数据分析方法一般分为哪三种

对比分析法是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法也称比较分析法，通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。俗话来说，就是运用两件（或两件以上）性质比较相近的事物来做比较，通过比较得出两件（或两件以上）事物的相同点和不同点，这样的对照比较就是对比分析。也称对比分析法。对比分析法的形式包括绝对数比较和相对数比较，绝对数比较即利用某一方面的绝对数进行对比，找出差异并分析比较对象；相对数比较即由两个有联系的指标对比计算，反映客观现象之间的相关联系程度。对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：1、绝对数比较。它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。2、相对数比较。它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。

比较分析法也称对比分析法，是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。比较分析法的具体运用：1、重要财务指标的比较；2、会计报表的比较；3、会计报表项目构成的比较。比较分析法是指对两个或两个以上的可比数据进行对比，找出企业财务状况、经营成果中的差异与问题。比较分析法注意问题：1、用于对比的各个时期的指标，其计算口径必须保持一致；2、应剔除偶发性项目的影响，使分析所利用的数据能反映正常的生产经营状况；3、应运用例外原则对某项有显著变动的指标作重点分析，分析其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。对比分析法的形式：对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：1、绝对数比较它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。2、相对数比较它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：（1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如，居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。（2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如，人口性别比例、投资与消费比例等。

　　1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 　　2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。 　　3、对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：绝对数比较和相对数比较。

比较分析法，也叫对比分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，他与等效替代法相似。比较分析法有：绝对数比较分析法；绝对数增减变动比较分析法；百分比增减变动分析法。绝对数比较分析法：是将连续数期财务报表的数据并列起来，比较其相同指标金额变动差异，据以判断企业发展变动趋势的一种方法。比较时计算其变动的差额。绝对数增减变动比较分析法：直接以数值进行比较，根据差异进行分析。如将某科目的余额与不同期的余额或预算额进行比较，将报表中的实际指标与预算指标或上年同期指标进行比较，分析其增减变化，视其是否合情合理，是否存在问题。还可以把近几期的某指标或历年的某指标列出，分析其发展趋势是否正常等。百分比增减变动分析法：如果基数为负数，则取按公式计算出的变动百分比的相反数；若基数为零或太小，则放弃使用变动百分比分析法，仅分析其金额变动情况。

对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。因为是通过两两比较而得出的次序，得到的评估更可靠和有效。但是和直接排序法相似，仅适合人数较少的情况，且操作比较麻烦。比较分析法的基本特点1、依靠母语进行翻译和对比依靠母语进行翻译和对比是自觉对比法的唯一的特殊性原则。母语与外语相互翻译和对比是自觉理解和掌握外语的根本手段，是学生自觉学习外语的基础。自觉对比法的自觉性与直接法的机械性、无意识性是针锋相对的。因此，翻译和对比贯穿在自觉对比法外语教学的全过程。2、语言规则指导语言实践自觉对比法强调讲解语法规则，对比外语和母语的语法现象。编写外语教材以语言规则为主要线索。外语教学首先要求掌握语法知识，再在语法规则的指导下进行语言实践。没有语言规则的理论指导的语言实践是盲目的实践，不自觉的实践。理解和掌握语言规则是自觉理解和掌握外语的基础。对比外语和母语语法现象的异同，能促进母语的正迁移作用和防止它的负迁移作用。3、在分析理解语言知识基础上模仿语言材料首先要进行分析讲解语法规则，并用母语进行翻译、比较从而理解其意。在理解语言知识的基础上进行模仿，才是自觉的模仿，自觉的学习，才能达到正确的模仿、操练和牢固的记忆。

对比分析是将两种语言的系统进行共时比较，以揭示其相同点和不同点的一种语言分析方法。　　对比分析大体上可以按照以下四个步骤进行：一、描写：对目的语和学习者的第一语言进行详细的、具体的描写，作为对比的基础；二、选择：在两种语言中选择进行对比的某些有意义的语言项目或结构；三、对比：对两种语言中选择好的语言项目或结构进行对比，找出两种语言的相同点和不同点；四、预测：在对比的基础上对第二语言学习者在学习中可能出现的困难和发生的错误进行预测。对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：　　1、绝对数比较　　它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。　　2、相对数比较　　它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：　　1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。　　2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。　　3）比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。　　4）强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。　　5）计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。　　6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。1.对比分析法的定义对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。对比分析法的特点就是可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少，这就是对比分析法的定义。2.对比分析法的分类其实对比分析法可分为静态比较和动态比较两类，其中静态比较就是指在同一时间条件下对不同总体指标的比较，比如说不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比。而动态比较就是指在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。动态比较和静态比较这两种方法既课单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。3.对比分析法的实践运用对比分析法的实践运用主要体现在五方面，第一就是与目标对比，具体就是实际完成值与目标进行对比，属于横比。第二就是与不同时期对比，具体就是选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。第三就是对同级部门、单位、地区对比，具体就是与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。第四就是对行业内对比，具体就是与行业中的标杆企业、竞争对比或行业的平均水平进行对比，属于横比。第五就是与活动效果比，具体就是对某项营销活动开展前后进行对比，属纵比。同时，我们还可以对活动的开展状况进行分组对比，这属于横比。4.对比分析法的注意事项我们在使用对比分析法的手需要注意的是指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量。同时还需要重视对比的对象要有可比性，对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。在这篇文章中我们给大家介绍了关于对比分析法的相关知识，对比分析法是数据分析中一个常见的分析方法，如果我们掌握了这个方法，相信会对我们的数据分析工作更加有利。

