常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

　　數(shù)據(jù)分析指的是就超過(guò)10tb的數(shù)據(jù)集做分析、得到可視化結(jié)論、對(duì)未來(lái)企業(yè)發(fā)展城市管理提供指引幫助，關(guān)于數(shù)據(jù)分析光是學(xué)會(huì)軟件可不行，算法、建模都同樣重要，特別是分析方法，如果一開(kāi)始切入的選擇正確，往往能更快達(dá)到彼岸、得到結(jié)果。那么，數(shù)據(jù)分析的常見(jiàn)方法都有哪些?下面就由我來(lái)具體分析和介紹一下。
 

　　第一，對(duì)比分析，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)不同數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)比對(duì)更直觀反映數(shù)量的變化關(guān)系，它屬于常見(jiàn)的一種方法，具體可分為橫向和縱向兩種，前者是固定時(shí)間對(duì)比數(shù)據(jù)，如在固定時(shí)間內(nèi)比對(duì)不同等級(jí)用戶的購(gòu)買商品金額、不同商品的銷售業(yè)績(jī)、利潤(rùn)率高低等等。后者指的是就同一事物比對(duì)時(shí)間緯度上的變化，如環(huán)保、同比等等，不管是哪種分析方法根本目的就是利用分析得到可視化的、明了結(jié)論。

　　第二，分組分析法，指的是根據(jù)數(shù)據(jù)做特征分析，將總的數(shù)據(jù)分成不同模塊，就規(guī)模大小、速度、水平等做綜合有效判斷。舉個(gè)例子，如人們無(wú)法利用后臺(tái)注冊(cè)用戶的名字、性別、受教育程度做具體的分析，但是這些參數(shù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)則有分析的基礎(chǔ)和可能，分析完就能得到清晰的用戶畫像。

　　第三，預(yù)測(cè)分析法，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)目的就是結(jié)合過(guò)去、當(dāng)下已有的數(shù)據(jù)做分析，以參數(shù)之間的關(guān)系更好預(yù)估未來(lái)的發(fā)展可能、可能遇到的麻煩和問(wèn)題，提前做好預(yù)案準(zhǔn)備、降低風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率和可能性。

　　第四，漏斗分析法，它有另外一種稱呼方式，叫做流程分析法，之所以被稱為漏斗法，主要是因?yàn)樗治龅倪^(guò)程是層層推進(jìn)的，底層的數(shù)據(jù)量大，然后往上數(shù)據(jù)量越少，通過(guò)上層除以下層得到轉(zhuǎn)化率的方式來(lái)進(jìn)一步分析不同參數(shù)變量所對(duì)應(yīng)的因果關(guān)系，以此來(lái)更好安排用戶的激活。

　　第五，Ab測(cè)試分析法，它的分析對(duì)象就是a和b這兩組在結(jié)構(gòu)上比較相似的樣本，基于樣本得到的具體指標(biāo)差來(lái)區(qū)分彼此之間的差別。同樣舉個(gè)例子，如有個(gè)app軟件，旗下的某一個(gè)功能它融入了不同的界面style呈現(xiàn)和不同的操作細(xì)節(jié)，將這個(gè)不同呈現(xiàn)都給用戶體驗(yàn)和感受，然后結(jié)合用戶的想法做數(shù)據(jù)分析，如此就能精準(zhǔn)知道到底是a好還是b好，由此就能做出更有效的落地安排。

　　以上這些數(shù)據(jù)分析常用方法如果能掌握起來(lái)，再學(xué)好像java、linux、hadoop、spark、storm等諸多系統(tǒng)軟件的用法，就現(xiàn)有數(shù)據(jù)走幾遍從業(yè)流，如此就能將軟件、算法和從業(yè)過(guò)程完全匹配起來(lái)，快速得出跟實(shí)際一致的結(jié)論。