一般情况下，我们所说的分析是指，使用大量数据、统计和定量分析、解释和预测以及基于事实的管理来推动决策过程与实现价值增生。

根据分析的方法和目的，分析可以被划分为描述性分析（descri-ptive analytics）、预测性分析（predictive analytics）和规范性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。

预测性分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取消范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联，然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的，但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定与需要基于因果关系。

规范性分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。

优化是规范性分析采用的一种方法，指试图识别出一个特定变量和另一个变量之间理想的关系水平。例如，我们可以能会对识别最有可能让产品实现高收益的价格感兴趣。同样地，优化这种方法能够识别出使了零售企业最大限制避免缺货情况的库存水平。

根据分析采用的方法以及收集和分析的数据类型，我们可以将分析分为定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入了解某种现象的根本原因和诱因。非结构化数据通常是从少数非代表性案例中收集而来，并进行了非统计性分析。定量分析是分析的最初阶段，他通常是探索性分析的有效工具，定量分析是指通过统计、数学或者计算的方式对现象进行系统的实证研究。通常情况下，结构化数据是从大量典型案例中收集而来，并进行统计分析。

为了服务于研究者的不同研究目的，存在以下几种类型的分析：

*统计学：收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科；

*预测：根据已有数据，预测一下一些感兴趣的变量在未来某个特定的时间点的情况；

*数据挖掘：通常使用算法和统计技术，自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式；

*文字挖掘：用类似数据挖掘的方式从文本中得模式和趋势的过程；

*优化：在同时满足约束条件的情况下，按照某些标准利用数学方法来寻找最优的解决方案；

*实验设计：给各组随机分配被试。然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。

虽然此处给出了一些列常用的分析方法，但在使用过程中会不可避免地出现相当大的重叠。例如，回归分析（regression analysis）是预测分析中最常用的方法，与此同时，他也是统计学、预测和数据挖掘中常用的方法。此外，时间序列分析（time seties analysis）是用于分析数据随时间变化的一种具体统计方法、在统计学和预测中经常被用到。

数据收集

数据收集是进行安全评价最关键的基础工作。所收集的数据要以满足安全评价需要为前提。由于相关数据可能分别掌握在管理部门（设备、安全、卫生、消防、人事、劳动工资、财务等）、检测部门（质量科、技术科）以及生产车间，因此，数据收集时要做好协调工作。尽量使收集到的数据全面、客观、具体、准确。

数据范围

收集数据的范围以已确定的评价边界为限，兼顾与评价项目相联系的接口。如：对改造项目进行评价时，动力系统不属改造范围，但动力系统的变化会导致所评价系统的变化，因此，数据收集应该将动力系统的数据包括在内。

数据内容

安全评价要求提供的数据内容一般分为：人力与管理数据、设备与设施数据、物料与材料数据、方法与工艺数据、环境与场所数据。

数据来源

被评价单位提供的设计文件(可行性研究报告或初步设计)、生产系统实际运行状况和管理文件等；

其它法定单位测量、检测、检验、鉴定、检定、判定或评价的结果或结论等；

评价机构或其委托检测单位，通过对被评价项目或可类比项目实地检查、检测、检验得到的相关数据，以及通过调查、取证得到的安全技术和管理数据。

相关的法律法规、相关的标准规范、相关的事故案例、相关的材料或物性数据、相关的救援知识，

数据的真实性和有效性控制

对收集到的安全评价资料数据，应关注以下几个方面：

收集的资料数据，要对其真实性和可信度进行评估，必要时可要求资料提供方书面说明资料来源；

对用作类比推理的资料要注意类比双方的相关程度和资料获得的条件；

代表性不强的资料（未按随机原则获取的资料）不能用于评价；

安全评价引用反映现状的资料必须在数据有效期限内。

数据汇总及数理统计

通过现场检查、检测、检验及访问，得到大量数据资料，首先应将数据资料分类汇总，再对数据进行处理，保证其真实性、有效性和代表性，必要时可进行复测，经数理统计将数据整理成可以与相关标准比对的格式，采用能说明实际问题的评价方法，得出评价结果。