对比分析法也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。俗话来说，就是运用两件（或两件以上）性质比较相近的事物来做比较，通过比较得出两件（或两件以上）事物的相同点和不同点，这样的对照比较就是对比分析。也称对比分析法。

对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式： 1、绝对数比较 它是利用绝对数进行对比,从而寻找差异的一种方法. 2、相对数比较 它是由两个有联系的指标对比计算的,用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标,其数值表现为相对数.由于研究目的和对比基础不同,相对数可以分为以下几种： 1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重,用以说明事物的性质、结构或质量.如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等. 2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比,表明总体内各部分的比例关系,如,人口性别比例、投资与消费比例等. 3）比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比,说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系.如,不同地区商品价格对比,不同行业、不同企业间某项指标对比等. 4）强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比,用以说明现象的强度、密度和普遍程度.如,人均国内生产总值用"元/人"表示,人口密度用"人/平方公里"表示,也有用百分数或千分数表示的,如,人口出生率用‰表示. 5）计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比,用以说明计划完成程度. 6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比,用以说明发展方向和变化的速度.如,发展速度、增长速度等. 应该详细了,呵呵!

对比分析法在论文中写法如下：1、人物对比戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。一出戏里处于对立状态的人物，往往通过对比加以描写，以突显其性格差异和相反的意志，使人物形象更加鲜明。对比包含两种情况：一是由顺境转向逆境的悲剧性突变；二是由逆境转向顺境的喜剧性突变。2、水平对比水平对比法（Benchmarking）又称标杆法。是对照最强有力的竞争对手或已成为工业界领袖的公司，在产品的性能、质量和售后服务等各方面进行比较分析和量度，并采取改进措施的连续过程。论文的研究方法1、实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的事要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步验地操线，根据观察，记录，测定与比相伴贿的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。2、定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势，3、定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎，分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精，去伪存直，由此及彼，由夷及里，达到认识事物木质、揭示内在规律。

数据分析中有很多数据分析的方法，通过这些方法我们能够直接分析出数据中隐藏的有价值的信息，从而得到一个准确的结果。而数据分析方法中，对比分析法是一个十分常用的方法，在这篇文章中我们就详细的为大家介绍一下对比分析法的相关知识。 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。特点是简单、直观、量化。 既然要使用对比法，我们一定要明白使用对比分析方法的原则. 对象相似,比如说北京的GDP和美国的GDP相比较就是不符合的 两个对象做对比的时候,一定要满足指标逻辑一致,比如说男性的身高和女性的年龄来当作对比,这样反而没有意义的. 对比分析法在生活和工作的各种场景中广泛应用，如个人发展的进步与否，业务能力是否提高，企业的销售目标能否完成，企业与主要竞争对手的差距等等，具体的分析标准有以下三个维度。 即选择不同时间的指标作为对比标准。与上一年的同期进行对比称为同比，主要考虑季节周期和淡旺季的影响。与前一时期的对比称为环比。了解相邻时间周期是进步了或是退步了，以便及时分析原因。 即在同一个时间周期内选择不同空间指标数据进行比较。 a.与相似空间比较 ，如与同级单位、部门、地区对比，找出自身与同级别部门的差距或优势，分析自身的发展方向。 b与优势空间比较 ，如与优秀企业、标杆部门、行业领袖进行对比，了解自身的发展在行业内所处的位置，有哪些不足，确立发展目标。 通过上面不同地区的对比,很明显的看出2018年双11销售额主要分布广东、江苏、浙江三个省份;2018年中旬快递业务量也是主要分布在广东、江苏、浙江三个省份. 与计划标准对比即与计划数、定额数、目标数对比。如与全年计划目标、活动计划目标对比,通过对比了解自身的发展进度和完成率，分析目标完成的预期和策略是否需要调整。 我们拿"我国历年城乡恩格尔系数"图来举例,能够直观的看到两条线,一个是59%的绝对贫困线,一个是39%的富裕线;通过城乡恩格尔系数和上面两条线对比,很清楚的能够反应出2013年以后,城乡综合已经进入富裕标准中. 通过对分析指标的量化比较，清晰直观地反映事物发展的变化和差距，认识自身所处的水平，为进一步决策提供依据， 参考资料 如何做对比分析（比较分析）？

对比分析法也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。 俗话来说，就是运用两件（或两件以上）性质比较相近的事物来做比较，通过比较得出两件（或两件以上）事物的相同点和不同点，这样的对照比较就是对比分析。也称对比分析法。

1、对比分析法就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。2、结构分析法就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。3、趋势分析法就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。4、比率分析法就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。5、因素分析法就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关6、综合分析法就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

1、对比分析法对比分析法指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。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。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。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。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。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。5、AB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。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

时间标准-纵向比，空间标准-横向比，经验或理论标准-和理论值比，计划标准-和自己计划比， 1、时间标准。时间标准即选择不同时间的指标数值作为对比标准，最常用的是与上年同期比较，还可以与前一时期比较，此外还可以与达到历史最好水平的时期或历史上一些关键时期进行比较。 2、空间标准。空间标准即选择不同空间指标数据进行比较。与相似的空间比较，如本市与某些条件相似的城市比较。与先进空间比较，如我国与发达国家比较。与扩大的空间标准比较，如我市水平与全国平均水平比较。 3、经验或理论标准。经验标准是通过对大量历史资料的归纳总结而得到的标准。如衡量生活质量的恩格尔系数。理论标准则是通过已知理论经过推理得到的依据。 4、计划标准。计划标准即与计划数、定额数、目标数对比。市场经济并不排斥科学合理的计划，因此，计划标准对统计评价仍有一定意义。

