我们将按顺序解释典型的分析方法，因此如果您想了解数据分析方法，请参阅它们。技术参考《曲阜市智程网络科技有限公司》

目录

1. 1、业务中对数据分析和方法的需求

2. 2.【分析方法】数据差异的统计比较

1. 2-1. F-检验/T-检验

2. 2-2. 卡方检验

3. 2-3. 方差分析

3. 3.【分析方法】调查数据之间的关系

1. 3-1. 相关性

2. 3-2. 因子分析

3. 3-3. 主成分分析

4. 3-4.对应分析

4. 4.【分析方法】分组数据

1. 4-1. 聚类分析

2. 4-2. ABC分析

5. 5.【分析方法】从数据中预测

1. 5-1. 判别分析

2. 5-2. 逻辑回归分析

3. 5-3. 时间序列分析

6. 6. 使用适合数据分析目的的方法很重要

在企业管理中，收集和分析工厂生产线信息和客户采购数据等数据已变得必不可少。如果我们能够利用好收集到的数据，就能够明确我们一直采取的措施和解决问题的方向，降低失败的概率。即使它不起作用，理由也很清楚，您可以轻松地纠正轨迹。

适当的分析方法因数据的性质和您要分析的内容而异，因此必须了解每种方法的特征，以便在您的业务中利用数据。

在本文中，我们将按顺序解释典型的分析方法，因此如果您想了解数据分析方法，请参阅。

业务中对数据分析和方法的需求

许多公司正在考虑使用公司拥有的各种数据来帮助其管理和发展。要进行分析，您首先要收集数据，但按原样收集数据是没有意义的。信息资产只有在被利用时才有价值。

总务省也在推动企业使用大数据，数据分析对于企业发展不可或缺。如果您充分利用收集到的数据，它将帮助您就提高销售和准确了解客户需求所需的措施做出适当的决策。

为了执行有效的数据分析，必须了解您正在分析的内容。例如，我们没有“我想提高销售额”或“我想提高公司竞争力”这样的基本想法，即使我盲目地分析它也无济于事。在进行数据分析时，有必要了解实现目标所必需的数据，并采用适当的分析方法来推导出该数据。

【分析方法】数据差异的统计比较

每种分析方法都有自己的特点，所以关键是要根据您想知道的内容正确使用它。

首先，我将解释一种对数据差异进行统计比较的分析方法。

F-检验/T-检验

它是一种检验两组数据的平均值是否存在差异的分析方法，它不是简单地比较平均值，而是验证是否存在本质差异。

通常情况下，平均值会被离群值拖累，结果会发生变化，但是通过 T 检验，可以得出考虑离群值的结果。T检验用于分析销售额和利润等连续值。

T检验的统计方法根据要比较的数据组是否同方差而变化，而F检验用于调查这种方差。F 检验检验数据的可变性是否相等。作为结果出现的值称为P值，除非该P值在5%以下，否则不能认为存在差异。

使用 F-test 的例子包括比较两个销售办事处的表现和活动前后的销售情况，以及验证每个地区销售数量的差异。

卡方检验

它是一种创建交叉表并从分布的期望值进行分析的方法，“数据结果不是一个特殊的结果，而是整个数据都出现吗？” 由于使用了交叉表，因此可以组合数据进行分析。

卡方检验可以确定汇总数据的差异是偶然的还是不可避免的，但不能确定差异有多大。如果您想知道有多少个点，也可以使用调整后的残差。

例如，它是一种用于分析互联网或电话应用程序是否对销售有贡献的方法，以及按客户年龄段划分的哪个年龄段的销售额最高。

方差分析

它是一种比较多个数据组的平均值是否存在差异的方法。它与T检验相同，比较数据组的均值是否不同，但在有两个数据组时使用T检验，在三个或更多数据组时使用方差分析。

计算每个数据组的平均值，如果它们不同，验证这种差异是偶然的还是不可避免的。ANOVA 本身并不能说明哪个数据集不同，因此通常将其用作具有多重比较的集合以了解差异。

ANOVA 有多种方法可以根据您要分析的数据类型使用，因此准确确认您收集了哪些数据非常重要。如果您不确定，最好使用能够自动做出决定的工具。

作为用例，它用于具有大量数据组的分析，例如按地区或产品比较销售额。

【分析方法】调查数据之间的关系

我将解释分析方法来调查数据之间的关系。

相关性

它是一种检查两个数据组是否有联系并判断数据相关性的方法。根据数据组创建相关图并分析数据。

在相关图中，数据正负分布的方向由-1到1的强度状态决定。相关性的强度从 0.5 左右开始是“相关”，从 0.7 开始是“强相关”，从 0.9 或更高开始是“非常强相关”。在相关图中，如果创建了一个向右上升的集合，则存在正相关，如果创建一个向右下降的集合，则存在负相关，如果两者都不分布，则没有相关性。

这种方法常用于调查客户属性，分析每个属性的产品销量是否存在差异。

因子分析

是一种在多个数据组之间寻找共同因素，判断数据组之间关系的方法。它非常适合创建感知图，因为您可以看到不直接可见的数据特征。如果能找到数据中的共同因素，就可以制作相关图等，更容易推导出改进点。

