常用数据分析方法论
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些 数据分析师 cpda
盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？数据分析师CPDA很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析？一点思维都没有，今天小编给大家盘点2万名数据分析师常用的数据分析方法有哪些？希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。
数据分析思维混乱的小伙伴，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
方法论和方法有什么区别? 方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
①PEST分析法：PEST 为一种企业所处宏观环境分析模型，从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
四点因素也被称之为“pest有害物”，PEST要求高级管理层具备相关的能力及素养。
PEST 分析与外部总体环境的因素互相结合就可归纳出SWOT分析中的机会与威胁。
PEST/PESTLE、SWOT 与SLEPT 可以作为企业与环境分析的基础工具。
②SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。
运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
③5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括常见的以下几种：
1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、标准差等来描述数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：用于研究不同变量之间的相关性，可以通过计算相关系数或绘制散点图来分析变量之间的关系。
3. 回归分析：用于探究自变量对因变量的影响程度和关系类型，可以通过构建回归模型来预测因变量的值。
4. 聚类分析：将相似对象归入同一类别，通过计算对象之间的相似性来实现聚类分析。
5. 预测分析：通过历史数据和趋势分析来预测未来的趋势和结果，可以使用时间序列分析、回归模型等方法进行预测。
6. 统计推断：通过从样本中获取信息来对总体进行推断，可以进行抽样调查、假设检验等统计推断方法。
7. 空间分析：研究地理空间中的现象和分布规律，可以使用地理信息系统（GIS）等方法进行空间分析。
8. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行分析和挖掘，提取其中的信息和模式，用于情感分析、主题识别等应用。
9. 时间序列分析：研究时间序列数据的变化趋势和规律，通过分析序列的自相关性和滞后效应来进行预测和分析。
10. 实验设计：设计科学实验来研究变量之间的因果关系，通过对实验数据的分析和比较来推断变量之间的影响关系。
注意文中不能出现标题相同的文字。
兵马未动,粮草先行--分析思路模型介绍
兵马未动，粮草先行—数据分析方法论介绍引入当我们了解了什么是数据分析，而且也知道了数据分析的流程之后，那么接下来最关键的就是需要了解如何展开数据分析的工作。
首先最重要的就是确定分析思路，这一步很关键，如果思路不清晰的话，很容易造成整个分析工作以及最终的报告杂乱无章。
今天我们就给大家介绍一下常用的数据分析方法论。
方法论分类数据分析思路一般需要以营销、管理等理论为指导，我们把这些和数据分析相关的营销、管理等理论统称为分析方法论。
常见的营销或管理理论如下：•管理方面：PEST，5W2H，逻辑树，SMART原则等•营销方面：4P，用户使用行为，STP理论，SWOT等管理模型•PEST：政治Political 经济Economic 社会Social 技术Technological•5W2H : Why What Who When Where How HowMuch•逻辑树：将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展•SMART原则：以绩效为核心，绩效指标必须是具体的（Specific），可以衡量的（Measurable），可以达到的（Attainable），要与其他目标具有一定的相关性(Relevant)，必须具有明确的截止期限（Time-bound）营销模型•4P：产品（Product）价格（Price）渠道（Place）促销（Promotion）•用户行为理论：认知，熟悉，试用，试用，忠诚•STP理论：市场细分（Segmenting）市场目标（Targeting）市场定位（Position）•SWOT理论：内部因素：优势（Strengths）劣势（Weaknesses），外部因素：机会（Opportunities）威胁（Threats）常用方法论介绍PEST分析法PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。
数据分析方法论
数据分析方法论数据分析是当今社会中一项非常重要的工作，它可以帮助我们更好地理解现象、发现规律，并为决策提供支持。
然而，要进行有效的数据分析并不是一件容易的事情，需要掌握一定的方法论和技巧。
在本文中，我将分享一些数据分析的方法论，希望能够对大家有所帮助。
首先，数据分析的第一步是明确分析目的。
在进行数据分析之前，我们需要明确自己的分析目的是什么，需要解决什么问题，或者是希望从数据中得出什么结论。
只有明确了分析目的，我们才能有针对性地进行数据收集和处理，避免盲目地进行数据分析。
其次，数据的收集和整理是数据分析的基础。
在进行数据收集时，我们需要选择合适的数据来源，并确保数据的准确性和完整性。
在数据整理方面，我们需要对数据进行清洗、去重、筛选等操作，确保数据的质量。
只有有了高质量的数据，我们才能进行有效的分析。
接着，选择合适的分析方法也是数据分析的关键。
在选择分析方法时，我们需要根据自己的分析目的和数据特点，选择合适的统计方法、机器学习算法等。
不同的问题可能需要不同的分析方法，我们需要根据实际情况进行选择。
此外，数据可视化也是数据分析中非常重要的一环。
通过数据可视化，我们可以直观地展现数据的分布、趋势、关联等信息，帮助我们更好地理解数据。
因此，在进行数据分析时，我们需要善于利用各种数据可视化工具，如图表、地图、仪表盘等，将数据转化为直观的信息。
最后，数据分析的结果需要进行解释和应用。
在得出分析结果后，我们需要对结果进行解释，说明分析的过程和结论，以便他人能够理解和接受。
同时，我们还需要将分析结果应用到实际工作中，为决策提供支持，或者是进行进一步的预测和优化。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，需要我们掌握一定的方法论和技巧。
通过明确分析目的、高质量的数据收集和整理、选择合适的分析方法、数据可视化以及结果解释和应用，我们可以进行有效的数据分析，为工作和决策提供有力的支持。
希望本文所分享的数据分析方法论能够对大家有所帮助。
(完整版)常用数据分析方法论
常用数据分析方法论-—摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用:●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系●为后续数据分析的开展指引方向●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论SWOT……5W2H时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则……PEST分析法PEST分析理论主要用于行业分析PEST分析法用于对宏观环境的分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。
此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：5W2H分析法5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。
逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关.（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。
）逻辑树分析法在利润分析中的应用：4P营销理论4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析4P营销理论在公司业务分析中的应用：用户行为理论用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析用户使用行为：认知——熟悉——试用--使用-—忠诚利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：。
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路
