數據分析的方法有哪些？在數據分析中，數據分析思維是框架指導，實際分析問題時還需要很多“技巧工具”。就像中學的時候，想解一個二次型，可以用公式法，配點法，直接開平法，因式分解法。還有數據分析方面的技巧，

數據分析的方法有哪些？

在數據分析中，數據分析思維是框架指導，實際分析問題時還需要很多“技巧工具”。就像中學的時候，想解一個二次型，可以用公式法，配點法，直接開平法，因式分解法。

還有數據分析方面的技巧，在一些通用的分析場景中可以快速使用，對以后建立數據分析模型也有幫助。

接下來我將分享五種常用的數據分析方法，即公式法、比較法、象限法、二八法、漏斗法，這些方法經常組合使用。

注：基于業(yè)務問題對數據的探索性分析主要是在思維層面，與專業(yè)統(tǒng)計學中的數據處理方法不同。

一、公式法

所謂公式法，就是把一個指數的影響因素用公式層層分解，這是我在指數化思維中提到的。

比如分析某產品銷量低的原因，用公式法分解。

產品銷售量=銷售量x產品單價

銷量=渠道A銷量，渠道B銷量，渠道C銷量…

渠道銷售額=點擊用戶數x訂單率

點擊用戶數=曝光率x點擊率

第一關：找出產品銷售的影響因素。產品的銷售量=銷售量x產品單價。是銷量太低還是價格設定不合理？

第二層：找到銷量的影響因素。分析一下各個渠道的銷量，和過去對比一下，哪些太低了。

第三層：分析影響渠道銷量的因素。渠道銷量=點擊用戶數x訂單率。是點擊用戶數低，還是訂單量太低。如果訂單量過低，就要看這個渠道的廣告內容是否符合產品的實際受眾。

第四層：分析影響點擊的因素。點擊用戶數=曝光度x點擊率。無論是曝光不足還是點擊率太低，都需要優(yōu)化廣告創(chuàng)意，曝光與投放渠道有關。

通過層層分解銷售，細化了評估分析的粒度。

公式反匯編法是對問題的層次分析。拆解時，將因素逐層分解剝離。

二、比較法

對比法是比較兩組或多組數據，是最常用的方法。

我們知道孤立的數據是沒有意義的，只有對比才能有所作為。一些直接描述事物的變量，如長度、數量、高度、寬度等。通過比較得出比率數據、增長率、效率、效益等指標，這些都是數據分析中常用的指標。

比如用于同比和環(huán)比比較、增長率、定基比、與競爭對手比較、品類間比較、特性和屬性比較等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數據變化的規(guī)律，使用頻率較高，經常與其他方法結合使用。

對比下圖中AB公司的銷售額，雖然A公司的銷售額普遍有所增長且高于B公司，但B公司的增長速度很快且高于A公司，即使后期增速降低，最終銷售額還是趕上了。