能源统计分析要运用多种方法，对能源经济运行进行全面、系统、由量到质的分析和研究、剖析和概括。常用的分析方法有： 1、统计分组法。统计分组法是揭露事物内部矛盾的一个基本方法。这种分组法是把大量统计资料按照分组标志，把不同性质的现象进行分组，相同的现象归纳在一起，分组的正确与否，直接影响到统计分析的成效。 对能源消费量的分析，一般采用这种分组法较多，按行业分组、按使用方向分组。按用途分组等。 2、对比分析法。对比分析法亦称比较分析法，是认识事物的重要方法，也是统计分析的基本方法。这种方法将互相联系的指标结合起来进行对比分析，从而对社会经济现象进行评价，发现问题。揭露矛盾，推动客观事物发展。 对比的方式很多，有纵的对比、横的对比、点和面的对比等。纵的对比，即动态对比，是现在和过去对比，如报告期与基期对比，与历史水平对比，横的对比，即静态对比，是单位之间、地区之间、各国之间、计划与实际的对比。点和面的对比，是个别和一般、局部和全局，具体事实和大背景的对比。 在对比分析时，要认真检查相关指标的内容、口径、计算方法、计量单位是否一致，要具有可比性。 对能源经济效益进行分析采用对比分析法较多。如单位产品能耗，单位产值能耗，能源利用率，节能率等，可进行动态对比，如用报告期与基期比、与历史最好水平比、与先进水平比等。也可进行地区之间的对比，同类企业之间的对比，与国外对比等。 3、结构分析法。结构分析法是把事物的总体分解为各个组成部分，通过计算结构的相对指标来研究总体内部的各因素的构成及其变化趋势，从而更深刻地认识总体事物各部分的特殊性质及其在总体所占有的地位。它是以总体总量作为比较标准，求各部门占总量的比重，以百分数表示。对能源资源总量、生产总量、消费总量、节能量、库存总量等进行结构分析十分重要。如地区能源的资源总量中由本地区生产，外省调入，进口等构成，通过结构对比可分析自给程度，对组织货源，保证对能源需求的供应起到重要作用。对能源消费总量的构成进行结构分析可采用能源品种构成分析，行业消费构成分析，地区消费构成分析，使用方向构成分析等等。通过观察总体内部的构成，对现象进行剖析，可以进一步分析影响事物发展的主要方面和次要方面，从而对事物的本质特征有更深层次的认识。 4、动态分析法。动态分析法是从发展的观点出发来分析研究事物发展变化的过程、趋势及其规律性的一种分析方法。将所要分析的事物有关指标数字，按时间序列排列，形成一个动态数列，从数量方面观察事物发展变化的方向和速度，研究其发展变化的趋势和规律性。 所谓动态，就是社会经济现象在时间上的发展变化。进行动态分析，可采用多种方法，如平行数列对比法、扩大时期分析法、移动平均分析法、季节变动分析法、趋势预测法等。 动态数列可分为绝对量指标动态数列，相对指动态数列和平均指标动态数列。绝对量指标动态数列是由各时期的绝对量所构成。如各时期的能源生产量、能源消费量、节能量、能源库存量等绝对量指标的动态数列。相对指标动态数列，是由各时期的相对数所构成。如各时期的节能率、能源利用率、能源自给率、能源加工转换损失率等相对指标的动态数列。平均指标动态数列由各个时期的平均数所构成。如单位产品能耗量、单位产值能耗量、人均能耗量等平均指标的动态数列。 在动态数列中，绝对量指标动态数列是最基本的，相对指标和平均指标是由绝对量指标所派生的。 5、因素分析法。因素分析法是对社会经济现象的总变动中，分析诸因素的影响方向、程度和因果关系的一种方法。其要点是： （1）因素分析法的研究对象是受多种因素影响的现象。这类现象的量表现为若干因素的乘积，其目的是测定各个因素的影响方向和影响程度，也包括测定结构变动的影响程度。 （2）因素分析法的基本特点是假定其它因素数量相同，从而测定其中一个因素的影响方向和程度。如果有三个因素，则假定其中两个因素的数量相同，测定另一个因素的影响。 （3）指数体系是因素分析法的基本根据。若干因素指数的乘积应等于总变动指数，若干因素影响差额的总和应等于实际发生的总差额。 因素分析法在能源统计分析中应用比较广泛，可以用来对能源系统状况的分析，如对影响能源系统变化的经济、技术、社会、人口、法规等因素分析；也可用来对能源系统某一侧面的分析，如对影响能源节约量的各种因素进行剖析，首先剖析由于采取技术革新、提高产品质量、提高能源利用率，加强科学管理等措施，对直接节能的影响程度。再来剖析由于调整产品结构、行业结构、经济结构、降低原材料消耗等措施，对少用能源（间接节能）的影响程度。反之也可剖析由于技术落后，生产经营管理不善、能源利用率低、产品结构和经济结构不合理等因素，形成能源消费过程中的浪费的所影响程度。 6、平衡分析法。平衡分析法是研究客观经济现象存在的各构成要素的数量联系和数量对等关系的一种分析方法。这种方法把对立统一的各个方面分别排列起来，便于比较对照，易于全面观察和发现问题。平衡分析法的特点是： （1）反映经济现象内部多种构成因素问的数量对等关系。 （2）运用若干相互有联系的指标之间数量关系，来分析社会经济现象内部存在的平衡比例关系。 （3）从现象的总体入手，使用全面资料，通过平衡表的表现形式来观察研究事物。 采用这种方法进行能源统计分析，首先要编好能源平衡表。通过全面、系统的能源平衡统计数据，可以对能源系统流程全貌及各环节进行分析。 ①对能源系统流程全过程进行综合分析。研究能源经济发展的规模、水平、速度、比例、规律等状况，观察能源系统流程的各个环节之间的平衡比例关系，揭示能源需求之间的矛盾，找出平衡和不平衡的原因。 ②对能源的资源形成及自给程度进行分析。研究能源生产规模、提出增加或减少能源进、出口，合理安排调出、凋入等方面的建议。 ③对能源加工转换情况进行分析。研究能源加工转换效率，提出降低能源加工转换损失率，提高能源利用率的建议和措施。 ④对能源消费状况进行分析。研究能源消费结构是否合理，能源消费与国民经济发展之间的协调关系，揭示能源使用中的损失、浪费现象。 ⑤对能源经济效益情况进行分析。研究能源有效利用程度，挖掘节能潜力，揭示能源经济效益不高的突出问题，提出合理有效利用能源的建议和措施。 ⑥对能源储存的合理性进行分析。研究能源库存的构成及对生产、建设、人民生活的保证程度，揭示库存超储积压或储存不足的原因和后果。

