之前文介紹過數據分析方法論，那么數據分析方法論與數據分析方法有什么區別呢？
數據方法論主要是從宏觀角度知道如何讓進行數據分析，它是數據分析的前期規劃，知道后期數據分析工作的開展。而數據分析方法則是指具體的方法，比如對比分析、相關分析、回歸分析、交叉分析、聚類分析等，主要是從微觀角度知道如何進行數據分析。
今天我要給大家介紹的是幾種基本的數據分析方法，在這之前回憶一下上篇《初識數據分析》中提到的數據分析的三大作用，即現狀分析、原因分析、預測分析。這三大作用分別對應對比、細分、預測三大基本方法，每個方法下又可細分為多個數據分析方法，如下：
數據分析方法：
一、對比分析法
1.定義：
是指將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們的差異，從而揭示這些數據所代表的事物發展變化情況和規律。
2.特點：
可以直觀的看出事物某方面的變化和差距，并且可以準確、量化的表示出這種變化或差距是多少。
3.分類：
靜態比較和動態比較
靜態比較是在同一時間下對不同總體指標進行比較，也成橫向比較，簡稱橫比。
動態比較是在同一總體條件下對不同時期指標數值進行比較，也成縱向比較，簡稱縱比。??
兩種方法即可單獨使用也可結合使用，比較的結果可以用相對數表示，即百分比，倍數等指標。
4.實踐應用：
（1）與目標對比，屬于橫比。
（2）不同時期對比，屬于縱比。
（3）同級部門、單位、地區對比，屬于橫比。
（4）行業內對比，屬于橫比。
（5）活動效果對比，屬于縱比。
5.進行對比分析時需要考慮以下因素：
（1）指標的口徑范圍、計算方法、計量單位必須一致，即要用同一種單位或標準去衡量。
（2）對比的對象要有可比性。對比對象之間相似之處越多越具有可比性。
（3）對比的指標類型必須一致。
二、分組分析法
1.定義：
根據數據分析對象的特征，按照一定的指標，把數據分析對象劃分為不同部分或類型來進行研究，以揭示其內在的聯系及規律。
2.特點：
分組的目的是為了方便對比，把總體中具有不同性質的對象分開，把相同性質的對象合并在一起，保持各組內對象屬性的一致性、組與組之間的差異性，以便解構內在的數量關系，因此分組法必須和對比法結合運用。
3.分類：
等距分組和不等距分組
等距分組：在各單位數據變動比較均勻的情況下比較適合
不等距分組：在各單位數據變動不均勻的情況下適合
4.關鍵點：
在于確定組數和組距
5.組距分組：
（1）確定組數，根據數據本身的特點來判斷確定。
（2）確定組距，組距=(最大值-最小值)/組數
三、結構分析法
1.定義：
是指被分析總體內的各部分與總體之間的對比分析方法，即總體內各部分占總體的比例，屬于相對指標。
2.結構相對指標計算公式：
結構相對指標（比例）=（某部分的數值/總體）*100%
3.特點：
簡單實用，在企業運營分析中應用廣泛。
4.市場占有率計算公式：
市場占有率=（某種商品的銷售量/該種商品的市場銷售總量）*100%
市場占有率是分析企業在行業中競爭狀況的重要指標，也是衡量企業運營狀況的總和經濟指標。
四、平均分析法
1.定義：
是指運用計算算術平均數的方法來反映總體在一定時間、地點條件下某一數量的一般水平。
2.特點：
將總體內各單位數量差異抽象化，只能代表總體的一般水平，掩蓋各單位的差異。
3.作用：
（1）利用平均指標對比同類現象在不同地區、不同行業、不同類型單位之間的差異程度
（2）利用平均指標對比某些現象在不同歷史時期的變化。
平均分析法要結合各種分組和指標進行對比分析。
五、交叉分析法
1.定義：
通常用于分析兩個變量之間的關系，即同時將兩個有一定聯系的變量及其值交叉排在一張表格上，使各變量值成為不同變量的交叉結點，形成交叉表，從而分析交叉表中變量的關系。
2.示例：
六、綜合評價分析法
1.定義：
運用多個指標對多個參評單位進行評價的方法，稱為多變量綜合評價分析法。
2.作用：
