数据分析方法 – 庄闲棋牌官网官方版 -199IT //www.otias-ub.com 发现数据的价值-199IT Tue, 14 Nov 2023 08:09:28 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.4.2 36个顶级数据分析方法与模型! //www.otias-ub.com/archives/1660634.html Wed, 15 Nov 2023 09:05:50 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1660634

数据思维练习不仅要熟练地掌握了分析工具,还要掌握大量的数据分析方法和模型。

这样得出的结论不仅具备条理性和逻辑性,而且还更具备结构化和体系化,并保证分析结果的有效性和准确性。今天从以下6个维度36种分析模型和方法逐个简略介绍,赶紧点赞收藏!

  • 战略与组织
  • 质量与生产
  • 营销服务
  • 财务管理
  • 人力资源
  • 互联网运营

一、战略与组织

1、SWOT分析

主要应用于商业和管理领域,通过内部环境:机会与威胁,外部环境:优势与劣势两个维度,将企业的战略与之结合起来的一种分析方法。

最终依照矩阵形式排列,得出SO战略(增长型战略)、WO战略(扭转型战略)、ST战略(多种经营战略)、WT战略(防御型战略)这4种决策战略。

2、PEST分析

该模型通过政治(politics)、经济(economy)、社会(society)、技术(technology)这4个因素,分析一个集团在所处的宏观环境背景下所面临的状况。

3、BSC平衡计分卡

从财务、客户、内部运营、学习与成长四个角度,将组织的战略落实为可操作的衡量指标和目标值的一种新型绩效管理体系。能够有效地解决指定战略和实施战略脱节的问题,堵住“执行漏斗”。

4、BCG矩阵

BCG矩阵又叫波士顿矩阵,通过“预计市场增长率”和“相对市场占有率”两个维度,去评估一个企业的整体业务情况,该方法可以使公司在资源有限的情况下,合理安排产品组合,收获或放弃萎缩产品,加大对有发展前景的产品上投资。

5、GE矩阵

通过对现有业务组合进行分析,对不同事业单元的增资或减资策略做出决策。
  • 浅蓝区域:采取增长/发展战略,企业优先分配资源;
  • 浅黄区域:采取维持现状/有选择性发展战略,保护现有规模,调整企业发展方向;
  • 浅灰区域:采取退出、停止、撤退、转移战略。

二、质量与生产

1、TPM

TPM中文译名安全生产维护,通过追求生产系统效率极限化,改善企业体制,追求零灾害、零不良、零故障,各部门共同推进,几乎适合所有制造业。

2、TQM

TQM中文译名全面质量管理,以质量为中心,是指一个组织以全员参与为基础,目的在于通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径。

3、六西格玛

六西格玛是运用 DMAIC (定义问题,测量问题,分析问题,改进问题,控制)战术步骤来解决问题的方法论,目前主要应用于制造业。

4、PDCA

PDCA是指由计划(plan)、执行(do)、检查(check)、处理(act)这4个环节构成一个封闭的环,应用此工具,可以将每一项工作形成闭环,实现闭环管理,同时用大环套小环,旧环生成新环,层层递进,层层管理。

5、AUDIT法

保证产品质量的先进质量管理控制方法。站在用户的立场,以用户的期望和要求,用专业的、最挑剔眼光对已取得合格证得可供销售的汽车产品进行质量评价鉴定,得出一个质量等级,从而评价出该产品在某一时期的质量水平。

三、营销服务

1、STP分析

在即将进入一个新的市场或进行某一项研发之前,经常使用的分析手段就是STP分析。STP分析即市场细分(Segmenting)、目标市场(Targeting)和市场定位(Positioning)。

2、4Ps营销组合

4Ps营销策略,即:产品(Product) 、价格(Price) 、促销(Promotion)、渠道和分销(Place&Distribution),抓住公司的这四个P,就把市场营销内容版块基本点给立起来,企业一个简洁的市场营销体系也初步搭建起来。在经典4Ps营销策略基础上增加三个“服务性的P”,即:人员(People)、流程(Process)、环境(Physical evidence),就形成7Ps营销策略理论。7Ps营销策略多被用于服务行业。