数据分类

定性检查结果，如：符合、不符合、无此项或文字说明等；

定量检测结果，如：20mg/m3、30mA、88dB(A)、0.8MPa等，带量纲的数据；

汇总数据，如：起重机械30台/套，职工安全培训率89%等，计数或比例数据；

检查记录，如：易燃易爆物品储量12t、防爆电器合格证编号等；

照片、录像，如：法兰间采用四氟乙烯垫片、反应釜设有防爆片和安全阀、将器具放入冲压机光电感应器生效联锁切断电源等用录像记录安全装置试验结果，效果更好，特别是制作评价报告电子版本时，图像数据更为直观。

其它数据类型，如：连续波形对比数据、数据分布、线性回归、控制图等，图表数据。

数据结构（格式）

汇总类，如：厂内车辆取证情况汇总、特种作业人员取证汇总；

检查表类，如：安全色与安全标志检查表；

定量数据消除量纲加权变成指数进行分级评价，如：有毒作业分级；

定性数据通过因子加权赋值变成指数进行分级评价，如：机械工厂安全评价；

引用类，如：引用其它法定检测机构“专项检测、检验”的数据；

其它数据格式,如：集合、关系、函数、矩阵、树（林、二叉树）、图（有向图、串）、形式语言（群、环）、偏集和格、逻辑表达式、卡诺图等。

数据处理

在安全检测检验中，通常用随机抽取的样本来推断总体。为了使样本的性质充分反映总体的性质，在样本的选取上遵循随机化原则：

样本各个体选取要具有代表性，不得任意删留；

样本各个体选取必须是独立的，各次选取的结果互不影响。

对获得的数据在使用之前，要进行数据处理，消除或减弱不正常数据对检测结果的影响。若采用了无效或无代表性的数据，会造成检查、检测结果错误，得出不符合实际情况的评价结论。

概率

随机事件在若干次观测中出现的次数叫频数，频数与总观测次数之比叫频率。当检测次数逐渐增多时，某一检测数据出现的频率总是趋近某一常数，此常数能表示现场出现此检测数据的可能性，这就是概率。在概率论中，把事件发生可能性的数称为概率。在实际工作中，我们常以频率近似地代替概率。

显著性差异

概率在0至1的范围内波动。当概率为1时，此事件必然发生；当概率为0时，此事件必然不发生。数理统计中习惯上认为概率P≤0.05为小概率，并以此作为事物间差别有无显著性的界限。

原设定的系统，若系统之间无显著性差异（通过显著性检验确定），就可将其合并，采用相同的安全技术措施；若系统之间存在显著性差异，就应分别对待。

数据整理和加工有三种基本形式

按一定要求将原始数据进行分组，作出各种统计表及统计图；

将原始数据由小到大顺序排列，从而由原始数列得到递增数列；

按照统计推断的要求将原始数据归纳为一个或几个数字特征。

“异常值”和“未检出”的处理

“异常值”的处理

异常值是指现场检测或实验室分析结果中偏离其它数据很远的个别极端值，极端值的存在导致数据分布范围拉宽。当发现极端值与实际情况明显不符时，首先要在检测条件中直接查找可能造成干扰的因素，以便使极端值的存在得到解释，并加以修正。

若发现极端值属外来影响造成则应舍去。

若查不出产生极端值的原因时，应对极端值进行判定再决定取舍。

对极端值有许多处理方法。在这里介绍一种“Q值检验法”。

“Q值检验法”是迪克森（W.J.Dixon）在1951年专为分析化学中少量观测次数(n＜10)提出的一种简易判据式。检验时将数据从小到大依次排列：X1，X2，X3，……，Xn-1，Xn，然后将极端值代入以下公式求出Q值，将Q值对照表1-6的Q0.90,若Q值≥Q0.90则有90%的置信此极端值应被舍去。

