数据分析常见方法及模型分类[通俗易懂]

数据分析常见方法及模型分类[通俗易懂]今天跟大家分享一下比较常见的数据分析方法以及模型分类。在工作中,有很多的数据分析方法和模型,但是对于新入门的人来说,可能不能够一下子就找到合适的数据分析方法以及模型,进而影响到工作的进度。所以今天小白就来给大家介绍一些比较常见的数据分析方法以及模型的分类。一般来说,我们可以将数据分析方法分为对比分析、相关分析、分类分析以及综合分析四类,其中前三类主要是以定性的数据分析方法和模型为主,而对于…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

今天跟大家分享一下比较常见的数据分析方法以及模型分类。

在工作中,有很多的数据分析方法和模型,但是对于新入门的人来说,可能不能够一下子就找到合适的数据分析方法以及模型,进而影响到工作的进度。所以今天小白就来给大家介绍一些比较常见的数据分析方法以及模型的分类。

一般来说,我们可以将数据分析方法分为对比分析、相关分析、分类分析以及综合分析四类,其中前三类主要是以定性的数据分析方法和模型为主,而对于第四类来说就是比较注重定性与定量相结合。

对比分析

通常情况下,对比分析是把两个相互之间有联系的指标数据拿来进行比较。一般来说,按分析对象的不同可以分成单一指标对比分析和多指标对比分析两种。举个例子,单一指标对比分析也就是简单评价,像常见的盈亏平衡分析,主要是通过观察盈亏平衡点的高低,从而对风险的高低做出判断。而多指标对比分析也就是综合评价。

相关分析

相关分析是用来研究变量之间相互关系的一种常见分析方法。对于相关分析,也是分为两类,一类是为了明确自变量与因变量之间的关系而进行分析,例如回归分析、时间序列分析以及敏感性分析。另一类只是单纯研究变量相互之间的相关关系,例如因子分析。

敏感性分析是用来研究某一个因素发生变化时对另外一个或多个因素影响程度的分析方法;

回归分析是用来确定两种及以上变量之间定量关系的一种分析方法;

时间序列分析主要是根据变量的历史情况,来研究对象的结构特征和运行规律的一种分析方法;

因子分析是将多个相关或者重叠的变量进行合并,最后将其变成较少的几个变量和综合指标的一种分析方法。

分类分析

一般来说,分类分析是指将不知道如何分类的变量正确的归属到我们已经确定好的分类中。也可以是根据一种测定变量类别的方式来对变量进行合理的分类。常见的分类分析方法有聚类分析以及判别分析。

聚类分析是用来对研究目标进行分类的一种分析方法;

判别分析是用来判断研究目标所属类型的一种分析方法、

综合分析

综合分析是指通过利用各种统计、财务等综合指标来反映和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的分析方法。常见的有概率分析、财务分析、KANO模型、PSM模型、层次分析法。

概率分析是通过对主要效益指标概率分布进行分析,然后来评价整体风险;

财务分析是通过分析企业财政状况以及经营成果的各类指标,最终来评价企业整体财务状况;

KANO模型是对客户需求或者是对绩效指标的分类,通过客户不同需求进行区分,帮助企业找到提高客户满意度的切入点;

PSM模型是价格敏感度测试模型,简单且实用。不仅能够得到最优价格,还能得到合理的价格区间;

层次分析法是一种实用的多目标或多方案的决策方法,在很多行业领域中都会使用到。

**文章来自公众号【小白数据营】**

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