数据分析常用方法和工具(数据分析常用方法和工具有哪些)
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1、直接评判法
直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判,通常用于内部过往运营状况评估,如评估近期阅读量是否过低,评判近期销售量是否异常,评估当日文章推送量是否正常。
直接评判法有两个必要的条件:一是运营者有一定的新媒体运营经验,能够对跳出率,阅读量等有正确的评估;二是经过加工处理的数据足够直观,可以直接代表某项数据的优缺点。
2、对比分析法
对比分析法,是将两个或两个以上的数据进行对比,分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。
对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比,如今日头条同领域作者文章阅读量对比,粉丝数对比等;纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比,如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比,本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。
通过对比分析,可以直接观察到目前的运营水平,一方面找到当前已经处于优秀水平的方面,后续予以保持;另一方面及时发现当前的薄弱环节,重点突破。
3、分组分析法
分组分析法是指通过一定的指标,将对象统计分组并计算和分析,以便于深入了解所要分析对象的不同特征,性质及相互关系的方法。
分组分析法遵循相互独立,完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互独立,即分组之间不能有交叉,组别之间具有明显的差异性,每个数据只能归属于某一组;所谓完全穷尽,即分组中不要遗漏任何数据,保持完整性,各组的空间足以容纳总体的所有数据。
4、结构分析法
结构分析法是在统计分组的基础上,将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例,属于相对指标。
例如,新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布,统计出各个地方粉丝的占比情况,此情景便属于结构分析法。
5、平均分析法
例如,在分析今日头条的文章阅读量时,借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章,接下来可以继续挖掘这些文章的标题,排版,配图等规律,便于后续内容质量的提升。
6、矩阵分析法
矩阵分析法是一种定量分析问题的方法,它是指以数据两个重要指标作为分析依据,并将这两个指标作为横,纵坐标轴,构成四个象限,从而找出解决问题的办法,为运营者提供数据参考。
例如,某餐饮企业的大众点评评价分析,可以借助四个象限“紧急且重要,重要但不紧急,紧急但不重要,不紧急也不重要”进行矩阵分析,并重点处理“紧急且重要”的事项。
7、漏斗图分析法
漏斗图分析法因展现形式如漏斗,故而得名。漏斗图可以对文章阅读量,产品购买量等情况进行逐层分析,展示整个关键路径中每步的转化情况。
重要强调的是,单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏,运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”,对同一环节不同时间对比,评估运营效果。
8、雷达图分析法
雷达图常用于指数分析,即通过对新媒体账号的内容质量,领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高,代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数,包括今日头条指数,大鱼号星级指数,百家号指数等。
9、回归分析法
回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向,它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法,又称回归模型预测法或因果法。
例如,将今日头条粉丝数据导出到Excel表格,对累计粉丝数进行一元线性分析,就可以尝试预测某个时间的粉丝量。
在数据的世界里,统计分析如同迷宫中的指路明灯,但对于众多学者和专业人士来说,寻找合适的工具始终是一大挑战。这里,我们将为你揭示几款备受推崇的统计分析软件,它们在易用性、功能性和专业性之间找到了微妙的平衡。