將多個指標轉化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行綜合分析評價
3.特點：
（1） 評價過程不是逐個指標順次完成的，而是通過一些特殊的方法將多個指標的評價同時完成。
（2）在綜合評價過程中，一般要根據指標的重要性進行加權處理
（3）評價結果不再是具有含義的統計指標，而以指數或分數表示參評單位綜合狀況的排序。
4.步驟：
（1）確定綜合評價指標體系，既包含哪些指標，是綜合評價的基礎和依據。
（2）收集數據，并對不同計量單位的指標數據進行標準化處理。
（3）確定指標體系中個指標的權重，以保證評價的科學性。
（4）對經處理后的指標進行匯總，計算出綜合評價指數或綜合評價分值。
（5）根據評價指數或分值單位進項排序，并由此得出結論。
5.數據標準化：
是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。
數據標準化包括0-1標準化和Z標準化：
0-1標準化也叫離差標準化，是對原始數據做線性變換，是結果落到[0,1]區間，數據的轉換公式如下：
第N個經標準化處理的值=（第N個原始值-最小值）/（最大值-最小值）
Z標準化也稱為標準差標準化，經過處理的數據符合標準正態分布。第N個標準化處理的值=（第N個原始值 - 平均值）/ 標準差。
6.權重確定方法：
分類：專家訪談法、德爾菲法、層次分析法、主成分分析法、因子分析法、歸因分析法、目標優化矩陣表法。
目標優化矩陣表：將人腦的模糊思維，簡化為計算機的1、0式邏輯思維，最后得出量化的結果。可以找幾個有經驗或專業的人士，通過他們的投票表決確定各項的重要性，從而獲知各項目的權重數值。
目標優化矩陣表使用方法：將同樣的因素行列分布，將縱軸項目依次和橫軸上的項目對比，縱軸項目比橫軸重要則填寫1，否則填寫0，完整填寫好后，匯總得分得到權重，對于可能出現0值情況，可在評分基礎上都加1處理，得到修正后的占比。
某指標權重=（某指標新的重要性合計得分/所有指標新的重要性合計得分）*100%
七、杜邦分析法
1.定義：
它是利用各主要財務指標間的內在聯系，對企業財務狀況及經濟效益進行綜合分析評價的方法，又稱為杜邦財務分析體系，簡稱杜邦體系。
2.特點：
將若干個用以評價企業經營效率或財務狀況的比率按其內在的聯系有機的結合在一起，形成一個完整的指標體系，并最終通過權益收益率來綜合反映。
3.應用：
財務分析上，還可以用于企業市場、用戶等分析。
杜邦分析采用金字塔形結構，是財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，簡潔明了的表達各財務指標之間的關系。
八、漏斗圖分析法
1.定義：
以漏斗圖的形式展現分析過程和結果
2.應用：
漏斗圖是一個適合業務流程比較規范、周期比較長、各流程環節涉及復雜業務過程比較多的管理分析工具。
九、矩陣關聯分析法
1.定義：
根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法。
2.使用方法：
以屬性A為橫軸，屬性B為縱軸，組成一個坐標系，在兩坐標軸上分別按某一標準（可取平均值、經驗值、行業水平等）進行刻度劃分，構成四象限，將要分析的每個事物投射至這四個現象內，進行交叉分類分析，直觀地將兩個屬性的關聯性表現出來，因此也稱為象限圖分析法。
3.作用：
矩陣關聯分析法在解決問題和資源分配時，為決策者提供重要參考依據。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，有利于提高工作效率，將資源分配到最能產生績效的部門、工作中，有利于決策者對資源優化配置。
4.分類：
在矩陣基礎上，還衍生出了表現數據變化的發展矩陣，改進難易矩陣等。
十、高級數據分析方法
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