9种最常用的数据分析方法,数据处理方法

9种最常用的数据分析方法,数据处理方法

当然，肯定也有同学好奇：掌握了这九种方法以后，还可以怎么深入呢？一般有三条深入路线，可以进行深入分析。六、掌握了基础方法以后1. 路线一：业务分析模型业务模型，用来解决9种常用的数据分析方法一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解二、对比分析对比

˙△˙ 以最为常见的k-means为例，可以看到，数据可以被分到黄蓝绿三个不同的簇(cluster)中，每个簇有其特有的性质。四、留存分析留存分析是一种用来分析用户参与情况/7、群组分析法：如果要分析用户留存和流失，则需要使用群组分析法。产品发布版本的更新是否会导致用户增长或流失。可以根据用户使用产品的时间特征进行数据分组，例如可以将用户分

本文将围绕数据分析的九大常用基本方法进行介绍：1.周期性分析法周期性分析法指从日常杂乱的数据中发现周期性规律，通常用来避免低级分析错误的产生，或者用于发现数据中的异常情况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

同类比较分析经常应用到与竞争对手分析中，例如食品行业同一类食品的销量比较，鞋服行业同一类型鞋子的对比分析等。3、漏斗法漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方三、聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终

9 种最常用数据分析方法，解决90%分析难题“分享九个数据分析的方法。””一、关联分析关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行9种最常用的数据分析方法1 关联分析关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。关联分析目的是找