例:现场仪器测在同一点上4次测出:0.1014，0.1012，0.1025，0.1016，其中0.1025与其它数值差距较大，是否应该舍去？

根据“Q值检验法”：

Xn － Xn-1 0.1025－0.1016

Q＝—————＝—————————＝0.69＜0.76　(4次观测的Q0.90＝0.76)

Xn － X1 0.1025－0.1012

所以: 0.1025不能舍弃,测出结果应用4次观测均值0.1017

“未检出”的处理

在检测上，有时因采样设备和分析方法不够精密，会出现一些小于分析方法“检出限”的数据，在报告中称为“未检出”。这些“未检出”并不是真正的零值，而是处于“零值”与“检出限”之间的值，用“0”来代替不合理（可造成统计结果偏低）。“未检出”的处理在实际工作中可用两种方法进行处理：

将“未检出”按标准的1/10加入统计整理；

将“未检出”按分析方法“最低检出限”的1/2加入统计。

总之，在统计分组时不要轻易将“未检出”舍掉。

检测数据质量控制

检测质量控制经常采用两种控制方式来保证获得数据的正确性：一是用线性回归方法对原制作的“标准曲线”进行复核；二是核对精密度和准确度。

记录精密度和准确度最简便的方法是制作“休哈特控制图”，通过控制图可以看出检测、检验是否在控制之中，有利于观察正、负偏差的发展趋势，及时发现异常，找出原因，采取措施。

安全评价的数据处理

收集到的数据要经过筛选和整理，才能用于安全评价。

来源可靠：收集到的数据要经过甄别，捨去不可靠的数据。

数据完整：凡安全评价中要使用的数据都应设法收集到。

取值合理：评价过程取值带有一定主观性，取值正确与否往往影响评价结果。

为提高取值准确性可从以下三方面着手：

严格按技术守则规定取值；

有一定范围的取值，可采用内插法提高精度；

较难把握的取值，可采用向专家咨询方法，集思广益来解决。

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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为什么数据分析思维重要

如果我们在分析一个问题前，思维缺失就像下面图中所表达的一样，往往不知道问题从哪里下手，在这个时候就轮到平时锻炼的数据分析思维了。

核心数据分析思维

结构化

可以看作金字塔思维，把待分析问题按不同方向去分类，然后不断拆分细化，能全方位的思考问题，一般是先把所有能想到的一些论点先写出来，然后在进行整理归纳成金字塔模型。主要通过前面介绍的思维导图来写我们的分析思维。

案例现在有一个线下销售的产品。我们发现8月的销售额度下降，和去年同比下降了20%。我想先观察时间趋势下的波动，看是突然暴跌还是逐渐下降。再按照不同地区的数据看一下差异，有没有地区性的因素影响。我也准备问几个销售员，看一下现在的市场环境怎么样，听说有几家竞争对手也缩水了，是不是这个原因。客户访谈也要做，但是往常一直找不出原因，这次我也不抱希望，姑且试试吧。要是还找不出原因，那我也很绝望啊。

公式化

在结构化的基础上，这些论点往往会存在一些数量关系，使其能进行＋、－、×、÷的计算，将这些论点进行量化分析，从而验证论点。

业务化

业务化即是深入了解业务情况，结合该项目的具体业务进行分析，并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考＋公式化拆解得出的最终分析论点再很多时候表示的是一种现象，不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考，站在业务人员或分析对象的角度思考问题，深究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。

增加业务思维方法：贴近业务，换位思考，积累经验

数据分析的思维技巧

在数据分析中，三种核心数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧工具的。7种数据分析技巧，它们分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。

象限法

通过对两种维度的划分，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，广泛应用于战略分析，产品分析，市场分析，客户管理，用户管理，商品管理等。

下图是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。

菜品销售增长率和销售利润

多维法

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。如图，这是一个快餐店的外卖订单多维表：

虽然只有下单时间、菜品名称、平台三个维度。但根据这个立方体，已经能解决很多掌柜急需了解的问题了。

我们可以通过切片实现每个平台每种菜品的销量，每个月每种菜品的销量，某个月某平台菜品销售情况等等操作。

假设法

在一些情况下，如进入新市场的销量、商品提价后销量的变化情况，可能没有明细数据进行分析，那么就需要用到假设法。假设法也就是假设一个变量或者比率成立，然后根据部分数据进行反推，这是一种启发思维的技巧，一般过程是先假设后验证然后判断出分析结果。

