常用的數(shù)據(jù)分析方法有5種。

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1.對比分析法

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對比分析法指通過指標的對比來反映事物數(shù)量上的變化，屬于統(tǒng)計分析中常用的方法。常見的對比有橫向?qū)Ρ群涂v向?qū)Ρ取?/p>

橫向?qū)Ρ戎傅氖遣煌挛镌诠潭〞r間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向?qū)Ρ戎傅氖峭皇挛镌跁r間維度上的變化，例如，環(huán)比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。

利用對比分析法可以對數(shù)據(jù)規(guī)模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。
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2.分組分析法

分組分析法是指根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)、特征，按照一定的指標，將數(shù)據(jù)總體劃分為不同的部分，分析其內(nèi)部結(jié)構和相互關系，從而了解事物的發(fā)展規(guī)律。根據(jù)指標的性質(zhì)，分組分析法分為屬性指標分組和數(shù)量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質(zhì)、特征等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數(shù)據(jù)指標代表的數(shù)據(jù)能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結(jié)合使用。
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3.預測分析法

預測分析法主要基于當前的數(shù)據(jù)，對未來的數(shù)據(jù)變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基于時間序列的預測，例如，依據(jù)以往的銷售業(yè)績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據(jù)指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據(jù)用戶網(wǎng)頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。
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4.漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注于某個事件在重要環(huán)節(jié)上的轉(zhuǎn)化率，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應用較普遍。比如，對于信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最后用戶激活并使用信用卡，中間有很多重要的環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業(yè)務方關注各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，并加以監(jiān)控和管理，當某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)換率發(fā)生異常時，可以有針對性地優(yōu)化流程，采取適當?shù)拇胧﹣硖嵘龢I(yè)務指標。
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5.AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側(cè)重于對比A、B兩組結(jié)構相似的樣本，并基于樣本指標值來分析各自的差異。例如，對于某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最后根據(jù)用戶在該頁面的瀏覽轉(zhuǎn)化率來評估不同樣式的優(yōu)劣，了解用戶的喜好，從而進一步優(yōu)化產(chǎn)品。

除此之外，要想做好數(shù)據(jù)分析，讀者還需掌握一定的數(shù)學基礎，例如，基本統(tǒng)計量的概念（均值、方差、眾數(shù)、中位數(shù)等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數(shù)、四分位距、百分位數(shù)等），數(shù)據(jù)分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統(tǒng)計抽樣、置信區(qū)間和假設檢驗等內(nèi)容，通過相關指標和概念的應用，讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更具專業(yè)性。

本文摘自《機器學習測試入門與實踐》

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本書全面且系統(tǒng)地介紹了機器學習測試技術與質(zhì)量體系建設，分為5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵蓋了機器學習、Python編程、數(shù)據(jù)分析的基礎知識；第二部分（第5～7章）介紹了大數(shù)據(jù)基礎、大數(shù)據(jù)測試指南及相關工具實踐；第三部分（第8～10章）講解了機器學習測試基礎、特征專項測試及模型算法評估測試；第四部分（第11～13章）介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續(xù)交付流程；第五部分（第14章和第15章）探討了AI（Artificial Intelligence）在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。

本書能夠幫助讀者了解機器學習是如何工作的，了解機器學習的質(zhì)量保障是如何進行的。工程開發(fā)人員和測試工程師通過閱讀本書，可以系統(tǒng)化地了解大數(shù)據(jù)測試、特征測試及模型評估等知識；算法工程師通過閱讀本書，可以學習模型評測的方法和拓寬模型工程實踐的思路；技術專家和技術管理者通過閱讀本書，可以了解機器學習質(zhì)量保障與工程效能的建設方案。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的常用的5种数据分析方法有哪些？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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