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数据分析方法 数据分析方法有哪些 数据分析

常用的数据分析方法有哪些?数据分析平台有哪些

admin admin 发表于2022-06-18 09:00:18 浏览113 评论0

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常用的数据分析方法有哪些


①对比分析法

通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。常见的对比有横向对比和纵向对比。


②分组分析法


分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。-数据分析方法


③预测分析法


预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。-数据分析


④漏斗分析法


漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。-数据分析方法


⑤AB测试分析法


AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。-数据分析


数据分析平台有哪些


作为一个新兴的市场领域,自助式BI的厂商众多,不同厂商推出的自助式BI产品,在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化,而不能承担更复杂的任务,如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具,支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之,选择适合自己的自助式BI,大幅降低商业智能的使用门槛,是企业从数据分析中获益的最快路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台,它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务,以业务、问题为向导,让企业里的每一个人释放数据价值,让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中,激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用;通过推动全员自助分析、数据共享,提升企业数据资产价值,促进业务发展、风险控制和内部管理,进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一,通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化,采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。

Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业务原因,预测业务趋势,推动业务变革。

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python做数据分析需要哪些库


NumPy
是Python科学计算的基础包,提供快速高效的多维数组对象ndarray;直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具;线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成。
Pandas
它可以说是只要做数据分析的,无人不知无人不晓,因为它有着非常重要的作用。Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的、方便的处理结构化的大型数据。
毫不夸张的说,Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的因素,尤其对于金融行业,比如基金股票的分析师,Pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由灵活的处理数据,使用一次你就会爱上它。
Matplotlib
它是流行的用于绘制数据图表的Python库,它跟IPython结合使用效果更好,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。
IPython
它是Python科学计算标准工具集的组成部分,可以把很多东西联系到一起,有点类似于一个增强版的Python shell。
目的就是为了提高编程、测试和调试Python代码的速度,很多大牛都在使用IPython,它非常方便,当我们分析数据的时候,也是用这个工具的,而且不用print,回车即可打印。
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