例题：你是自营电商分析师，现在想将商品提价，你分析下销售额会有怎样的变化？解答思路：首先可以确定销量会下降，那么下降多少？这里就要假设商品流量情况，提价后转化率的变化情况，然后根据历史数据汇总出销量下降百分百，从而得出销售额的变化情况。

指数法

指数法是把某个数据多个指标按一定的计算转化为同度量的一个值，这个度量值称为指数。例如在一场游戏竞技比赛中要确定该场的MVP，则是需要根据击杀数、死亡数、助攻数、经济、补兵等指标进行综合计算出一个得分，得分高的为MVP。

指数法常用的有线性加权、反比例、log三种。线性加权即是把每个指标乘以一个系数后相加，反比例即是用数学上的反比例函数y=k/x变化后在计算，log即是数学中所说的对数一般以2为底数或者10为底数。指数法使用没有统一标准，一般是根据经验来做，将无法利用的数据加工成可以可利用的。例如，NBA计算最有价值球员的指数参考：

二八法

二八法即是二八法则也可以叫做帕累托法则，比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握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。

对比法

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，常见的是用于在时间维度上的同比和环比、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，使用非常频繁，多与前面的技巧结合使用。

漏斗法

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化思考方式，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。不过，单一的漏斗分析是没有用的，不能得出什么结果，要与其它相结合，如与历史数据的对比等。

下图我用BI商业智能工具FineBI连接了CRM系统的数据，对客户的行为数据做了漏斗图形式的展现。

当今时代信息化产业飞速发展，各类底层大数据平台百花齐放，亿级数据、秒级响应已经不再是当年的遥不可及的神话。然而对于企业来说，数据计算快仅仅是满足企业进行业务数据分析的硬件基础，如何发掘这些海量的数据产生应用价值，走好数据分析这最后一公里，引导企业进行战略决策却是至关重要的一步。

本文以互联网行业为数据业务分析背景，希望能跟大家交流一些数据分析方面的心得和体验。

——本文使用数据分析工具为FineBI 商业智能工具

数据分析的本质其实是做数据对比分析，没有数据对比，单一的指标统计往往难以发挥数据价值。像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标，那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢？比如我们统计企业2018年1月29日的同比流量，是不是可以直接对比2017年1月29日？表面上看好像2017年1月29日确实就是2018年1月29日时间层面上的同比日期，但是我们仔细对比查看这两个日期会发现2018年1月29日是周一，2017年1月29日确是周日。对于很多行业的企业来说，非工作日和工作日的数据往往是有很大差异的，这个时候单纯从日期层面来进行对比其实是没有什么意义的，选择对比同是周一的2017年1月30日的流量数据进行同比计算可能会更加有价值。

目前互联网行业做搜索引擎的有Google、百度，做综合门户的雅虎、新浪，做即时通讯的主要是腾讯，电子商务方面的主要是阿里、京东、亚马逊等。不论是以上的哪家互联网企业，往往都需要有一套引流、转化、消费、留存方面的运营策略，平台的流量数据分析往往都是非常重要的。

互联网流量数据分析方面，总结主要有如下四种数据常用分析方法：

1.对比分析流量规律，针对时段进行企业服务以及推广活动调整；

2.对比分析结构占比，指导进行定向群体营销推广

3.对比分析异常情况，及时追责并且进行调整；

4.对比追踪活动流量变化，总结活动效果经验以便后续有针对性调整。

如上图所示，我们通过FineBI工具制作出以上的流量数据分析模板，接下来尝试着对数据做一些对比分析。

一、用户浏览量周分布

对于互联网企业来说，流量数据往往都会呈工作周相关。对此，我们可以先宏观地统计出周一到周日中的总的平台流量柱状图数据对比情况。首先我们可以仔细观察工作日和非工作日的数据，发现周末的平台流量较工作日流量要高，这在互联网行业来说都是一个比较普遍的现象。

