数据分析方法五种(数据分析的主要方法)

常用的数据分析方法有五种。

1.对比分析法

对比分析是指对反映事物数量变化的指标进行比较，是统计分析中常用的方法。常见的比较有横向比较和纵向比较。

横向比较是指固定时间内不同事物的比较，例如不同档次的用户在同一时间购买商品的价格比较，不同商品在同一时间的销量和利润率等。

纵向对比是指同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比、定基比，即本月销售额与上月销售额的对比，本月销售额与上年1月销售额的对比，本月销售额与上年平均销售额的对比等。

比较分析法可以有效地判断和评价数据的规模、水平和速度。

2.分组分析法

分组分析是指根据数据的性质和特点以及某些指标，把数据分成不同的部分，分析它们的内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标，代表事物的性质和特征，如姓名、性别、受教育程度等。，而这些指标是无法计算的；并且可以计算出数据指标所代表的数据，比如人的年龄、工资收入等。分组分析一般与比较分析结合使用。

3.预测分析法

预测分析法主要是根据当前的数据，来判断和预测未来数据变化的趋势。一般有两种预测:一种是基于时间序列的预测，比如根据过去的销售业绩预测未来三个月的销量；另一种是回归预测，即根据指标之间的因果关系进行预测，比如根据用户的网页浏览行为，预测用户可能购买的产品。

4.漏斗分析法

漏斗分析也叫过程分析。其主要目的是关注一个事件在一个重要环节的转化率，在互联网行业应用广泛。比如信用卡申请流程，从浏览卡片信息、填写信用卡信息、提交申请、银行验卡审批，到最后激活使用信用卡，流程中有很多重要环节。每个环节的用户数量越来越少，形成了一个漏斗。利用漏斗分析方法，业务端可以关注各个环节的转化率，并进行监控和管理。当某个环节的转化率出现异常时，可以优化流程，采取适当的措施来改善业务指标。

5.AB测试分析法

AB检验分析法实际上是一种比较分析法，但它侧重于比较A、B两组结构相似的样本，根据样本的指标值来分析它们的差异。比如一个App的同一个功能，设计不同的风格和页面布局，两种风格的页面随机分配给用户。最后根据用户在该页面的浏览转化率评估不同风格的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。

除此之外，为了做好数据分析，读者需要掌握一定的数学基础，比如基本统计学的概念(均值、方差、众数、中位数等。)、分散性和变异性的测量指标(极差、四分位数、四分位数距离、百分位数等。)、数据分布(几何分布、二项分布等。)，以及概率论、统计抽样等基础。

本文摘自《机器学习测试的介绍和实践》

本书全面系统地介绍了机器学习测试技术和质量体系建设，分为五个部分15章。第一部分(第1 ~ 4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分(第5 ~ 7章)介绍大数据基础、大数据测试指南以及相关工具的实践。第三部分(第8 ~ 10章)阐述了机器学习测试、特征测试和模型算法评估测试的基础。第四部分(第11 ~ 13章)介绍了模型评估平台的实践、机器学习工程技术以及机器学习的持续交付过程。第五部分(第14章和第15章)讨论了AI(人工智能)在测试领域的实践以及AI时代测试工程师的未来。

这本书可以帮助读者了解机器学习是如何工作的，以及机器学习的质量保证是如何进行的。通过阅读这本书，工程师和测试工程师可以系统地了解大数据测试、特征测试和模型评估的知识。算法工程师通过阅读这本书，可以学习模型评估的方法，拓宽模型工程实践的思路；通过阅读这本书，技术专家和技术经理可以了解机器学习质量保证和工程效率的构建方案。