本文摘要：三个数据分析的技巧:找趋势、看分布、做细化!1、无论是数据的收集、数据的整理，还是数据的分析，都需要不断地找趋势、看分布、做细化，这样才能找出最有价值的结论。01找趋势数据分析中的看趋势一般适...
三个数据分析的技巧:找趋势、看分布、做细化!
1、无论是数据的收集、数据的整理，还是数据的分析，都需要不断地找趋势、看分布、做细化，这样才能找出最有价值的结论。 01 找趋势 数据分析中的看趋势一般适用于对产品核心指标的长期追踪，例如，点击率、活跃用户数、在线时长等。
2、数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
3、可选工具有：堆积柱形图、方差分析、相关分析、回归分析等。看趋势、看分布、看对比，就是数据分析的三板斧。
4、多维法是指对分析对象从多个维度去分析，这里一般是三个维度，每个维度有不同数据分类，这样代表总数据的大正方体就被分割成一个个小方块，落在同一个小方块的数据拥有同样的属性，这样可以通过对比小方块内的数据进行分析。
5、(2)查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。(3)进行路径优化分析。
6、数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
同比与环比的区别
1、同比和环比是两个不同的概念。同比是指相邻时间段某个相同时间点的比较，15年和16年是相邻时间段，15年的2月和16年的2月是这两个相邻时间段的相同时间点，都是2月。比较这两个时间段的数据意味着同比。
2、同比和环比的区别是：对比时间不同、分析角度不同、数据变化幅度不同。对比时间不同 同比是将当前数据与去年同期数据进行比较，而环比是将当前数据与上一个时间段的数据进行比较。
3、同比和环比的区别如下：意思不同：同比是与历史同时期比较。环比是与上一个统计周期比较。反映的都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的。
4、环比增长率=（本期数-上期数）/上期数×100%。 反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。同比增长率=（本期数-同期数）/|同期数|×100%。
定基法和环比法各有什么优点?
定基法的优势：可以看到现象发展的时间趋势；便于多期的公平对比；把握现象发展的长期趋势和宏观状态。
一，结构分析法，也称为共同比分析法：将报表中的一个总体指标作为100%，分析各个项目的占比，便于比较一个报表内的各个项目的增减变动以及判断有关财务活动的变化趋势。
比率分析法的优点是计算简便，计算结果容易判断，而且可以使某些指标在不同规模的企业之间进行比较，甚至也能在一定程度上超越行业间的差别进行比较。但采用这一方法时对比率指标的使用该注意以下几点： (1)对比项自的相关性。
数据分析方法一般分为哪三种
本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法： 数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。
对比分析法对比分析法即对比数据，分析差别，可以直观地看到某个方面的变化或差距，并能准确量化地表示这些变化或差距。对比分析既可以基于时间进行对比，也可以基于分类，如部门、地区、类别等进行对比。
统计分析统计分析会根据数据的特征进行预测，通常通过概率分布、假设检验和回归分析进行。这种方法的目的是预测未来的趋势和其他重要的关联特征。聚类分析聚类分析是将数据分为不同的组，使得每个组内的数据都是相似的。
数据分析的三大方法：分析搜索数据、分析统计数据、分析行为数据。数据分析，是对用户行为的量化分析，它能够从痕迹倒推出行为，然后把一切用户的秘密都告诉你。数据分析的能力是当代互联网时代，每一个人都必须具备的能力。
数据分析方法有：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对比分析法、假设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。
数据分析师常用的思维分析方式是什么?
1、本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳。作为一名数据分析师，如果在工作中能充分运用好这些思维，是对个人能力极大地提升，就能够在工作中创造更多的个人价值。
2、数据分析思维真的是要在业务场景中培养的，网络文章中看的都是在讲分析方法，比如：漏斗法，对比法，象限法相关分析法等，这些都不是真正的数据分析思维，或者说都不能够解释分析思维的含义。
3、数据分析常用的三个应用场景分别是前期评估分析、中期异常问题定位、后期复盘分析。无论哪种场景都适用底层的三种核心思维，结构化、公式化、业务化。结构化 结构化思维用来解决为什么，帮助我们理清分析思路。
4、第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。
5、分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
6、常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
【第1周】数据分析惯用的5种分析方法
1、对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。
2、数据分析的六种基本分析方法如下：对比分析法 ：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。
3、举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解：对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
4、数据分析的一些方法论和工具 SWOT分析：SWOT分析是一种综合考虑企业内外环境的分析方法，通过识别企业内部的优势和劣势，以及外部的机会和威胁，可以帮助企业制定有效的战略。