对比分析是将两种语言的系统进行共时比较，以揭示其相同点和不同点的一种语言分析方法。　　对比分析大体上可以按照以下四个步骤进行：一、描写：对目的语和学习者的第一语言进行详细的、具体的描写，作为对比的基础；二、选择：在两种语言中选择进行对比的某些有意义的语言项目或结构；三、对比：对两种语言中选择好的语言项目或结构进行对比，找出两种语言的相同点和不同点；四、预测：在对比的基础上对第二语言学习者在学习中可能出现的困难和发生的错误进行预测。对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：　　1、绝对数比较　　它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。　　2、相对数比较　　它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：　　1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。　　2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。　　3）比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。　　4）强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。　　5）计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。　　6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。

在极谱分析法中，一般情况下滴汞电极作为阴极。在电解过程中由于滴汞电极表面积很小，因此，在电解过程中电流密度相当大，它附近的可还原物质的浓度却趋向于零值，所以出现了极化浓差，可见扩散电流就和可还原物质的浓度有正比关系。这就是极谱分析的根据。又由于不同的物质有不同的还原电位，极谱法正是利用这一点进行定性分析的。然而，某一物质的还原电位并不是固定的，它可随其物质浓度不同而稍有改动，所以极谱法就是利用它们的不随浓度而变的半波电位进行分析的。

财管上一般财务报表分析的方法，主要有趋势分析法和比率分析法，因素分析法， 1、趋势分析法是通过对有关指标的各期对基期的变化趋势的分析，从中发现问题，为追索和检查账目提供线索的一种分析方法。 趋势分析法可用相对数也可用绝对数。 但要是不同企业比较，一般用相对数比较。 2、比率分析法是通过财务报表的有关指标的比率计算，分析企业财务状况和经营成果，了解企业发展前景的分析方法。 考试更常考一些，获利能力比率、偿债能力比率，周转能力比率等。 3、因素分析法，这也是财管考试常考项目， 在下述各种分析法中，比较分析法和比率分析法可以确定财务报表中各项经济指标发生变化的差异。但是，如果要了解形成差异的原因以及各种原因对差异形成的影响程度，则需要进一步应用因素分析法来进行具体的分析。 因素分析法，又称为连环替代法，是用来确定几个相互联系的因素对某个财务指标的影响程度，据以说明财务指标发生变动或差异的主要原因的一种分析方法。采用此法的出发点是，当有若干因素对分析对象发生影响时，假定其他各个因素都无变化，顺序确定每一个因素单独变化所产生的影响。 具体步骤如下。 (1)将分析对象-某综合性指标分解为各项构成因素。 (2)确定各项因素的排列顺序。 (3)按确定的顺序对各项因素的基数进行计算。 (4)顺序以各项因素的实际数替换基数，计算替换后的结果，并将结果与前一次替换后的计算结果进行比较，计算出影响程度，直到替换完毕。 (5)计算各项因素影响程度之和，与该项综合性指标的差异总额进行对比，检查是否相符。

常用的列了九种供参考: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。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。三、A/BtestA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。象限法的优势：（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。五、帕累托分析帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。六、漏斗分析漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。七、路径分析用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。（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。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户行为路径图示例：八、留存分析用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：九、聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。获取更多数据分析学习信息及资料,欢迎关注聚数云海同名公众号哦~

1、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。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。3、相关分析（Correlation Analysis）相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。4、对应分析（Correspondence Analysis）对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：1、对比分析法也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。2、因素分析法又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。3、相关分析法揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。4、差额计算法确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的，因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。5、比例法比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。扩展资料分析法是“综合法”的对称。把复杂的经济现象分解成许多简单组成部分，分别进行研究的方法。其实质是：通过调查研究，找出事物的内在矛盾，并对矛盾的各个方面进行深入研究。剔除那些偶然的、非本质的东西，抽象出必然的、本质的因素，并由此得出一些反映本质的简单规定，以把握矛盾的各个方面的特殊性。分析法所提供的只是对于经济现象的片面理解，它还不能从总体上、从各个部分之间的相互联系上来把握经济现象。因此，在分析的基础上，还必须运用综合的方法，使分析得到的各个方面的本质规定，按照经济现象内在的逻辑联系，形成有机的体系，这样才能全面、深刻地认识经济现象，提出解决问题的有效办法。适用范围：不易直接证明结论；从结论很显然能推出明显正确的条件。参考资料：百度百科-分析法