数据分析师必须掌握的6种方法论和8种思路估计很多人都听过数据分析，但是真正做起来却不是那么一回事了。
要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。
这说明缺少理论知识的支持，那么本文就将盘点一下数据分析常用的方法论和思路，作为数据分析入门的基础。
数据分析的流程在介绍数据分析方法论和思路之前，我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程，简单来说分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。
只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。
2、数据采集。
收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。
具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。
3、数据处理。
对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。
4、数据探索。
通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。
5、分析数据。
数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。
Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。
6、得到可视化结果。
借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
数据分析方法论数据分析的方法论很多，小编为大家介绍其中六种比较常见的理论。
1、PEST分析法PEST，也就是政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
数据分析方法
数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法。
一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。
2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。
标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。
3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。
偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。
二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。
常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。
常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。
2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。
常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。
三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。
通过回归方程可以预测因变量的取值。
2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。
3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。
四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。
2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。
常用数据分析方法论
常用数据分析方法论数据分析是一种通过收集、清洗、转换和模型化数据，以发现有用信息、提取有意义的知识，并支持决策和解决实际问题的过程。
在当今数据驱动的时代，数据分析方法变得尤为重要，能够帮助企业和组织深入理解相关业务和市场，从而制定更加准确和有效的战略计划。
本文将介绍一些常用的数据分析方法论，以帮助您更好地应对数据分析的挑战。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是通过基本的统计量（比如均值、中位数、标准差等）对数据进行总结和描述。
这种方法通常用来描述数据的分布、趋势和变化，帮助我们了解数据的基本特征。
常用的描述性统计方法包括频率分布、直方图和散点图等。
2. 相关性分析相关性分析用来衡量两个或多个变量之间的相关关系。
这种分析方法可以帮助我们确定变量之间的关联程度，进而预测未来趋势或者发现潜在的关联关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
3. 回归分析回归分析是一种用来建立和分析变量之间关系的统计方法。
通过建立数学模型，回归分析可以对一个或多个自变量与因变量之间的关系进行拟合和预测。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，预测未来趋势，并且进行决策支持。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。
4. 聚类分析聚类分析是一种将数据分组到相似的集合中的方法。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在群组和模式，从而找到数据集的内部结构和特征。
聚类分析常常用于市场细分、用户行为分析和客户分类等领域。
常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
5. 时间序列分析时间序列分析是一种通过观察数据的变化随时间而产生的趋势、季节性和周期性，以及其他时间相关模式的方法。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和行为，从而为决策提供依据。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
6. 假设检验假设检验是一种用来评估数据分析结果的统计方法。
通过设立一个称为零假设的原始观点，并进行统计检验，我们可以得出结果是否显著的结论。
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常用数据分析方法论
——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》
数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？
数据分析方法论主要有以下几个作用：
●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化
●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系
●为后续数据分析的开展指引方向
●确保分析结果的有效性及正确性
常用的数据分析理论模型
营销方面管理方面
4P
用户使用行为STP理论
SWOT
……
PEST
5W2H 时间管理生命周期
逻辑树
金字塔SMART原则
……
PEST分析法
PEST分析理论主要用于行业分析
PEST分析法用于对宏观环境的分析。
宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。
此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法
5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法
逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析
逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。
逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。
（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。
）
逻辑树分析法在利润分析中的应用：
4P营销理论
4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析
4P营销理论在公司业务分析中的应用：
用户行为理论
用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析
用户使用行为：认知--熟悉--试用--使用--忠诚
利用用户行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系，构建符合公司实际业务的网站分析指标体系：。