还在为年底工作报告发愁？常用的数据分析方法和工具分享给你！

发布时间：2020-12-17      游览量：3260

• 数据分析的价值可视化BIBI产品使用

转眼间Q4也已经了2个月了，2020年也只剩下最后一个月了，不知道各位的KPI完成得怎么样了？除了年终KPI，想必大家也在为年底的工作报告头疼，大部分人手头上都会积累很多数据，渴望通过这些数据，秀出自己的工作成果，让老板眼前一亮。

但是，一打开这些报表，就会觉得难！“不懂sql啊！”“不会python哇！”缺少技术语言和工具技能成了很多技术小白入门数据分析的绊脚石。

其实，技术能力还是其次，对于业务数据分析来说，掌握数据分析方法，理清业务分析思路才是关键。

Smartbi整理出了常用的数据分析方法和工具，让大家轻松走上数据分析之路。

常用的数据分析方法和工具有哪些？

先说方法

1.对比

“无对比，不分析”，对比分析法也叫对比法，是数据分析中最常见也是最基础的分析方法，如果我们对数据的评估和汇报缺少了对比，就无法说明效果是好还是坏。

举例：“如何判断一个线上活动是否达标？”对比活动前和活动后的登录用户指数是其中一个方法

常用的对比方法包括：时间对比、空间对比、标准对比，时间对比又有三种：同比，环比、定基比

2.细分

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。

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

3.分类

分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。

举例：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？”这就是个典型的二分类问题：买or不买。

分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式：

形式1：京东的所有用户中分为两类，要么会买，要么不会买。

形式2：每个用户有一个“会买”，或者“不会买”的概率（显然这两个是等效的）。“会买”的概率越大，我们认为这个用户越有可能下单。

4. 聚类

聚类任务的目标是：给定一批人（或物），在不指定目标的前提下，看看哪些人（或物）之间更接近。

注意聚类和上面的分类和回归的本质区别：分类和回归都会有一个给定的目标（是否下单，贷款是否违约，房屋价格等等），聚类是没有给定目标的。

举例：给定一批用户的购买记录，有没有可能分成几种类型？（零食狂魔，电子爱好者，美妆达人……）

5. 频繁集发现

频繁集发现的目标是：找出经常共同出现的人（或物）。这就是大名鼎鼎的“啤酒和尿布”的例子了。这个例子太容易扩展，就不再举例子啦。

6. 因果

顾名思义，因果分析的目标是：找出事物间相互影响的关系。制定两种方案，将用户随机分成实验组与对照组，实验组用户进行产品功能或营销激励的单一变量干预，对照组不进行任何干预自然运行，一段时间后分别统计两组用户的数据表现，评估功能或激励效果。

举例：广告的效果提升的原因是广告内容好？还是投放到了更精准的用户？

这里最常见的手段就是A/B test啦

常用的数据分析方法和工具有哪些？

再说工具

工具怎么选？当然是在能满足我们分析需求的基础上越简单越好，我们的本职还是更好的完成业务工作，数据分析只是辅助，没必要在工具的学习上浪费太多时间。

这里，小麦给大家推荐一个上手快，数据处理功能强大的工具——Smartbi Excel融合分析！

它是一款将Excel和BI有机结合使用的自助式数据分析工具，完美的结合了Excel与BI的优点，有3个关键特点：

1. 在Excel上操作，节省学习成本。不用导出数据再进行分析，提高效率。

2. 简单勾选，即可进行数据分析，用鼠标就能完成数据加工，避免了复杂函数公式的困扰，不用死记硬背函数公式。不光支持图表分析，还支持使用透视表。

3. 解决数据共享的问题。通过Web链接去共享报表，数据实时更新，并且每个用户都只能看到自己权限范围内的数据。

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