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析 问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种. 1、对比分析法 对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式. 比较分析法按比较内容（比什么）分为： （1）比较会计要素的总量 （2）比较结构百分比 （3）比较财务比率 2、因素分析法 因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施. 采用因素分析法的程序如下： (1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况. (2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等. (3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标. (4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等. (5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度. (6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等. 上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示： 设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下： 计划指标N0=A0×B0×C0 实际指标N1=A1×B1×C1 分析对象为N1-N0的差额. 采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>> 问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是： （1）安全检查表（safety check list） （2）初步危险分析（PHA） （3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA） （4）事件要分析（ETA） （5）事故树分析（FTA） 问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接百度搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了 下载不到的评论留下邮箱 问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法 酸碱滴定法 沉淀滴定法 氧化还原滴定法 非水滴定法 药物仪器分析法 紫外分光光度法 质谱法 核磁共振波谱法 薄层色谱法 气相色谱法 高效液相色谱法 电泳法和PH值测定法 物理常数测定法 问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计 描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。 1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、回归分析 回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。 1. 一元线性分析 只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。 2. 多元线性回归分析 使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。 3.Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。 4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。 三、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。 2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系 3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系 4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。 四、假设检验 1. 参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。 2. 非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； 2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询―SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？ 行业知识 如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。 一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题： 对于A部门， 1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？ 2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。 3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。 4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？ 在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？ 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说： 行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？ 但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。 不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。 二、要有三心。 1、细心。 2、耐心。 3、静心。 数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。 三、形成自己结构化的思维。 数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>> 问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。 多元方差分析 是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显著性进行F检验。 多元方差分析的优点 是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。 多元回归分析 用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 　　其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。 多元回归分析的优点 是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显著性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。 协方差分析 把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显著性，即检验离散变量对因变量的影响。 协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点 可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。 判别函数分析 判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 　　判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。 聚类分析 解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>> 问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？ 1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。 2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。 问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查. （二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查. （三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查. （四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.

(1)应选择真实可靠的比较性资料。现在，不同的信息传播渠道、不同的传播源为我们获得资料带来了极大的便利，但是也可能带来“信息污染”。我们在获取资料时，要尽可能取得第一手的资料，对于间接得到的信息要进行识别。大量的数据和相关材料是进行比较的基础，只有真实可靠的材料才可能保证最终结果的正确。(2)应选择具有可比性的比较资料。对象的可比性通常包括时间可比性、空间可比性和范畴可比性。时间可比性是指所比较的数据、事实和情况应当是同时或同期的；空间可比性是指要注意到国家、地区、单位上的差别；范畴可比性是指比较事物的属性、层次和范围是相同的。如一个人与一头牛、一所重点大学与一般的中等职业学校、一个国家和一个地区等，都不具备可比性。中国西部与美国西部在地理位置、地形、地貌、自然资源和人文情况等方面有许多共同之处，因此两者有很好的可比性。(3)应确定统一的比较标准。不管是同类还是异类对象的对比都是有条件的，即要用同一种单位或标准去衡量。没有统一的标准，就无法比较，或者是无法确认比较的结果。如把自然界的各种事物从无机物、有机物、动物、植物、微生物的角度来比较就不能得出正确的结论。《信息检索导论》[3]在研究DC与USMARC时，从著录格式、著录对象、著录主体、显示方式、产生途径等几个方面进行了比较分析，从中找出了两者的不同之处。(4)应进行事物现象的比较，更要进行内容的比较。科学研究中的比较，关键是如何从表面上差异极大的事物之间，找出其本质上的相同之处；在表面极为相似的事物之间找到其在本质上的不同，即异中求同，同中求异。黑格尔曾指出：假如一个能见出当下显而易见之异，譬如，能区别一枝笔和一只骆驼，则我们不会说这个人有什么了不起的聪明。同样，一个人能比较两个近似的东西，如橡树与槐树，或寺院与教堂，而知其相似，我们也不能说他有很高的比较能力。我们要求的，是能看出异中之同或同中之异。(5)应力求全面地进行比较。事物的存在和发展是由多种因素决定的。要全面认识事物间的异同，需要通过多项指标的对比。如现在的一些科研部门或高校，只是通过发表文章的数量来评价科研人员的研究成果，而不是考虑发文的质量和科研人员所在的科研领域的特点等其他因素。这样的结果操作性很强，但其最终约结论很难令人信服。[1] [2]叶继元．南京大学在西方图书馆学中国本土化过程中的贡献，中国图书馆学报,2002(5)：17-20[3]叶继元．信息检索导论．北京：电子工业出版社，2003．59-61

比较分析法有哪些?比较分析法比较分析法是指通过主要项目或指标数值的对比，比较分析法确定出差异，分析和判断企业经营及财务状况的一种方法.比较分析法在财务分析中运用得最为广泛，因为通过比较分析，可以发现差距，找出产生差距的原因，进一步判定企业的财务状况和经营成果，通过比较分析，可以确定企业生产经营活动的收益性和企业资金投向的安全性，分析企业是否健康发展。比较分析法有绝对比较分析和相对比较分析两种形式： (1)绝对比较分析。绝对比较分析方法是将各报表项目的绝对数额与拌较对象的绝对数颊进行比较，以揭示其数量差异。例如，某企业上年的资产总额为1 000万元，今年的资产总额为1 50。万元.则今年与上年的差异额为500万元。绝对数比较分析一般是通过编制比较财务报表来完成的，包括编制比较资产负俊表和比较利润表. (2)相对比较分析.相对比较分析方法是利用财务报表中有相关关系的数据的相对数进行比较，如将绝对数换算成百分比、结构比重、比率等进行对比，以揭示相对数之间的差异。例如，某企业上年的成本费用利润率为20%，今年的成本费用利润率为写.则今年与上年相比，成本费用率下降了2%，这就是利用百分比进行比较分析.将财务报表中存在一定关系的项目的数据组成比率进行对比.以揭示企业某一方面的能力如偿俊能力、获利能力、营运能力等，这就是利用比率进行比较分析。各种比率的计算方法将在以后的各章节中予以介绍。 一般来说，绝对数比较只通过差异数说明差异金额，但没有表明变动程度，而相对数比较则可以进一步说明变动程度。在实际工作中，比较分析法绝对数比较和相对数比较可以同时使用.以便通过比较作出更充分的判断和更准确的评价。