这种技术通常用于您想要对产品进行分类或了解您的品牌形象的情况。您可以分解为多个因素，以了解客户对特定产品的看法。

通过与我公司的竞品和同类产品进行映射，我们可以进行具体的检查，例如是否要扩展当前的形象，或者是否需要改变路线。

主成分分析

主成分分析是将具有多个因子的数据的相似因子聚合起来，使数据更易于查看。通过聚合数据，您可以将其排列成易于分析的形式。当因素太多，数据复杂时，这是一种有效的分析方法。

我擅长大致了解数据的特征和趋势，但分析结果是汇总的。细节将被丢弃，因此在考虑细节时使用其他分析。

它用于将自己的产品分组并考虑为销售良好的组开发新产品，或对客户属性进行分类以确定 DM 目标等情况。

对应分析

这是一种通过将分类表的定性数据排列在散点图上，可以直观地掌握数据趋势的分析方法。对应分析使用有关分析对象质量的数据，例如满意度、评级和特征。在分析销售额等定量数据时，因子分析可能更合适。

这种技术通常用于以下情况：您想了解客户创建易于使用的服务的倾向，或了解您的产品特征并找到可以击败竞争对手的优势。

问卷通常会缩小问题和选择的数量，以便受访者能够轻松回答，并且很难通过简单的总结结果来发现每个问题的相关性和特征。在这种情况下，在散点图上绘制对应分析将揭示使用趋势高的人群和服务使用场景等趋势。

【分析方法】组数据

我将解释如何对数据进行分组和分析。

聚类分析

这是一种通过在具有不同属性的数据组的混合中收集和分组具有相似属性的数据组来对对象进行分类的分析方法。具有共同点的组称为“集群”。

由于聚类分析从数据的共同项中寻找分类标准，它的特点是能够对没有分类标准的个体数据进行分类。如果目标是一个人，则与该人相关的各种因素，例如性别、年龄和外貌，将作为分类标准。如果是产品，可以将不同价格、销量、类型、产地等的产品进行分类。

可以说，它是一种适合从消费者的角度对产品特征进行分类的分析方法，因为它通过价格区间显示畅销的产品，通过客户属性显示流行的产品。您可以找到一个容易引起兴趣的目标并制定可靠的方法。

ABC分析

ABC分析也称为优先级分析，是一种常用于了解当前情况并检查产品库存管理等管理方法的方法。既然你可以看到哪些产品卖得好，哪些卖得不好，你就可以知道什么是优先库存，什么是人力资源用于促销。

如果你能确认没有销售的产品，这将是考虑销售策略的线索。如果它卖得太差，您可以考虑停止销售，这将导致额外的成本降低。

ABC 分析的特点是更容易找到要解决的问题和改进。当你想知道最畅销的产品然后决定每个产品的订购数量时，或者当你想知道产品的销售趋势以便考虑下一步的促销计划时，使用此方法。

【分析方法】从数据中预测

我将解释从数据中进行预测的分析方法。

判别分析

这是一种根据对象的“是/否”和“是/否”等特征将对象分为两组来分析对象的方法。特点是将你要预测的目标的数据放入判别式中，用出来的值进行预测。

例如，在预测潜在客户是否会购买某件商品时，请使用年龄和性别等属性。一旦您了解了导致您购买的人口统计数据，您就可以为每个客户考虑正确的方法。

总资产和总负债等数据很复杂，但它们也用于预测企业破产。可以说，它不仅可以用于提高销售额，还可以用于风险对冲。

逻辑回归分析

逻辑回归分析是回归分析的一种。回归分析是一种用一个数据猜测其他数据的方法，根据年龄、距车站的距离、楼层数等因素计算租金市场价格，并根据天气、温度和销售历史进行指定。当天。

其中，逻辑回归分析用于预测可以回答“是”或“否”的数据。它是对发生概率的预测，结果用0到1之间的数字表示。

Logistic 回归分析使用两项选择题，通常用于预测具有特定习惯（例如吸烟或饮酒）的人患上疾病的概率。另一种技术用于预测客户是否会购买产品。

时间序列分析

时间序列分析分析随时间变化的数据，预测数值并掌握趋势。通过在考虑业务战略和措施时添加趋势，您可以采取不会显着偏离的措施。

例如，当季节变化时，季节性产品会失去销量。如果什么都不做，现在预测它会稳定销售还为时过早，就像它在大量销售时所做的那样。有必要通过时间序列分析来预测会出现多少波动，并决定是预测需求下降还是采取一些措施来维持销售额的增长。

时间序列分析还可以通过属性来了解客户的购买倾向，可以通过预测需求来防止购买机会的损失，而不必仅仅依靠经验和直觉。

使用适合数据分析目的的方法很重要

如果你能用好数据，你就能解决公司面临的问题，发展你的业务。为此，有必要在分析数据时选择适合其目的的分析方法。

除了这里介绍的方法之外，还有很多其他的方法，根据分析方法的不同，可以分析的数据和得到的结果也不同。了解每种方法可以分析哪些数据以及结果如何，以便您选择正确的分析方法。