数据分析的作用和对应的分析方法
| 数据分析作用 | 基本方法 | 数据分析方法 |
|---|---|---|
| 现状分析 | 对比 | 对比分析、平均分析、综合评价分析 |
| 原因分析 | 细分 | 分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵关联分析、聚类分析 |
| 预测分析 | 预测 | 回归分析、时间序列、决策树、神经网络 |
对比分析法
分为静态比较和动态比较两类
静态：比较同一时间下对不同指标的比较，也叫横比；
动态：同一总体条件对不同时期指标数值的比较，也叫纵比；
应用场景
1、和既定目标对比；
2、和公司不同时期的业绩做对比，和去年同期对比简称同比，和上个月完成情况对比简称环比；
3、和同级单位、部门做对比；
4、和行业中的竞争对手做对比；
分组分析法
组限：各组之间的取值界限；
组距：上限和下限的差值称为组距；
组中值：上限值和下限值的平均值称为组中值；
结构分析法
评价一个企业运营状况是否良好，不光要看客户数、收入等绝对数值指标是否增长，还要了解其在行业中的比重是否也在增长，如果竞争对手增长比你快，企业就是在退步，需要拿出改进措施；
对比分析法
交叉分析法
综合评价分析法
- 0-1标准化方法
对原始数据做线性变换，使结果落在[0,1]区间：
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）
此方法的缺点：有新的数据加入进来，需要重新计算处理后的数值；
- 权重的确定方法
目标优化矩阵表
| 人才评价 | 人品 | 动手能力 | 创新意识 | 教育背景 | 合计 | 排序 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 人品 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 | |
| 动手能力 | 0 | 1 | 1 | 2 | 2 | |
| 创新意识 | 0 | 0 | 1 | 1 | 3 | |
| 教育背景 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 |
比较后排序，然后赋予权值；
杜邦分析法
杜邦案例
漏斗图分析法
适合描述业务流程比较长时各流程的转化率；
矩阵关联分析法
将要分析的问题归类到4个象限中：
-
发展矩阵示意图；
矩阵关联示意图
发展矩阵示意图
