可以通过统计分析来了解销售额、销量、用户数量等基本指标，判断企业的经营状况和市场表现。
2.数据挖掘：数据挖掘是一种通过寻找数据间的潜在关联和模式来发现有价值的信息的方法。
电商平台中的用户行为数据可以被用于数据挖掘，例如通过关联规则挖掘发现用户的购买习惯，从而进行精准推荐和个性化营销。
3.机器学习：机器学习是一种通过计算机模型和算法来分析数据并自动获得结果和规律的方法。
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2011年2月全量网吧用户1.43亿。qq用户约6.6亿。 其中男性70%，女性30%，男女比例显著高于腾讯全量用户（2011年 1月数据，男56.2%、女42.9%）； 网吧整体用户年龄分布与腾讯总体相比更加年轻，24岁以下用户占 78%，腾讯全量用户为53.5%（2011年1月数据）。
量大！男性化！年轻化！如何应用特征？
数据敏感！目标明确！逻辑严密！
用户是否使用soso和年龄有关么？
结论：有关系；从年龄分布上 看，小于18岁用户中不活跃 用户的占比最大；而用户的 年龄越大，重度活跃用户的 比例越高。
报表分析：简单！有效！
说明：
1、a/b test：为了验证某种方案是否更优，采取分组测试方法。 2、如何保证测试有效性：参照系稳定，数据充分。 3、测试指标：不仅仅是数量，还有质量。 4、联盟网吧案例：各个联盟网吧的分组指标如下：
Thanks & QA
分组：识别差异！分析差异！优化！
用户画像
1、画像对象：qq用户； 2、通过qq号码，将用户的属性和行为关联起来；寻找用户的特征； 3、数据只有对比才能说明问题：给数据寻找参照系；
网吧用户画像
1、背景：了解网吧用户特征，用以网吧联盟战略参考； 2、通过qq号码，判断用户是否在网吧ip登录； 3、部分特征如下：
常用的数据分析方法及案例
吴志坚 2011-7-26
目录
1、分析思路 2、报表分析 3、关系） 2、结果完整（体检报告：结论，数据，分析，建议） 3、螺旋上升 4、逻辑严密
测试你的逻辑：
抽样问题：电信12580客户细分项目。项目目标：电信想具体分析12580的 客户特征（如性别比例；使用12580频次等）。数据基本情况如下：2千万不同客户 （电话号码）产生全量1亿条电话记录。抽样方法如下：从1亿记录随机抽取2万条电 话记录，发现里面包含1.9万客户（电话号码）。这1.9万客户对应全量记录里面一共 产生100万条电话记录，用这100万条电话记录构成抽样分析的样本。请问上述抽样是 否有问题？问题出在哪里？如何解决？