1樓：cda資料分析師
資料分析是指通過統計分析方法對收集到的資料進行分析，將資料加以彙總、理解並消化，通過資料分析可以幫助人們作出判斷，根據分析結果採取恰當的對策，常用的資料分析方法如下：
將收集到的資料通過加工、整理和分析的過程，使其轉化為資訊，通常來說，資料分析常用的方法有列表法和作圖法，所謂列表法，就是將資料按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理資料最常用的一種方法；
**設計應清楚表明對應關係，簡潔明瞭，有利於發現要相關量之間的關係，並且在標題欄中還要註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等；
而作圖法則能夠醒目地表達各個物理量間的變化關係，從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，一些複雜的函式關係也可以通過一定的變化用圖形來表現。
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2樓：合夥人金林
1、列表法：
將資料按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。**的設計要求對應關係清楚，簡單明瞭，有利於發現相關量之間的相關關係；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等。
2、作圖法：
作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關係。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些複雜的函式關係，通過一定的變換用圖形表示出來。
資料分析的目的：
1、資料分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中和提煉出來，從而找出所研究物件的內在規律。
2、在實際應用中，資料分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。資料分析是有組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程。
3樓：匿名使用者
總的分兩種：
1 列表法。
將實驗資料按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗資料最常用的方法。**的設計要求對應關係清楚、簡單明瞭、有利於發現相關量之間的物理關係；此外還要求在標題欄中註明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始資料以外的計算欄目和統計欄目等。最後還要求寫明**名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環境條件引數如溫度、溼度等。
2 作圖法。
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關係。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量範圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些複雜的函式關係，通過一定的變換用直線圖表示出來。
例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關係為，取對數後得到，若用半對數座標紙，以lgr為縱軸，以1／t為橫軸畫圖，則為一條直線。
4樓：網友
分析資料是將收集的資料通過加工、整理和分析、使其轉化為資訊，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、矩陣資料圖；
5樓：匿名使用者
迴歸分析法 趨勢外推法 時間序列分解法。
盈虧平衡分析、概率分析、敏感性分析等。
如果是做投資類資料分析可以參考《專案投資決策資料分析軟體
6樓：匿名使用者
資料分析的方法很多，關鍵是看以什麼目的。不同的目的要用不同的方法、建模、歸類，而不是簡單的統計。
常用的資料分析方法有哪些?
7樓：環球青藤
①對比分析法通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。利用對比分析法可以對資料規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。常見的對比有橫向對比和縱向對比。
②分組分析法分組分析法是指根據資料的性質、特徵，按照一定的指標，將資料總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關係，從而瞭解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而資料指標代表的資料能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。
分組分析法一般都和對比分析法結合使用。
③**分析法**分析法主要基於當前的資料，對未來的資料變化趨勢進行判斷和**。**分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的**，例如，依據以往的銷售業績，**未來3個月的銷售額；另一種是迴歸類**，即根據指標之間相互影響的因果關係進行**，例如，根據使用者網頁瀏覽行為，**使用者可能購買的商品。
④漏斗分析法⑤ab測試分析法
8樓：職場晶晶老師
回答第一，對比分析，簡單來說就是通過不同資料的標準比對更直觀反映數量的變化關係，它屬於常見的一種方法，具體可分為橫向和縱向兩種，前者是固定時間對比資料，如在固定時間內比對不同等級使用者的購買商品金額、不同商品的銷售業績、利潤率高低等等。後者指的是就同一事物比對時間緯度上的變化，如環保、同比等等，不管是哪種分析方法根本目的就是利用分析得到視覺化的、明瞭結論。
第二，分組分析法，指的是根據資料做特徵分析，將總的資料分成不同模組，就規模大小、速度、水平等做綜合有效判斷。舉個例子，如人們無法利用後臺註冊使用者的名字、性別、受教育程度做具體的分析，但是這些引數所對應的資料則有分析的基礎和可能，分析完就能得到清晰的使用者畫像。
第三，**分析法，資料分析的本質目的就是結合過去、當下已有的資料做分析，以引數之間的關係更好預估未來的發展可能、可能遇到的麻煩和問題，提前做好預案准備、降低風險出現的概率和可能性。
提問區塊鏈不能解決企業的問題包括以下哪些？
1治理難。2產品服務質量差3賣貨難4融資難。
可以滴提問。
資料分析常用的分析方法有哪些?
9樓：環球青藤
1. 描述型分析
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向資料分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。資料分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶資料。瞭解客戶的地理資訊，就是「描述型分析」方法之一。
利用視覺化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的資訊。
2. 診斷型分析
描述性資料分析的下一步就是診斷型資料分析。通過評估描述型資料，診斷分析工具能夠讓資料分析師深入地分析資料，鑽取到資料的核心。
良好設計的bi dashboard能夠整合：按照時間序列進行資料讀入、特徵過濾和鑽取資料等功能，以便更好的分析資料。
3. **型分析
**型分析主要用於進行**。事件未來發生的可能性、**一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過**模型來完成。
**模型通常會使用各種可變資料來實現**。資料成員的多樣化與**結果密切相關。在充滿不確定性的環境下，**能夠幫助做出更好的決定。**模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析
資料價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助使用者決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
資料分析技術方法有哪些?
10樓：環球青藤
1.視覺化分析
大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2.資料探勘演算法
大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。
3.**性分析
大資料分析最終要的應用領域之一就是**性分析，從大資料中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的資料，從而**未來的資料。
4.語義引擎
非結構化資料的多元化給資料分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉資料。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。
5.資料質量和資料管理
大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
常用的資料分析方法有什麼，常用的資料分析方法有哪些？
分析資料有兩種，1 列表法 將實驗資料按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗資料最常用的方法。的設計要求對應關係清楚 簡單明瞭 有利於發現相關量之間的物理關係 此外還要求在標題欄中註明物理量名稱 符號 數量級和單位等 根據需要還可以列出除原始資料以外的計算欄目和統計欄目等。最後還要求寫明 名稱...
資料分析要學習哪些，資料分析都要學習哪些內容
付費內容限時免費檢視 回答資料分析師需要學習統計學 程式設計能力 資料庫 資料分析方法 資料分析工具等內容，還要熟練使用 excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的 sql 基礎 資料程式設計 資料程式設計工具有python r sas等，目前比較火的是py...
資料分析有哪些分類
01 分類分析 比如分成不同部門 不同崗位層級 不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。02 矩陣分析 比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工 能力強價值不匹配的員工 能力弱價值匹配的員工 能力弱價值不匹配的員工各佔多少...