美文网首页读书笔记我的简书收藏读书笔记
<谁说菜鸟不会数据分析入门篇>读书笔记(二)

<谁说菜鸟不会数据分析入门篇>读书笔记(二)

作者: MadNietzsche | 来源:发表于2015-02-20 21:32 被阅读306次

    书名:谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)

    作者:刘夏璐,狄松

    本文为上一篇读书笔记的延续,整理一些自己觉得重要的知识点提醒,需要的可以找下原书详细看。

    五、数据分析

    方法:

    1、对比分析法

    定义:将两个或两个以上的数据进行比较,分析差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。

    特点:可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少。

    分类:

    (1)静态比较:在同一时间条件下对不同总体指标的比较,横向比较

    (2)动态比较:在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,纵向比较。

    对比分析维度:

    (1)与目标对比

    (2)不同时期对比

    (3)同级部门、单位、地区对比

    (4)行业内对比

    (5)活动效果对比

    2、分组分析法

    (1)确定组数。

    (2)确定各组的组距:组距=(最大值-最小值)/组数

    (3)根据组距大小,对数据进行分组整理,划归至相应组内。

    3、结构分析法

    定义:被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法,即总体内各部分占总体的比例,属于相对指标。如市场占有率。

    结构相对指标(比例)的计算公式为:

    结构相对指标(比例)=(总体某部分的数值/总体总量)×100%

    4、平均分析法

    作用:利用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位之间的差异程度;利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化,更能说明其发展趋势和规律。

    平均指标包括算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等。

    5、交叉分析法

    分析两个变量(字段)之间的关系,即同时将有两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内,使各变量值成为不同变量的交叉结点,形成交叉表,从而分析交叉表中变量之间的关系。一般为二维交叉表。

    6、综合评价分析法

    五个步骤:

    (1)确定综合评价指标体系,即包括哪些指标,是综合评价的基础和依据。

    (2)收集数据,并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理。

    (3)确定指标体系中各指标的权重,以保证评价的科学性。

    (4)对经处理后的指标再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。

    (5)根据评价指数或分值对参评单位进行排序,并由此得出结论。

    三大特点:

    (1)评价过程不是逐个指标顺次完成的,而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。

    (2)在综合评价过程中,一般要根据指标的重要性进行加权处理。

    (3)评价结果不再是具有具体含义的统计指标,而以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。

    0-1标准化又称离差标准化,即对原始数据作线性变换,使结果落到[0,1]区间。

    数据转换公式为:第N个经标准化处理的值=(第N个原始值-最小值)/(最大值-最小值)

    权重确定方法,如目标优化矩阵。

    目标优化矩阵的用法为:将纵轴上的项目依次与横轴上的项目对比,如果纵轴上的项目比横轴上的项目重要,那么在两个项目相交的格子中填“1”,否则填“0”,最后将每行数字相加,根据合计的数值进行排序。

    7、杜邦分析法

    以总资产收益率和权益乘数为核心,重点揭示企业盈利能力及权益乘数对净资产收益率的影响,以及各相关指标间的相互影响关系。

    8、漏斗图分析法

    适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多的管理分析工具。

    9、矩阵关联分析法

    根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法。以属性A为横轴,属性B为纵轴,组成一个坐标系,在两坐标轴上分别按某一标准(可取平均值、经验值、行业水平等)进行刻度划分,构成四个象限,将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内,进行交叉分类分析,直观地将两个属性的关联性表现出来,进而分析每一个事物在这两个属性上的表现。又称象限图分析法。

    发展矩阵:用箭头把每个项目在近年中的变化标注出来。

    改进难易矩阵

    10、其他高级数据分析方法(开个坑留在这里以后专门整理方法)

    (1)产品研究:相关分析、对应分析、判别分析、结合分析、多维尺度分析等

    (2)品牌研究:相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析等

    (3)价格研究:相关分析、PSM价格分析等

    (4)市场细分:聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析、Logistic回归、决策树等

    (5)满意度分析:相关分析、回归分析、主成分分析、因子分析、结构方程等

    (6)用户研究:相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、Logistic回归、决策树、关联规则等

    (7)预测决策:回归分析、决策树、神经网络、时间序列、Logistic回归等

    工具:

    数据透视表

    以上内容为个人理解整理学习用,请在引用时标明原作者。

    如果觉得我的努力还可以,客官点个赞可好?

    如果有理解错误,请评论指点我修改。你的支持也是我的学习动力。谢谢!

    相关文章

      网友评论

        本文标题:<谁说菜鸟不会数据分析入门篇>读书笔记(二)

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/xntuxttx.html