数据分析的 方式有哪些？数据分析9种方法分享

数据分析的 方式有哪些？常见数据分析方法有哪些？今天给大家介绍9类数据分析的 方式。

是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。作为常见的数据分析的 方式，对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？

对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比

对比分析方法：总量指标、相对指标或平均指标，相对数如百分数、倍数等指标。与目标对比如横比、纵比等。

数据分析不仅要对总体的数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。这种方法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析的 方式来解构内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。

结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。一般某部分的比例越大，说明其重要程度越高，对总体影响越大。

结构相对指标（比例）=（总体某部分的数值/总体总量）*100%

市场占有率=（某种商品销售量/该种商品销售总量）*100%

平均分析法就是运用计算平均数的数据分析的 方式来反应总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均指标法的主要作用有两点：

（1）利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具有说服力

（2）利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说明其发展趋势和规律。

交叉分析法通常用于分析两个变量（字段）之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系。交叉表当然也有也有二维以上的，维度越多，交叉表就越复杂，所以在选择几个维度的时候需要根据分析的目的决定数据分析的 方式。

综合评价分析法是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价。主要有5个步骤：

（1）确定综合评价指标体系，即包含哪些指标，是综合评价的基础和依据

（2）收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理

（3）确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性

（4）对经处理后的指标再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值

（5）根据评价指标或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论

杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并最先采用的一种综合数据分析的 方式，又称杜邦财务分析体系，简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在联系，对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价的方法。

杜邦分析体系的特点是，将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。杜邦分析采用的金字塔形结构，使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，简洁明了地表达了各财务指标之间的关系。

漏斗图分析法是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。例如漏斗图用于网站中某些关键路径的转化率的分析，不仅能显示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。

单一的漏斗图无法评价网站某个关键流程中个步骤转化率的好坏。我们可以利用之前介绍的对比分析法，对同一环节优化前后的效果进行对比分析，或对同一环节不同细分用户群的转化率作比较，或对同行业类似产品的转化率进行对比，等等。

矩阵分析法是指根据事物（产品、服务等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也成为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于提高工作效率，将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。

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