用户流量的周分布规律之后，我们就大致有一个推广方向，周末休息时间用户群体较大，相较于工作日可以投入更多的和丰富有吸引力推广活动来进行新用户引流和老用户活跃。

接着我们可以进行下一步思考，那工作日和周末我们的活动推广时间如何制定？有的同学们可能会觉得全天活动都可以，不需要关注具体的活动时间。但是对于互联网行业来说，每个时间段的推广费用都是较为昂贵的，我们完全可以分析出工作日和周末的用户流量趋势，进行有针对性的时间段投入推广，通过更小的成本获取到更多的用户流入。

首先是工作日的时间段流量统计分布，我们通过BI工具分时间段作图得到如下所示的流量分布图。可以看出，工作日的流量主要集成在每日的9点（上班时间）、13点（午餐时间）、20点（晚间娱乐休息时间），那么在得到这样的一些用户流量规律之后，便可以在这些用户活跃高峰期时间段有针对性对白领群体多做一些相关商品推广活动，以实现最小时间成本和推广费用最大化用户引流效果。

再来看周末的各时间段流量分布走势，和工作日所不同的是，周末的流量早高峰期延后到了10点，这可能和各位小伙伴们周日作息较晚有关（同学们周末都是几点起床呢），除此之外，晚上的流量高峰退潮期也有延后。针对与周末用户流量分布的特性，互联网企业在周末时可以将活动开始时间和活动结束时间都适当进行延后，这个时候不能再套用工作日制定好的活动时间计划了，因为符合用户群体作息规律的推广促销活动才能达到更好的效果。

二、推广渠道流量分布

对于互联网行业的推广渠道分布主要分为三级渠道：线上渠道、线下渠道、新媒体营销等等。对比分析每个渠道对企业所带来的价值占比差异，以指导制定有针对性营销策略。

如上图所示，由于推广渠道是分多层级的，我们通过BI工具的多层饼图进行数据的分析统计再合适不过了。分析下图的数据我们可以看出，首先是一级渠道的主要战斗力来自于新媒体营销，当今的微信、今日头条等社交媒介社区时代受众广泛，用户群体非常庞大，是公司需要投入主要成本进行推广的。其次线上渠道的效果也不容忽视，对于互联网企业来说，做好百度、Google等SEO搜索引擎关键词推广也是很重要的一部分工作。相较于线上渠道和新媒体营销，线下渠道说所需要的经费和时间、人力成本较大，受众又相对较小，所以此类活动往往针对核心粉丝进行运营即可。

三、各月份指标对比走势

在分析各月份指标对比走势数据之前，先简单介绍下互联网营销常用的几个指标概念：

1.浏览量（pv）

2.访问次数（visits）

3.访客数（uv）

以上三个基础指标常用来衡量流量数据的多少。另外平均访问深度（总浏览量/访问次数）、平均停留时间（总停留时间/总浏览量）、跳失率（跳出次数/访问次数），这三个指标通常可用于衡量流量指标的优劣性。

我们仔细分析上图中的平台流量指标，可以发现10月份是2017全年的流量高峰期，应该跟企业在国庆黄金假期所做的促销引流活动有关。浏览量、跳失次数、访问次数分别为4941、1290、2182，对比计算可得到跳失率为59.12%，明显低于其他时间段的跳失率，说明10月份的活动效果还不错，其经验对以后的营销推广可以起到参考作用。

最后是访问深度用户群体分布分析（跳失率=跳出次数/访问次数），我们通过BI工具将企业的VIP用户、老用户、新用户分别进行分时间段的用户群体访问深度分析统计。总体来说可以发现平台的VIP用户访问深度较老用户以及新用户稍微高些，但是不是太明显，说明平台运营的VIP这部分群体的活跃度还有待提升。同时，平台老用户访问深度和新用户更是相差无几，公司对于用户这方面的活跃运营明显需要加油了，建议将平台的部分忠诚度较高的老用户以VIP用户组建起来，共建平台生态圈，增加整体的用户活跃度。同时可以向老用户以及VIP用户实施一些优惠政策，如定向商品折扣、根据用户画像进行喜好商品特惠推送等。