1.九数云在线数据统计分析工具-实用与智能并存
九数云,由业界知名帆软软件打造,是一款专为大数据分析而设计的神器。其低门槛的特点使得统计新手也能轻松上手,无需编写复杂函数。它的强大性能使得大规模数据的处理变得轻而易举,无需编程即可完成。操作界面简洁,只需简单拖拽,即可生成35+种专业图表,且提供丰富的主题供你选择。此外,九数云还记录分析过程,方便问题追踪和模板生成,让你的分析工作既高效又有序。
2. SAS-专业级统计分析之王
SAS,全球统计分析领域的领头羊,由两位研究生初创,如今已发展为全球员工过万的大型企业。作为统计分析的国际标准,SAS拥有30多个功能模块,涵盖了数据访问、管理、分析和展现的全面能力。然而,它的强大功能往往伴随着一定的学习曲线,需要编写汇编语言程序,更适合专业统计人员使用。
3. SPSS-社会科学研究的得力助手
SPSS,由斯坦福研究生开发,以其直观易用而知名。相较于SAS,SPSS操作更为简便,统计方法全面,图表绘制方便,尤其适合社会学研究的数据分析。SPSS13.0版提供了数据整理、统计分析、图表分析等多元功能,涵盖了描述性统计、回归分析、生存分析等多元统计分析领域。
4. Stata-精确而高效的命令式工具
Stata虽小,五脏俱全,1985年便已面世。它以命令操作为特点,分析方法全面,输出结果清晰,图表设计精良。然而,其数据兼容性和内存管理是需要改进的地方。
5. Statistica-全功能统计分析平台
Statistica由StatSoft公司开发,集成了全面的统计分析、图表制作和资料管理功能,尤其以其强大的制图功能受到赞誉,可在图表视窗中展示丰富的统计分析技术。
无论你是初入统计殿堂的新手,还是经验丰富的研究者,这些工具都能帮助你高效、准确地进行数据探索和分析,让复杂的统计分析过程变得触手可及。选择最适合你的那款,让数据说话,让智慧闪光吧!
QCC小组活动在原因分析阶段常用到的分析工具包括因果图、关联图和系统图。
1.因果图:因果图是一种图示分析工具,它以结果作为特性,以原因为因素,层层展开以分析因果关系,寻找根本原因。因果图又称为石川图、鱼骨图或特性要因图。在制造系统的因果关系分析时,因果图通常从人机料法环测进行展开,逐步分析到末端因素。
2.关联图:关联图是一种用来找出主要因素和项目的方法,它把关系复杂且相互纠缠的问题及其因素用箭头连接起来。各因素之间有相互关系,或有1个以上的问题分析时,通常会用到关联图。
3.系统图:系统图是一种用来明确问题的重点,寻找最佳手段或措施的方法。它把要实现的目的与需要采取的措施或手段系统地展开,并绘制成图。
在QC小组解决质量、成本、生产量等问题时,基于数据的实证式问题解决方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七种:
1.调查表:对问题的现状进行抽样调查,不要放过任何一个细节问题。
2.帕累托图:从众多的问题当中找出真正的问题。
3.特性要因图:不要遗漏主要的原因,仔细整理。
4.图表:使做成的数据做到一目了然。
5.确认表:容易取出数据,防止检查中的遗漏。
6.矩形图:掌握野返分布的情况,并和规格对比。
7.散布图:掌握成对的两组数据的关系。
8.管理图:调查工序或工程内是否处在安定状态。
注:有时候把图表和管理图归纳为一种,再加上层别(坐标图)就成为七种。
以上内容参考:百度百科-QC小组
论文数据的收集和分析是研究过程中非常重要的一步,它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。以下是一些常用的数据收集和分析方法:
1.文献综述法:通过查阅相关文献,了解已有的研究成果和观点,为自己的研究提供理论基础和参考依据。
2.实验法:通过设计和实施实验,收集实验数据,然后对数据进行统计分析,得出结论。
3.问卷调查法:通过设计问卷,收集被调查者的意见和看法,然后对数据进行统计分析,得出结论。
4.访谈法:通过与被访谈者进行深入交谈,收集他们的观点和经验,然后对数据进行整理和分析,得出结论。
5.观察法:通过对现象或事件进行直接观察,收集原始数据,然后对数据进行整理和分析,得出结论。
在数据分析方面,常用的方法包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、方差分析、因子分析等。这些方法可以帮助研究者从大量数据中提取有用信息,发现规律和趋势,验证假设或理论。
总之,论文数据的收集和分析是一个复杂而重要的过程,需要研究者根据研究目的和问题选择合适的方法,并运用适当的统计工具和技术进行分析。
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