它是通过主要项目或指标数值变化的对比，计算差异额，分析和判断企业财务状况及经营成果的一种方法。　　会计报表比较分析法的作用 　　通过比较分析，可以发现差距，找出产生差异的原因，进一步判定企业的财务状况和经营成果；通过比较分析，可以确定企业生产经营活动折收益性和资金投向的安全性。　　会计报表比较分析法的分类 　　按比较对象的不同，比较分析法可以分为绝对数比较分析、绝对数增减变动比较分析、百分比增减变动分析及比率增减变动分析。 　　绝对数比较分析法 　　绝对数比较分析法是将各有关会计报表项目的数额与比较对象进行比较。绝对数比较分析一般通过编制比较财务报表进行，包括比较资产负债表和损益表。比较资产负债表是将两期或两期以上的资产负债表项目，予以并列，以直接观察资产、负债及所有者权益每一项目增减变化的绝对数。比较损益表是将两期或两期以上的损益表各有关项目的绝对数予以并列，直接分析损益表内每一项目的增减变化情况。 　　绝对数增减变动比较分析法 　　从上述绝对数字对资产负债表、损益表和现金流量表的比较中，会计报表的使用者很难获得各项目增减变动的明确概念，为了使比较进一步明晰化，可以在比较会计报表内，增添绝对数字“增减金额”一栏，以便计算比较对象各有关项目之间的差额，借以帮助会计报表使用者获得比较明确的增减变动数字。 　　百分比增减变动分析法 　　通过计算增减变动百分比，并列示于比较会计报表中，可以反映其不同年度增减变动的相关性，使会计报表使用者更能一目了然，便于更好地了解有关财务情况。　　会计报表比较分析法的运用 　　使用比较分析法时，要注意对比指标之间的可比性，这是用好比较分析法的必要条件，否则就不能正确地说明问题，甚至得出错误的结论。所谓对比指标之间的可比性是相互比较的指标，必须在指标内容、计价基础、计算口径、时间长度等方面保持高度的一致性。如果是企业之间进行同类指标比较，还要注意企业之间的可比性。 　　此外，计算相关指标变动百分比虽然能在一定程度上反映企业相关财务指标的增长率，但也有局限性，这主要是因为变动百分比的计算受基数的影响，具体表现在以下几个方面： 　　1、如果基数的金额为负数，将出现变动百分比的符合与绝对增减金额的符合相反的结果。 　　2、如果基数的金额为零，不管实际金额是多少，变动百分比永远为无穷大。 　　3、如果基数的金额太小，则绝对金额较小的变动可能会引起较大的变动百分比，容易引起误解。 　　解决变动百分比上述问题的办法是：如果基数为负数，则取按公式计算出的变动百分比的相反数；若基数为零或太小，则放弃使用变动百分比分析法，仅分析其绝对金额变动情况。

比较分析方法是自然科学、社会科学以及日常生活中常用的分析方法之一。 比较分析试图通过事物异同点的比较，区别事物，达到对各个事物深入的了解认识，从而把握各个事物。 在调查资料的理论分析中，当需要通过比较两个或者两个以上事物或者对象的异同来达到某个事物的认识时，一般采用比较分析方法。 进行比较分析，应把握如下几点： 1．横向比较与纵向比较相结合 横向比较是将同一时期的相关的事物进行比较。这种比较既可在不同事物之间进行，也可在同类事物内部的不同部分之间进行。通过横向比较可以发现两类事物或同类事物不同部分之间在某一方面的差异，进而分析出造成这种差异的原因。 纵向比较是对同一对象在不同时期的具体特点进行比较。纵向比较可以揭示认识对象在不同时期不同阶段上的特点及其变化发展的趋势。 横向比较和纵向比较各有其长短。横向比较的优点是现实性强，容易理解，便于掌握，它侧重从质与量上对认识对象加以区分；缺点是一种静态比较法，难以揭示事物的本质规律及发展趋势。 纵向比较的长处在于能够揭示事物之间的有机联系，认识事物之间的发展趋势； 但它往往对事物之间横向联系注意不够。 因此，需要将横向比较与纵向比较相结合，以达到对事物的深入了解和认识。 2．比较事物的相同点与相异点 比较可以在异类对象之间进行，也可以在同类对象之间进行，还可以在同一对象的不同部分之间进行。分析社会调查资料，重视同类对象和同一对象的不同方面、不同部分之间的比较。 比较事物或对象的同和异是比较分析的两项内容。 首先是共同点的比较。确定事物或对象的共同点，包括两个方面：一是找出共同性质，即同类事物的“同类”性，如男女职工的比较分析，“职工”就是共同性质，表明具有共同的劳动性质，这就是比较分析的前提条件。二是找出调查对象表现出来的共同特点。 其次是差异点的比较。这是比较分析主要的和重要的工作。确定差异点，就是找出调查对象表现出来的不同特点。 3．要对可比的事物作比较，不要在不可比的事物之间作比较 例如，社会指标和经济指标的比较常常应当弄清指标的可比口径问题，弄清指标概念的含义和指标数值的计算方法。具有相同含义和相同计算口径的统计指标，都是可比，反之是不可比的，对于调查对象的比较来说，要选择可比的方面开展比较分析。 4．选择和制定精确的、稳定的比较标准 定量比较的计量单位应选择精确统一的标准，如长度基本单位使用米，重量基本单位使用公斤，容积基本单位使用升，等等。再比如家庭生活水平，主要看人均收入水平，用人民币为基本单位等。 定性比较的标准应具有相对稳定性，比如全面普遍开展“五好家庭”的活动，其择定标准也应具有相对稳定性。只有选择和制定精确的稳定的比较标准，比较分析才有章可循，得以坚持。