本次的数据分析经验心得分享暂时先写到这里，后续将继续给大家分享关于互联网数据运营方法的转化、消费、留存等方面的一些经验，欢迎大家一起共同交流探讨互联网运营之道。

在企业经营数据分析中，财务数据是不可或缺的组成部分。而财务数据中通常以资产负债表、利润表、现金流量表三张表为最基本也是最重要的数据表，今天主要跟大家分享自己在企业财务数据相关常用的数据分析经验和方法，欢迎大家共同交流学习进步。

——本文数据分析工具为FineBI V4.1

一、基础财务数据表

在这之前我们先来初步看看资产负债表、利润表、现金流量表这三张基本财务数据表的业务含义，以及之间存在的业务关联关系。

1.资产负债表

资产负债表主要包含企业经营在每个会计期初和期末期间总的资产现金（企业还有多少现金，至少还能换取多少现金）、总体负债情况（企业目前欠了多少债务）以及股东等企业所有者的权益（股东投资金额以及累计盈亏情况），通常用于反映企业资产结构、偿债能力、管理水平、利益归属等情况，类似于某个时间点用照相机给企业拍摄的一张企业经营总览照片。

2.利润表

利润表主要包含企业经营在一段时期内的效益能力，如企业营业收入、营业成本、净利润等信息，通常用于反映企业的盈利能力和产品竞争力，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段盈利能力视频。

3.现金流量表

现金流量表主要包含企业经营在一段时间内生产经营、投资以及筹资活动中产生的现金流情况，通常用于反映企业的利润水平和企业健康情况，类似于某段时间内用摄影机给企业拍摄的一段现金流量周转视频。

业务关联关系

其中现金流量表中企业在进行经营、投资以及筹资活动中产生的企业资产现金流量周转，会影响到企业资产负债表中的总资产现金，同时也会在利润表中有所体现；利润表中的企业经营盈利情况，会影响到资产负债表中的企业股东的所有者权益。

我们在理解清楚了财务数据的基本逻辑关系之后就需要学习和掌握一些常用的财务数据分析方法了，否则即使对基本财务逻辑原理倒背如流，也很难通过财务数据的分析从而对企业的经营决策有所引导，下面给大家介绍同型分析、趋势分析、比较分析这三种常用的数据分析方法。

二、同型分析

首先来看看我们财务数据分析最常用的同型分析法，所谓同型分析其实本质上是一种结构分析方法。例如对于资产负债表，我们通常可以通过同型分析详细列明企业各项资金占据总资产的比重，分析企业的资产负债组成结构。另外对于财务数据中的利润表，我们同样也可以通过同型分析法观察各个项目在利润表中的结构占比，以及收入到利润的过程中每一个步骤所产生的损耗等。

这边我们来看一个对资产负债表做数据同型分析的实例：

我们通过FineBI的汇总表格，对资产负债表做数据同型分析，自动计算出每一项资产在总资产中的占比。从上图可以快速看出，企业的固定资产为59.67%，无形资产为1.57%，流动资产中存货、货币资金、应收账款、预付账款分别为5.19%、18.44%、13.56%、1.57%，也就是企业流动资产仅占据企业资产的38.76%，固定资产接近60%。这家企业固定资产如此之大，初步估计应该是一家传统制造型的企业。

另外我们来单独看这家企业流动资产中的应收账款，竟然占据了企业总资产的13.56%，这比例对于总资产来说已经是一个不小的数值了，说明这家企业的产品没那么好卖，也许正面临着较大的市场竞争，因为很多制造型企业往往和采购方签约有可能采取延后收款时间来获得更大的市场竞争能力。

