1樓：小毛
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、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。
2樓：職場晶晶老師
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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。
希望我的回答可以幫到您[比心]
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。
回答可以滴
可以滴提問
都可以嗎
回答對的哈
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3樓：蕭十一郎
這個要看你分析什麼資料。
分析大資料，r語言和linux系統比較有幫助，運用到的方法原理可以翻翻大學的統計學，不需要完全理解，重在應用。
分析簡單資料，excel就可以了。excel本意就是智慧，功能很強，容易上手。我沒有見過有人說自己精通excel的，最多是熟悉excel。
excel的函式可以幫助你處理大部分資料。
4樓：左右資料
趙興峰老師主講資料分析師全體系育成課程，最常用的資料分析思路與方法：對比分析，對比分析案例、思路、方法、模型及對比分析三要素
5樓：匿名使用者
《資料分析方法》2023年 高等教育出版社初版
6樓：
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。
常用的資料分析方法有哪些？
7樓：美聯出國考試
資料分析落實到實處，一般就是圍繞使用者漏斗的。也就是人們常說的訪問-啟用-留存-交易-推薦。
這核心的5步會有不同維度的細分。
獲客：**、渠道、關鍵字、著陸頁、地域、裝置、訪問時間、跳出率、訪問深度、停留時間、新客量等等；
啟用：dau（日活躍使用者）、mau（月活躍使用者）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：訂單量、訂單金額、ltv
推薦：是否傳播（k>1)
需要獲取以上資料，可以通過ptengine通過漏斗細分得到視覺化圖表。一般來講，同比（本週和上週）、環比（本月第一週和上月第一週）、定基比（所有資料和當年第一週）即可獲得資料的變化情況。
以上，其實不用很專業也能做好資料分析，獲取資料並不難，難的是你能洞察資料背後的意義。
8樓：左右資料
趙興峰老師主講資料分析師全體系育成課程，最常用的資料分析思路與方法：對比分析，對比分析案例、思路、方法、模型及對比分析三要素
常用的資料分析方法有哪些?
9樓：環球青藤
1. 描述型分析：發生了什麼?
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：為什麼會發生?
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：可能發生什麼?
**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：需要做什麼?
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。
資料分析的方法有哪些？
10樓：樑師益友一一特級專答
回答望對您有幫助，祝您幸福快樂每一天！欄欄
11樓：定榮雀霞月
spss，多因素分析
但是不瞭解資料的性質，統計方法的基本原理，以及以往人們是如何處理類似資料，想輕鬆的得到正確的結果....不太容易
更新一下：
你這些資料不能判斷是否線形（對我這樣一個不懂你這個技術領域的人甚至都不能判斷這是否是連續變數），因為
(cm)
(sccm)
(w)這三個變數都只有兩個值，舉個簡單的例子，一個2後設資料，y：x
，我給你的資料中x只有1，2兩個值，你怎麼判斷它是直線還是曲線？
正如我前面和你說的，你首先要了解資料性質，(cm)
(sccm)
(w），這三個值是不是可以任意設定的（即連續變數），如果可以任意設，那應該多選點。如果不能任意設，只能是這幾種組合，那回歸就不適用，每種組合多做些樣本，比較一下找個最佳組合就行了。
還有，我雖然不懂你的這個技術，但看下現有資料可明顯發現，這個系統的輸出誤差很大，比較下第1，5組資料：
1：0.8
125275
5505
：0.8
125275
1037
在相同引數設定下，一組結果是全部裡面最低的，一組卻是很高。這你如何從專業角度理解。很明顯現有的樣本量也不夠，但同時也要考慮是否有其它影響因素被忽略。
統計不是魔術，給些資料，就能得出答案，要自己理解你要研究的問題，理解資料，理解統計方法才行。
(順便說一下看了你的資料後我的印象，cm對結果影響較大，當cm＝0.8時，a/m均值升高，但同時離散度增大，其它兩變數基於有限資料看，對a/m似無大影響。這裡的意義要你結合專業解釋了）祝好
12樓：匿名使用者
② 資料分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做資料分析而坐資料分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘資料② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用資料探勘進行資料分析常用的方法主要有分類、迴歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對資料進行挖掘。 ①分類。
分類是找出資料庫中一組資料物件的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的資料項對映到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢**等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②迴歸分析。
迴歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將資料項對映到一個實值**變數的函式，發現變數或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括資料序列的趨勢特徵、資料序列的**以及資料間的相關關係等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命週期分析、銷售趨勢**及有針對性的**活動等。 ③聚類。
聚類分析是把一組資料按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的資料間的相似性儘可能大，不同類別中的資料間的相似性儘可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢**、市場的細分等。 ④關聯規則。
關聯規則是描述資料庫中資料項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可匯出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在資料間的關聯或相互關係。在客戶關係管理中，通過對企業的客戶資料庫裡的大量資料進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關係，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙**等決策支援提供參考依據。 ⑤特徵。
特徵分析是從資料庫中的一組資料中提取出關於這些資料的特徵式，這些特徵式表達了該資料集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。
偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常例項，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常資訊的發現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦web頁挖掘。
資料分析的方法有哪些，常用的資料分析方法有哪些
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...
作為資料分析師的你都有哪些常用工具
作為資料分析師，首先會經常使用到大資料資料庫，比如mongodb gbase等資料庫。其次會用資料倉儲工具，對資料進行清洗 轉換 處理，得到有價值的資料。然後使用資料建模工具進行建模。最後使用大資料分析工具，進行視覺化分析展示。不想這麼麻煩可以使用億信abi這款一站式資料分析工具，上面的工具都有，提...
大資料資料分析資料探勘有什麼區別
資料分析與資料探勘的目的不一樣，資料分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆 分 組合，來找到問題的所在，而資料探勘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從資料的內在聯絡上去分析，從而結合業務 使用者 資料進行更多的洞察解讀。資料分析與資料探勘的思考的方式不同，一般來講，資料分析是根據客觀...