网上配资股票网 【CDA干货】数据分析高手常用的5种方法, 分析效率直接翻倍!

在当今这个数据爆炸的时代网上配资股票网，数据分析已成为各行业不可或缺的技能。无论是企业决策、市场营销，还是科学研究，都需要通过数据分析来挖掘有价值的信息。

今天，就让我们一起探索数据分析必备的5大方法，助你在这个数据驱动的世界中如鱼得水。

一、公式拆解分析

公式拆解分析是一种通过对主指标根据已知公式进行拆解，分析每个因素的变动情况，从而挖掘主指标变动原因的分析方法。

它是一种层级式解析方法，通过对指标的逐层拆解，实现对问题的深入剖析

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公式拆解分析的主要步骤：

1.确定主指标

首先，需要明确要分析的主指标，这是整个分析的出发点。例如，在电商领域，主指标可以是日销售额。

2.拆解影响因素

找到主指标的直接影响因素，并用公式表示出来。以日销售额为例，它可以拆解为各商品的销售额之和，也可以是各渠道的销售额之和。

3.逐层深入拆解

对每个影响因素继续拆解，直到找到最底层的影响因素。

例如，各商品销售额可以进一步拆解为销售数量乘以单价。销售数量又可以拆解为新客购买数量、老客购买数量和复购用户购买数量。

4.分析各因素变动

对拆解后的每个因素进行分析，观察其变动情况，找出对主指标影响最大的因素。例如，分析不同渠道的转化率，找出高转化率的渠道。

公式拆解分析常常被用于电商领域和金融领域。如在电商领域，公式拆解分析常用于分析销售额、用户转化率等指标。例如，通过拆解用户转化率，可以分析不同用户来源的转化率，找出最有效的推广渠道

二、对比分析

对比分析是一种数据分析方法，它通过将两个或多个数据集进行比较，揭示它们之间的差异与相似性。这种分析方法可以帮助我们了解数据的变化趋势、找出异常点、评估效果以及做出更明智的决策。

对比分析的核心在于找出数据之间的相对关系，从而为后续的深入分析和决策提供依据。

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对比分析的主要步骤：

1.明确分析目标

在进行对比分析之前，首先要明确分析的目标。这包括确定要比较的指标、分析的目的以及期望得到的结果。

例如，企业可能希望了解不同地区的销售业绩差异，以便调整市场策略；或者希望评估新产品的市场表现是否达到预期目标。

明确分析目标可以帮助我们有针对性地收集数据，选择合适的对比方法，从而提高分析的效率和效果。

2.选择合适的对比对象

选择合适的对比对象是对比分析的关键环节。对比对象的选择应基于分析目标和数据的可获得性。

例如，在时间序列对比中，可以选择不同年份或季度的数据进行比较；在组间对比中，可以选择不同的产品、地区或用户群体进行比较。同时，要确保对比对象之间具有可比性，即它们在数据结构、业务逻辑等方面是相似的。

如果对比对象之间存在较大差异，可能会导致分析结果的偏差。

3.收集和整理数据

收集和整理数据是对比分析的基础工作。需要确保数据的准确性和完整性，因为任何数据错误都可能影响分析结果的可靠性。

在收集数据时，可以从企业的内部数据库、市场调研报告、行业统计数据等渠道获取。收集到的数据可能需要进行清洗、转换和汇总等操作，以便进行后续的对比分析。

例如，去除数据中的异常值、填补缺失值、统一数据格式等。整理后的数据应清晰、准确，便于进行对比分析。

4.进行对比分析

渠道在数据准备就绪后，就可以开始进行对比分析了。根据选择的对比类型，可以采用不同的分析方法。

例如，在时间序列对比中，可以计算增长率、环比增长率等指标，绘制趋势图来直观展示数据的变化趋势；在组间对比中，可以计算各组的平均值、中位数、标准差等统计指标，使用柱状图、折线图等图表进行可视化展示。

在进行对比分析时，要注意观察数据之间的差异和相似性，找出关键的差异点和趋势。

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三、关联分析

关联分析是一种用于发现数据集中变量之间潜在关系的数据分析方法。它可以帮助我们了解不同变量之间的相互作用和影响，从而为决策提供依据。

在商业、科学研究、医疗等领域，关联分析被广泛应用，用于挖掘数据中的隐藏模式和规律。

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关联分析的主要步骤：

1.数据准备

在进行关联分析之前，需要对数据进行收集和预处理。这包括数据清洗、去除重复记录、填补缺失值等操作。

同时，需要将数据转换为适合关联分析的格式，例如将购物记录转换为事务数据集。确保数据的质量和一致性是关联分析成功的关键。

2.选择关联规则挖掘算法

根据数据的特点和分析目标，选择合适的关联规则挖掘算法。如果数据集较小，可以使用 Apriori 算法；如果数据集较大，FP-Growth 算法可能更合适。

此外，还可以根据具体需求选择其他改进算法或自定义算法。

3.设置参数

在进行关联规则挖掘时，需要设置一些关键参数，如最小支持度（minsup）和最小置信度（minconf）。最小支持度用于确定频繁项集的最小出现频率，而最小置信度用于衡量关联规则的可靠性。