最后看下这家企业的负债情况，企业总负债占据了62.01%，其中短期借款占比最大，占据了53.63%，其次是应付账款，为8.38%。股东权益方面总共占据了37.99%，其中最初企业股东共同投资的原始股本占据比例为33.52%，未分配利润占比为4.47%，盈余公积和资本公积都是0，总体来看企业经营效益并不是很好。

三、趋势分析

第二种财务数据常用的分析方法为趋势分析法，通常指的是将实际达到的结果与不同时期的财务数据中同类历史指标数据进行比较，从而确定财务经营状况、经营成果和现金流量的变化趋势以及变换规律的一种分析方法。通常对于企业的资产负债表、利润表、现金流量表来说，现金流量表经常需要通过趋势分析的方法来观察某一段时间内企业现金流量变化的走势。

我们来看看上图通过FineBI工具自动统计出的某企业现金流回款趋势数据，可以看出第一季度的销售合同金额数据比较小，这可能跟春节年初假期有关，导致企业该季度的现金流较少。另外在一年中5月份、7月份以及9月份是销售旺季，企业的现金流回款以及销售额都相对较好，第四季度总体企业合同金额和回款金额数据趋于稳定，12月份在第四季度的现金流中总体来说是最好的。

四、比较分析

最后给大家介绍的一种常用的财务数据分析方法为比较分析法，通常指的是通过两个或者两个以上相关指标进行对比，确定指标之间的差异，并进行差异分析或者趋势分析的一种数据分析方法。比较分析方法通常可以划分为三大类：

第一类是企业内部指标数据进行对比分析，例如企业各个地区的销售额可以进行数据比较分析，找出销售业绩相对较好的地区总结相关经验给销售业绩相对较差的地区进行优化整改。例如上图中我们可以通过热力地图快速感受到企业在北京、上海地区销售体量的重要性，但是同类地区例如广东的广州和深圳却并不突出，这个是企业决策层所急切需要关注的问题。

第二类是对于企业同一指标可以根据不同的时间形成多个指标进行对比分析，例如企业的销售额可以进行同比环比分析，结合预警小图标，快速观察出和去年或者上个月的销售业绩是否提升或者下降，找出对应时间可能存在的企业经营问题。

第三类情况下，除了和企业自身的经营数据做对比之外，我们还可以将自身企业的数据和同行业的同等或者优秀企业的调研参考数据进行经营数据对比分析，以清楚目前自己企业在市场上所处于的级别层次，选择和借鉴更加适合自己的企业经营方略。

五、数据分析总结

不论企业真实业务场景如何复杂多变，不仅仅是财务数据而言， 其实数据分析一种非常好的思维模式是：从单个核心指标出发，然后进行指标拆解，进而深层次多维分析，切片切块，通过同型分析、趋势分析、对比分析等数据分析方法定位到数据中的异常点，最终通过调整决策解决业务问题。因为只有坚持数据成为生产力的企业指导经营方针，不断完善企业数据多维可视化建设，才能让企业真正焕发生机，成为真正超越和引领同行业的领导者。

对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。

1 数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。

在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。

上图中，我们将网站的访问用户量(UV)和页面浏览量(PV)等指标汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard)，并且实时更新。

这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于首席增长官来说一目了然。

2 维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。

在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。

3 用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。

我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。 例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。

而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。

上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。

这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

4 转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。

漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。

通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。　　其中，我们往往关注三个要点：　第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少?　　第二，每一步的转化率是多少?　　第三，哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的用户符合哪些特征?

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%;

也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。

但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显着低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。

显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

5 行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。

数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量(UV)和页面访问量(PV)这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。

网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等)，从而为决策提供依据。

6 留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。

每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。

我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加 5 个以上的联系人(上图红色线条)，那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。

这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最核心手段之一。除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

7 A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。

产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组(A 组)和对照组(B 组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。要进行 A/B 测试有两个必备因素：

第一，有足够的时间进行测试;

第二，数据量和数据密度较高。

因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8 数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。

利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。

当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将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的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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