是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。比较分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。比较分析法的标准：1、时间标准时间标准即选择不同时间的指标数值作为对比标准，最常用的是与上年同期比较即“同比”，还可以与前一时期比较，此外还可以与达到历史最好水平的时期或历史上一些关键时期进行比较。2、空间标准空间标准即选择不同空间指标数据进行比较。3、经验或理论标准经验标准是通过对大量历史资料的归纳总结而得到的标准。如衡量生活质量的恩格尔系数。理论标准则是通过已知理论经过推理得到的依据。4、计划标准计划标准即与计划数、定额数、目标数对比。市场经济并不排斥科学合理的计划，因此，计划标准对统计评价仍有一定意义。

分析问题的分析方法有哪些 　　分析问题的分析方法有哪些，相信大家对阅读这件事情并不反感吧，相信有很多人都会喜欢越多各种各样的书籍或资料，那么分析问题的分析方法有哪些大家都知道吗？不知道的小伙伴们一起来看看吧。 　　分析问题的分析方法有哪些1 　　 6顶思考帽法 　　白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽 　　英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发 　　“6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非 “本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。 　　在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。 　　人的思维是通过提问来引导的，一个人是积极还是消极，取决于他给自己提的问题。同样的下雨天，消极的人在统计因为下雨，给自己带来的损失，积极的人在问自己下雨我可以做哪些有意义的事情。 　　 SWOT分析法 　　四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats 　　最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。 　　用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。 　　这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。在工作中，这个模型同样可以帮助你理清现状，分析问题。 　　 麦肯锡7步分析法 　　善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。 　　随便举几个例子，为什么政府要遏制房价上涨？怎样获得升职？成立市场部应该如何规划？这些问题，都可以通过麦肯锡七步成诗法进行分析，得出较科学的结论。 　　 思维导图 　　Mindmap，由东尼·博赞（Tony Buzan）先生创立。 　　回复“思维导图”，即可查看《史上最好的思维导图中文教程》。 　　它是一种将放射性思考具体化的方法。 　　我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等，都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构，而这些关节的连结可以视为您的记忆，也就是您的个人数据库。 　　 金字塔原理 　　源于巴巴拉·明托著的《金字塔原理》一书，为麦肯锡经典教材。培养职场人思考、表达和解决问题的逻辑，非常非常好用！ 　　金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。 　　金字塔的基本结构是：中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。 　　金字塔训练表达者：关注、挖掘受众的意图、需求、利益点、关注点、兴趣点和兴奋点，想清内容说什么、怎么说，掌握表达的标准结构、规范动作。 　　金字塔帮助达到沟通目的：重点突出，思路清晰，主次分明，让受众有兴趣、能理解、能接受、记得住。 　　搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。 　　 5w2h分析法 　　5W： 　　WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO 　　2H： 　　HOW+HOW MUCH 　　提出者： 　　美国陆军兵器修理部 　　它广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。提出疑问于发现问题和解决问题是极其重要的。 　　创造力高的人，都具有善于提问题的能力，众所周知。提出一个好的问题，就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。连续以几个“为什么”来自问，以追求其根本原因。 　　很多问题都是系统性的，是牵一发而动全身，真正影响大局的不是表面的问题，这种方式可以找到问题根源。选定的项目、工序或操作，都可以从这几个方面去思考。 　　 鱼骨图分析法 　　Fishbone analysis method 　　由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图 　　又名因果分析法，是一种发现问题“根本原因”的分析方法，现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题型、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。 　　问题的特性总是受到一些因素的影响，通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，因其形状如鱼骨，所以叫鱼骨图。 　　分析问题的分析方法有哪些2 　　 1、对比分析法 　　也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的"差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。 　　 2、因素分析法 　　又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。 　　因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。 　　因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。 　　 3、相关分析法 　　揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。 　　 4、差额计算法 　　确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。 　　 5、比例法 　　比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

财务报表分析比较分析法是什么财务报表分析比较分析法也称为对比分析法，指通过对企业财务报表的数据进行整合归类，将对应项目的数据进行比较，然后对比较计算后的结果进行研究分析的方法。比较分析法一般会将财务报表中两个相互联系的项目数据进行比较，并从数量上体现和说明研究项目水平的高低、重要性的强弱以及其余各种关系是否协调。比较分析法作为企业财务报表分析的方法之一，其目的在于协调企业财务报表项目的数据，并反映各项数据对于企业财务状况以及财务经营的影响。财务分析比较分析法是什么财务分析比较分析法也叫对比分析法，是将相同的财务指标的本期实际数与本期计划数或基期实际数等进行对比，找出差异，对指标完成情况作出一般评价的分析方法，是财务分析中常用的技术方法之一。进行对比分析时，要注意指标的经济内容、计价标准、时间范围和计算方法上的可比性，同类企业间的指标对比，还要考虑它们技术经济上的可比性。对比分析的内容一般包括实际与计划对比分析、动态对比分析、结构对比分析。实际与计划对比分析即以实际完成数与计划数相对比，检查计划完成程度。动态对比分析把本期实际数与相同内容的上期和以往年度同期实际数或同行业的先进水平进行对比。结构对比分析是部分对整体的比较，分析部分占整体的比重。哪些属于财务报表的分析方法比较分析法、因素分析法、趋势分析法、比率分析法等都属于财务报表的分析方法。比较分析法指的是对两个或两个以上有关的可比数据进行对比，从而揭示存在的差异或矛盾的方法；因素分析法是依据财务指标与其驱动因素之间的关系，从数量上确定各因素对指标影响程度的一种方法，其中包括差额分析法、连环替代法等；趋势分析法是通过观察连续数期的财务报表，比较各期的有关项目金额，分析某些指标的增减变动情况，以此判断其发展趋势，预测未来可能出现的结果；比率分析法是利用财务报表不同项目指标之间的关系，通过计算比率来反映各会计要素的关系，分析和评价企业的财务状况和经营成果。