这些参数的设置需要根据具体情况进行调整，以确保挖掘出的规则既有意义又不过多。

4.分析各因素变动

使用选定的算法和参数，挖掘数据中的关联规则。算法会输出一系列满足条件的关联规则，包括规则的前件、后件、支持度、置信度等信息。

例如，在购物篮分析中，可能会发现规则 “如果购买了面包，那么有 70% 的概率会购买牛奶”，支持度为 10%。

5.确定主指标

挖掘出的关联规则需要进行评估和解释，以确定其实际意义和价值。评估规则时，可以考虑规则的支持度、置信度、提升度等指标。支持度表示规则的普遍性，置信度表示规则的可靠性，提升度表示规则的相关性。

例如，如果一个规则的提升度大于 1，说明规则的后件在前件出现的情况下发生的概率高于平均水平，具有一定的关联性。

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在零售行业，关联分析常用于购物篮分析，以发现顾客购买行为中的模式。在金融行业，关联分析可用于评估信贷风险。通过分析客户的信用记录、收入水平、消费行为等数据，发现与违约风险相关的因素。

四、聚类分析

聚类分析是一种无监督学习的数据分析方法，它将数据集中的对象划分为若干个簇（clusters），使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇之间的对象相似度低。

聚类分析的目标是发现数据中的内在结构，从而对数据进行分类和理解。

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聚类分析的主要步骤：

1.数据准备

在进行聚类分析之前，需要对数据进行收集和预处理。这包括数据清洗、去除重复记录、填补缺失值等操作。

同时，需要将数据转换为适合聚类分析的格式，例如将数据归一化或标准化，以消除不同特征之间的量纲差异。

2.选择聚类算法

根据数据的特点和分析目标，选择合适的聚类算法。

如果数据集较小且簇的数量已知，可以使用 K-Means 算法；如果数据集较大或簇的数量未知，层次聚类算法或 DBSCAN 算法可能更合适。

3.设置参数

在进行聚类分析时，需要设置一些关键参数，如 K-Means 算法中的簇的数量 K、DBSCAN 算法中的邻域半径 ε 和最小点数 MinPts 等。

这些参数的设置需要根据具体情况进行调整，以确保聚类结果的质量。

4.执行聚类

使用选定的算法和参数，对数据进行聚类。算法会输出每个数据点所属的簇标签，以及簇的中心或密度信息。

例如，在 K-Means 算法中，每个数据点会被分配到最近的簇中心。

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聚类结果需要进行评估，以确定其质量和有效性。常用的评估指标包括轮廓系数（Silhouette Coefficient）、戴维斯-邦丁指数（Davies-Bouldin Index）等。

五、留存分析

留存分析是一种用于评估用户或客户在特定时间段内持续使用产品或服务的数据分析方法。它主要关注用户在首次使用产品后的留存情况，帮助企业和组织了解用户对产品的粘性和忠诚度。

留存分析是衡量产品用户体验、市场竞争力和业务增长潜力的重要指标。

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留存分析的主要步骤：

1.明确分析目标

在进行留存分析之前，需要明确分析的目标。这包括确定要分析的用户群体、时间范围和关键指标。

例如，企业可能希望了解新用户在注册后的 30 天内的留存情况，或者希望评估某次产品更新对用户留存的影响。

2.数据收集与处理

留存分析需要收集和整理相关的用户行为数据，包括用户注册时间、登录时间、购买时间等。这些数据可以从企业的数据库、日志系统或第三方数据平台中获取。

收集到的数据需要进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。例如，去除重复记录、填补缺失值、统一时间格式等。

3.计算留存率

留存率的计算公式为：

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例如，要计算第 7 天的留存率，可以将第 7 天仍然使用产品的用户数除以注册用户数，再乘以 100%。计算不同时间点的留存率可以帮助企业了解用户在不同阶段的留存情况。

4.绘制留存曲线

留存曲线是一种直观展示留存率变化趋势的图表。通过绘制留存曲线，可以清晰地看到用户留存率随时间的变化情况。

例如，绘制一条从第 1 天到第 30 天的留存曲线，可以发现留存率在初期下降较快，随后逐渐趋于平稳。留存曲线可以帮助企业快速识别留存率的关键转折点和趋势。

5.制定优化策略

留存率的变化背后可能有多种原因。通过分析用户行为数据和用户反馈，可以找出影响留存率的关键因素。

例如，如果发现用户在注册后的第 7 天留存率较低，可能是因为产品的新手引导不够友好，导致用户在初期使用时遇到困难；如果发现用户在第 30 天留存率下降，可能是因为产品缺乏新的内容或功能，导致用户失去兴趣。

根据留存分析的结果，制定相应的优化策略。在互联网行业，留存分析是评估产品用户粘性的关键指标。在电商领域，留存分析可用于评估用户对平台的忠诚度。

总的来说网上配资股票网，好的数据分析工具不仅能快速提升你的工作效率，而且还能帮助你更好地为企业决策提供数据支撑。如果你想提升自己的数据分析水平，可以在CDA认证小程序中找到资料和模拟题，不断提升自己。

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