3、SPIN销售法

以客户为中心的一种销售策略和销售技巧,当你按照顺序问这四种问题时,会显著增加销量转化的可能性。

4、按索夫矩阵

安索夫矩阵是以2X2的矩阵代表企业企图使收入或获利成长的四种选择,其主要的逻辑是企业可以选择四种不同的成长性策略来达成增加收入的目标。

5、推销方格理论

根据推销员在推销过程中对买卖成败及与顾客的沟通重视程度之间的差别,将推销员在推销中对待顾客与销售活动的心态划分为不同类型。推销方格中显示了由于推销员对顾客与销售关心的不同程度而形成的不同的心理状态。

6、哈夫模型

提出了购物场所各种条件对消费者的引力和消费者去购物场所感觉到的各种阻力决定了商圈规模大小的规律。哈夫模型区别于其他模型的不同在于模型中考虑到了各种条件产生的概率情况。

四、财务管理

1、Z-SCORE模型

Z-score模型是以多变量的统计方法为基础,以破产企业为样本,通过大量的实验,对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。

2、ABC成本法

ABC成本法是根据事物的经济 、技术等方面的主要特征,运用数理统计方法,进行统计、排列和分析,抓住主要矛盾,分清重点与一般,从而有区别地采取管理方式的一种定量管理方法。

3、杜邦分析法

利用各主要财务比率指标之间的内在关系,通过建立一套财务指标的综合模型,来综合、系统地分析和评价企业财务状况及其经济效益的一种方法。

4、比率分析法

财务比率法是一种用于揭示企业的财务结构、经营状况、发展趋势等内在情况的方法,是分析财务报表最基础、最常用、最有价值的分析工具,由盈利能力比率、流动比率、杠杆比率、劳动能力比率四方面构成。

5、零基预算法

“零基预算”是指从零开始编制预算。传统预算侧重于在前期预算的基础上做出变更,而零基预算关注的是预算中每一个项目一直以来的成本合理性。管理者必须对其控制下的各个领域进行深入的检视来对其成本的合理性提供理由。

6、净现值法

净现值法:是评价投资方案的一种方法。该方法是利用净现金效益量的总现值与净现金投资量算出净现值,然后根据净现值的大小来评价投资方案。净现值为正值,投资方案是可以接受的;净现值是负值,投资方案就是不可接受的。

五、人力资源

1、360绩效考核

360度绩效考核又称为全方位考核法,是指通过员工的主管、同事、下属、顾客和员工自己等不同主体的反馈来评价员工绩效。

2、盖普洛Q12测评法

盖洛普Q12测评法是针对前导指标中员工敬业度和工作环境的测量,发现12个关键问题最能反映员工的保留、利润、效率和顾客满意度的四个硬指标。

3、绩效棱柱模型

绩效棱柱模型个三维绩效框架模型,用棱柱的五个方面分别代表组织绩效存在内在因果关系的五个关键要素:利益相关者的满意、利益相关者的贡献、组织战略、业务流程和组织能力。

4、职位分析问卷法

职位分析问卷法是一种通用的、以统计分析为基础的方法来建立某职位的能力模型,同时运用统计推理进行职位间的比较,以确定相对报酬的方法。

5、职业锚

职业锚又称职业系留点。是指当一个人不得不做出选择的时候,他无论如何都不会放弃的职业中的那种至关重要的东西或价值观。实际就是人们选择和发展自己的职业时所围绕的中心。

六、互联网运营

1、热图分析

热图分析:通过记录用户的鼠标行为,并以直观的效果呈现,从而帮助使用者优化网站布局。

2、漏斗分析

漏斗分析是是一种可以直观地呈现用户行为步骤以及各步骤之间的转化率,分析各个步骤之间的转化率的分析方法。

3、AB测试

AB测试强调的是同一时间维度对相似属性分组用户的测试,时间的统一性有效的规避了因为时间、季节等因素带来的影响;而属性的相似性则使得地域、性别、年龄等等其他因素对效果统计的影响降至最低。

4、RFM模型

RFM模型是通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3个维度来描述该客户价值状况的客户分类模型。

5、购物篮分析

购物篮分析是商场常用的一种分析手段,经典案例“啤酒和纸尿裤搭配售卖”就是一种购物篮分析。

6、同期群分析

同期群分析是将用户按初始行为的发生时间,划分为不同的群组,进而分析相似群组的行为如何随时间变化而变化。

 

来自:机器学习研究组订阅

]]>
15种最常用的数据分析方法和模型 //www.otias-ub.com/archives/1366953.html Tue, 28 Dec 2021 07:10:07 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1366953

