數據分析的方法有哪些？

在數據分析中，數據模型思維是框架體系式的方向指引，實際詳細分析問題時還是需要很多“技巧和方法使用的工具”的。就正像小學和中學里你要解一元二次，也能用兩個公式法、換元法、直接懷城幾種方法、因式法。

數據的分析里也有技巧，在一些通用的深度分析場景的下也能快速不使用，而且對因為未來構建數據模型相關模型也有依靠。

接下來就我分享常見的5種數據模型常見方法，分別是：計算公式法、作對比法、第三象限法，七三法，漏斗口法，常常多種類型相結合一起使用它。

注：主要偏思維社會層面的，基于業務方面難題對數據全面的不斷探索性詳細分析，完全不同專業及計量經濟學中的數據分析處理方法。

一、基本公式法

所謂計算公式法就是針對某個相關指標，用兩個公式責任分解該相關指標的造成影響重要因素，這個我在指標值化思維中提到過。

舉例：詳細分析某產品中的銷售總額比較低的原因之一，用基本公式法分解成

某新產品銷售總額銷量X類產品單價高

產品銷量自有渠道A銷量網絡渠道B銷量自有渠道C銷售量…

渠道銷售量右上角用戶數X下單成功率

右上角用戶數網絡曝光量X點擊量

第一層：無法找到產品累計銷售額的影響到因素。某類產品銷售總額銷售總量X產品單價高。是其銷量過低還是最終價格分布不合理？

第二層：找不到銷售量的造成影響外部因素。深度分析各渠道銷售量，對比以前，是哪些過高則了。

第三層：分析得出造成影響銷售渠道量的重要因素。分銷渠道量進入頁面用戶數X下單成功率。是點擊首頁用戶數低了，還是下單購買量較低。如果是下單量較低，可以看一下該平臺渠道的商業廣告相關的內容針對的學生人群和其他產品實際目標受眾合乎度高不高。

第四層：深度分析很大影響點擊的外部因素。右上角用戶數網上曝光量X點擊量。是網絡曝光量不夠還是點擊率太低，點擊數低需優化廣告作品，媒體曝光量則和集中投放的平臺渠道有關。

通過對總銷售額的逐層各種零部件，更為細化全面評估以及深度分析的粒度大小。

兩個公式拆解分析法是針對解決的層級式題目解析，在拆解分析時，對因素逐級分解，層層剝盡。

二、相比較法

做對比法就是用兩組或兩組以上的數據全面開展比較，是最通用的常見方法。

我們？被排斥的最終數據沒有價值和意義，有對比才有差別。一些直接描述事物的相關變量，如最佳長度、數量、高度、寬度等。通過對比的百分比數據情況，增速下降、及效率、經濟效益等其他指標，這才是數據挖掘時常用方法的。

比如用作在把時間維度數據上的較去年同期、增長率、定基比，與主要競爭對手的橫向對比、其他類別之間的做對比、特征和自身屬性作對比等。橫向對比法能夠原來數據數據分布規律，使用時頻繁，經常和其他幾種方法搭配一使用時。

上圖的ef公司累計銷售額對比，雖然A公司銷售額整體持續上漲且高于B子公司，但是B其它公司的增速水平迅猛，低于A公司本身，即使后續同比增速下降到了，最后的營業額還是后來者居上。

spss數據分析方法？

spss分析軟件主要常用于對最終數據做概率統計諸多方面的一些分析得出和檢驗和，是用于對數據數據并對一些基本相關處理、分析得出，以及做一些官方統計檢驗和的軟件。

統計軟件數據分析的五種方法：1、線性基礎模型；進入頁面詳細分析，一般輸出特性建模，單因變量，位置設置自變量和因變量和固定細胞，右上角確定即可。2、基本分析。3、回歸分析；右上角深度分析，打開回歸，設置自變量和因變量數據數據，點擊菜單選定即可。4、條形圖深度分析。5、統計分析。