1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。 3、对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：绝对数比较和相对数比较。

对比分析法分为绝对数比较和相对数比较两种形式。绝对数比较是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。相对数比较是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为结构相对数、比例相对数、比较相对数、强度相对数、计划完成程度相对数和动态相对数。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低、速度的快慢，以及各种关系是否协调。

对比分析法也称比较分析法，是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。

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对比分析法的形式：对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：1、绝对数比较它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。2、相对数比较它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：1)结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。2)比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。3)比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。4)强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如人口出生率用‰表示。5)计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。6)动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。

同学你好，很高兴为您解答！　　比较分析法：对比法也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，他与等效替代法相似。　　希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多的USCPA相关问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！

1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。

1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。

1、绝对数比较它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。2、相对数比较它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：1)结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。2)比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。3)比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。4)强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如人口出生率用u2030表示。5)计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。6)动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。关于对比分析法的主要形式的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

对比法对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。

1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。 2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。

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1、对比法，也叫对比分析法或者比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。2、对比法，戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比：人物对比、场面对比、细节对比。

1、对比分析法对比分析法指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。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。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。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。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。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。5、AB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。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

对比分析法也称比较分析法，是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。　　对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论。对比分析法根据分析的特殊需要又有以下两种形式：　　1、绝对数比较　　它是利用绝对数进行对比，从而寻找差异的一种方法。　　2、相对数比较　　它是由两个有联系的指标对比计算的，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标，其数值表现为相对数。由于研究目的和对比基础不同，相对数可以分为以下几种：　　1）结构相对数：将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。　　2）比例相对数：将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。　　3）比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。　　4）强度相对数：将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。　　5）计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。　　6）动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。

常用的列了九种供参考: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。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。三、A/BtestA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。象限法的优势：（1）找到问题的共性原因通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；（2）建立分组优化策略针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。五、帕累托分析帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。六、漏斗分析漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。七、路径分析用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。（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。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。用户行为路径图示例：八、留存分析用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：九、聚类分析聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。获取更多数据分析学习信息及资料,欢迎关注聚数云海同名公众号哦~

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：1、对比分析法也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。2、因素分析法又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。3、相关分析法揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。4、差额计算法确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。5、比例法比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。扩展资料分析法是“综合法”的对称。把复杂的经济现象分解成许多简单组成部分，分别进行研究的方法。其实质是： 通过调查研究，找出事物的内在矛盾，并对矛盾的各个方面进行深入研究。剔除那些偶然的、非本质的东西，抽象出必然的、本质的因素，并由此得出一些反映本质的简单规定，以把握矛盾的各个方面的特殊性。分析法所提供的只是对于经济现象的片面理解，它还不能从总体上、从各个部分之间的相互联系上来把握经济现象。因此，在分析的基础上，还必须运用综合的方法，使分析得到的各个方面的本质规定，按照经济现象内在的逻辑联系，形成有机的体系，这样才能全面、深刻地认识经济现象，提出解决问题的有效办法。适用范围：不易直接证明结论；从结论很显然能推出明显正确的条件。参考资料：百度百科-分析法

数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。1、对比分析法即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。静态比较又称横向对比，在同一时间下对不同指标进行的对比；动态比较也称纵向对比，是在同一总体条件下对不同时期指标数值进行的比较。目的是揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是需要跟目标值比，来回答我们有没有完成目标；跟我们上个月比，来回答我们环北增长了多少。纵向对比：简单来说就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我们在市场中的份额和地位是怎样的。2、分组分析法结合对比法，把总体中不同性质的对象分开，并进行对比以便了解内在的数据关系。3、结构分析法亦称比重分析，分析总体内各组成部分占总体的比例以及构成的变化，从中掌握事物的特点和变化趋势。4、留存分析法留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。5、交叉分析法即立体分析法，常用于分析变量之间的相关关系。将不同维度数据交叉展现，进行多角度结合分析的方法。对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。在分析app数据的时候，通常会分ios和安卓来看。交叉分析的主要作用就是从多个维度细分数据，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

统计分析法的定义统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。目前，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法，这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。统计分析法就是运用数学方式，建立数学模型，对通过调查获取的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定量的结论。统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法，是一种比较科学、精确和客观的测评方法。其具体应用方法很多，在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平，运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。用统计计算法制定的标准，便称为统计标准。统计分析方法有哪几种1、对比分析法对比分析法指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。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。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。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。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。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。5、AB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。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念，分散性和变异性的度量指标，数据分布，以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。统计分析方法有哪些统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此_关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。常用统计分析方法数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。1.相关分析相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。2.回归分析回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。另请注意，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。3.假设检验假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后，数据分析师认为有一点需要注意：“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前，不要开始进行数据分析。”简而言之，如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题，那么没有数据分析可以解决问题。常用统计分析方法有哪些？1、对比分析法对比分析法指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。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。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。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。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。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。5、AB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。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念，分散性和变异性的度量指标，数据分布，以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。