对外部用户分析模型

01RFM分析

RFM分析模型用来对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。

通过三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

02、帕累托/ABC分析

ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点,以此实现差异化的营销管理

03、波士顿矩阵分析
波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率,来将产品类型分为四类。
04、转化分析
转化漏斗模型,是工作中最常用的分析模型,可以分析整条业务流程中的转化和流失情况,通过转化数据,精确定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。
05、购物篮分析-关联规则
通过分析用户消费数据,把不同商品进行关联,挖掘二者之间的联系,就叫做商品关联分析法。
06、复购率分析
指最近一段时间购买次数,用于说明用户的忠诚度,反向则说明商品或服务的用户黏性。
07、留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,用来查看进行初始行为后的用户中, 经过一段时间后仍然存在客户行为。
08、月复购分析
月复购率分析可以帮我们观察用户的忠诚度。
提升复购率,可以提高用户购买的频次。
09、AARRR用户运营分析
AARRR模型又叫海盗模型,包含用户增长的5个指标:获客、激活、留存、收益、传播。
10、用户流入流出分析
对流入客户和流出客户的行为进行分析,分析后各个品牌的竞争力情况一目了然。
11、用户画像分析
用户画像分析用一句话来总结就是:用户信息标签化。
对内部运营分析方法
12、需求分析方法—KANO模型
KANO模型是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具,将需求分为四类。
这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事。
  • 必备型需求(必须有):即常说的痛点。对于用户而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。当不提供此需求,用户满意度会大幅降低。这类是核心需求,也是产品必做功能。
  • 期望型需求(应该有):当提供此需求,用户满意度会提升;当不提供此需求,用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。
  • 兴奋型需求(可以有):惊喜型产品功能,超出用户预期,往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。
  • 无差异需求(可以没有):用户根本不在意的需求,对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。
13、库存周转分析
通过分析企业从取得存货开始,到消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少,说明存货变现速度越快,销售状况越良好。
14、杜邦分析
杜邦分析法用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效。
15、盈亏平衡分析
盈亏平衡分析又称本量利分析法,是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析,用来预测利润,控制成本,判断经营状况。
转自:爱数据LoveData
]]>
数据挖掘图书:谁说菜鸟不会数据分析(全彩) [平装] //www.otias-ub.com/archives/34934.html Wed, 25 Apr 2012 08:03:09 +0000 //www.otias-ub.com/?p=34934 谁说菜鸟不会数据分析(全彩) [平装]

内容简介

《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介:很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》形式活泼,内容丰富而且充实,让人有不断阅读下去的动力。读者完全可以把《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》当小说来阅读,跟随主人公小白,在Mr.林的指点下轻松掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》适合需要提升自身竞争力的职场新人;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要作数据分析的人士;经常阅读经营分析、市场研究报告的各级管理人员;从事咨询、研究、分析等专业人士。

编辑推荐

《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》沈浩,张文彤等15位业内专家悉心评论。

媒体推荐

当谈到用数据解决问题时,我经常用这样的语言去诠释:“如果你不能量化它,你就不能理解它,如果不理解就不能控制它,不能控制也就不能改变它”。数据无处不在,信息时代的最主要特征就是“数据处理”,数据分析正以我们从未想象过的方式影响着日常生活。
在知识经济与信息技术时代,每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人,最终往往成为各行各业的强者!
这本书向我们清晰又友好地介绍了数据分析方法、技巧与工具,强烈推荐读一读这本书,它或许会给你带来意想不到的收获!
——沈浩
中国传媒大学电视与新闻学院,教授:调查统计研究所,副所长
数据挖掘研发中心,首席技术顾问
统计学是一门很难,但是很有趣,更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中,而尚未入门的人则畏之如虎。国内讲述统计学理论,以及讲述统计软件操作的书籍可谓汗牛充栋,但是多数流于理论,疏于应用和实践指导。很大一部分读者需求未被满足。
近年来随着信息技术的普及,各行各业的业务数据自动化趋势愈来愈明显,使得数据分析的需求开始从统计专业人士向各行业人员全面扩展。在此背景之下,出版一本能够深入浅出,从实际应用的角度介绍统计分析基础知识的书就变得很有必要。
这本书在理论和实践的平衡方面做了很有价值的尝试,基于最为普及的Excel、5W21_1、PEST等数据分析方法论,深入浅出地介绍了如何满足具体工作中的常见统计分析需求,对于需要应用统计分析,但是又未接受过这方面系统培训的读者来说,本书应当是一本非常合适的数据分析入门教材。
——张文彤博士
英德知联恒市场咨询(上海)有限公司新事业开友部,全国枝术总监

