常用的数据分析方法有哪些

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描述

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

数据分析方法

现在趋势是我们进入了大数据时代,有了数据后我们应该分析呢?从哪几个方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标?从宏观角度如何进行数据分析?都有哪些数据分析方法呢?下面我们讲一讲实用的数据分析方法,帮助你们理清数据分析思路。

工具/原料

记录笔一支

笔记本一本

方法/步骤

一、PEST分析法

PEST分析法用于对宏观环境的分析,宏观环境也叫一般环境,指影响一切行业和企业的各种宏观力量。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容也会有差异,但一般都应对政治,经济,技术和社会这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

大数据

以PEST对中国互联网行业进行分析举例:

大数据

二、5W2H分析法:

5W2H是以五个W开头的单词和两个H开头的单词进行提问,从回答中发现解决问题的线索。即如图所示:

大数据

这个方法简单,方便,容易理解和使用,富有启发意义,广泛用于企业营销,管理活动,对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助。对于其他是事情也可以从这七个方面去思考。

举个例子:

大数据

三、逻辑树分析法:

逻辑树又称问题树,演绎树或分解树等,也是分析法中最常用的方法,逻辑树的作用主要是帮助你理清自己的思路,避免进行重复和无关的思考,能够保证解决问题的过程完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确的把责任落实到个人。

逻辑树的使用需要遵循三个原则:

要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

框架化:将各个要素组织成框架,遵守不重不漏的原则。

关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不孤立。

例:

大数据

6四、4P营销理论:

4P营销主要包括:产品(product),价格(price),渠道(place),促销(promotion)

例:

大数据

7以上是几个常用且很实用的方法,还有很多需要你们在实际工作中去运用,运用的越熟练,对数据分析的效果就越准确。

注意事项

熟能生巧:数据分析要常用才能掌握,不能生搬硬套。

不同的数据分析方法各有适用条件,否则分析的结果就会不准确

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