作者简介

张文霖,新浪博客“小蚊子乐园”博主,资深数据分析师,曾服务于国内著名市场研究公司、中国移动等公司,具有多年移动互联网数据分析经验,略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。
刘夏璐,暨南大学硕士。曾在腾讯、雅芳中国等知名企业有PM、数据分析实习经历。热衷于研究数据、图表与互联网产品。目前是一名在互联网浪潮中扑腾的后生。
狄松,英国南安普顿大学理学硕士,主修市场分析,现服务于全球著名市场研究公司,任高级研究员,主要从事数据分析,建模等工作。获得SPSS高级认证,高级调查分析师证书,具有多年数据分析经验,略懂Excel、PPT以及SPSS、Minitab等工具。

目录

第1章 数据分析那些事儿
1.1 数据分析是“神马” /14
1.1.1 何谓数据分析 /14
1.1.2 数据分析的广阔前景 /15
1.1.3 菜鸟与数据分析师 /17
1.1.4 数据分析师的基本素质 /18
1.2 数据分析六步曲 /21
1.2.1 明确分析目的和内容 /22
1.2.2 数据收集 /22
1.2.3 数据处理 /23
1.2.4 数据分析 /24
1.2.5 数据展现 /25
1.2.6 报告撰写 /25
1.3 几个常用指标或术语 /26
1.4 本章小结 /31第2章 无米难为巧妇——数据准备
2.1 理解数据 /34
2.1.1 字段与记录 /34
2.1.2 数据类型 /35
2.1.3 数据表 /36
2.1.4 问卷录入 /37
2.2 初识Excel /40
2.2.1 菜单操作 /41
2.2.2 函数 /44
2.2.3 图表 /48
2.2.4 宏 /49
2.2.5 快捷键 /51
2.3 数据来源 /53
2.3.1 导入外部数据 /53
2.3.2 手动输入数据更灵活 /59
2.4 本章小结 /62

第3章 三心二意——数据处理
3.1 何为数据处理 /64
3.1.1 “三心二意”处理数据 /64
3.1.2 数据处理的内容 /66
3.2 数据清洗 /67
3.2.1 清洗数据时的小妙招 /68
3.2.2 重复数据处理 /74
3.2.3 处理缺失数据 /79
3.2.4 检查数据逻辑错误 /85
3.3 数据加工 /91
3.3.1 数据抽取 /92
3.3.2 数据计算 /98
3.3.3 数据分组 /104
3.3.4 数据转换 /106
3.4 数据抽样 /112
3.5 本章小结 /114

第4章 工欲善其事必先利其器—— 数据分析
4.1 数据分析方法论 /116
4.1.1 数据分析方法论与数据分析法的区别 /117
4.1.2 PEST分析法 /118
4.1.3 5W2H分析法 /120
4.1.4 逻辑树分析法 /122
4.1.5 4P营销理论 /123
4.1.6 用户行为理论 /124
4.2 数据分析方法 /126
4.2.1 对比分析法 /126
4.2.2 分组分析法 /131
4.2.3 结构分析法 /132
4.2.4 平均分析法 /132
4.2.5 交叉分析法 /133
4.2.6 综合评价分析法 /134
4.2.7 杜邦分析法 /138
4.2.8 漏斗图分析法 /140
4.2.9 矩阵关联分析法 /140
4.2.10 高级数据分析方法 /146
4.2.11 数据分析的三大误区 /147
4.3 数据分析工具 /148
4.3.1 初识数据透视表 /148
4.3.2 创建数据透视表的三步法 /149
4.3.3 数据透视表分析实践 /152
4.3.4 多选题分析 /158
4.3.5 数据透视表小技巧 /163
4.4 本章小结 /168

第5章 给数据量体裁衣——数据展现
5.1 揭开图表的真面目 /170
5.1.1 图表的作用 /170
5.1.2 经济适用图表有哪些 /171
5.1.3 根据关系选择图表 /172
5.1.4 图表制作五步法 /177
5.2 表格也疯狂 /178
5.2.1 突出显示单元格 /178
5.2.2 项目选取 /179
5.2.3 数据条 /179
5.2.4 图标集 /180
5.2.5 迷你图 /182
5.3 给图表换装 /183
5.3.1 平均线图 /183
5.3.2 双坐标图 /185
5.3.3 竖形折线图 /188
5.3.4 瀑布图 /191
5.3.5 帕累托图 /193
5.3.6 旋风图 /197
5.3.7 人口金字塔图 /202
5.3.8 漏斗图 /204
5.3.9 矩阵图(散点图) /206
5.3.10 发展矩阵图 /210
5.3.11 改进难易矩阵(气泡图) /212
5.4 本章小结 /214

第6章 专业化生存——图表可以更美的
6.1 别让图表犯错 /217
6.1.1 让图表“五脏俱全” /217
6.1.2 要注意的条条框框 /219
6.1.3 图表会说谎 /231
6.2 浓妆淡抹总相宜——图表美化 /235
6.2.1 图表美化的三原则 /236
6.2.2 略施粉黛——美化图表的技巧 /239
6.2.3 图表也好“色” /245
6.3 如虎添翼的招儿 /254
6.3.1 我的图表模板 /254
6.3.2 快速制图 /256
6.3.3 添加数据系列 /257
6.3.4 添加标签小工具 /258
6.3.5 智能“照相机” /261
6.3.6 修剪超大值 /264
6.3.7 制作图表时通用的快捷操作 /265
6.4 本章小结 /266

第7章 专业的报告——体现你的职场价值
7.1 初识数据分析报告 /269
7.1.1 数据分析报告的定义 /269
7.1.2 数据分析报告的写作原则 /269
7.1.3 数据分析报告的作用 /271
7.1.4 数据分析报告的种类 /272
7.2 数据分析报告的结构 /274
7.2.1 标题页 /275
7.2.2 目录 /277
7.2.3 前言 /278
7.2.4 正文 /279
7.2.5 结论与建议 /280
7.2.6 附录 /281
7.3 撰写报告时的注意事项 /282
7.4 报告范例 /283
7.5 本章小结 /290

第8章 数据分析技能持续提升
8.1 软件工具 /292
8.1.1 数据分析类工具 /292
8.1.2 数据展现类工具 /296
8.2 论坛 /299
8.2.1 数据分析类论坛 /299
8.2.2 数据展现类论坛 /301
8.3 博客 /301
8.3.1 数据分析十大博客 /302
8.3.2 PPT十大中文博客 /304
8.4 本章小结 /305
写在后面的Q/A /306

文摘

版权页:

插图:

话说小白过五关斩六将,通过严格的面试,最终从众多优秀毕业生中脱颖而出,成为公司的一员。在报到的第一天,公司HR向小白介绍了她的职位——公司牛董的助理,负责文秘工作,可能需要做一些数据分析之类的活儿。小白一听到数据分析这个词,就感觉头皮发麻,这时,她的脑子里幻想出一些穿白大褂的科研人员在实验室的计算机前不断忙碌的场景。虽然在上大学时也使用过Excel,但是如果要做数据分析工作,她还真的有些不知如何下手。无数个问号涌到她的脑海中:数据分析到底要做什么呢?我要怎么做数据分析?老板想要看什么样的结果呢?……唉,只好边走边干了。
HR看出小白的心事,说道:关于数据分析你不用太担心,如果遇到难题,你可以请教我们公司的Mr.林,他在这方面可是专家喔!
小白一听有救星,立马兴奋起来,好像抓到救命稻草一样,想赶紧找到这位大师级人物,然后一股脑把疑问全倒出来。
HR:小白,你跟我来吧,我给你引荐-FMr.林。
小白:好的。
说着小白跟HR来到了Mr.林的办公桌旁,HR说道:Mr.林,这是我们公司新来的同事,叫小白,现担任牛董助理,她的部分工作涉及数据分析,到时候有问题还要麻烦您多多指点了。
小白紧跟着说道:Mr.林,您好,请多多指教。
Mr.林:呵呵,太客气了,有问题直接来找我就可以了。
小白趁机说道:我现在就有问题,您现在是否有时间帮我解答下?数据分析是干什么的,具体要怎么做?
Mr.林听完笑了起来:你还真是不客气呀,好吧,你刚进公司,我就先给你做个简单的培训,带你入个门吧,以后的修行可就靠你自己努力了。
小白用力点着头,HR见这“师徒”二人颇有一见如故之感,大致交代一番后,就离开了。

 

]]>