因子分析法有10多種方法，如重心法、圖像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.相關(guān)性分析:相關(guān)性分析是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探索具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。相關(guān)性是一種不確定的關(guān)系。4.對(duì)應(yīng)分析:對(duì)應(yīng)分析又稱相關(guān)分析和RQ因子分析，通過分析由定性變量組成的交互匯總表，揭示變量之間的關(guān)系。

Common 數(shù)據(jù)有哪些分析方法？1.趨勢分析當(dāng)有大量數(shù)據(jù)時(shí)，我們希望更快更方便地找到數(shù)據(jù)的信息，這時(shí)就需要用到圖形功能。所謂圖形功能，就是用EXCEl或者其他繪圖工具繪制圖形。趨勢分析通常用于長期跟蹤核心指標(biāo)，如點(diǎn)擊率、GMV和活躍用戶。通常只做一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)走勢圖，并不是對(duì)數(shù)據(jù)走勢圖的分析?？隙ㄊ巧厦孢@樣的。

趨勢分析的最佳輸出是比值，包括環(huán)比、同比、定基比。比如2017年4月GDP比3月增長了多少？這是一個(gè)環(huán)比關(guān)系，反映了近期趨勢的變化，但有季節(jié)性影響。為了消除季節(jié)性因素的影響，引入同比數(shù)據(jù)，比如2017年4月GDP比2016年4月增長了多少，就是同比數(shù)據(jù)。更好的理解固定基準(zhǔn)比，即固定某個(gè)基準(zhǔn)，比如以2017年1月的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，固定基準(zhǔn)比就是2017年5月的數(shù)據(jù)和2017年1月的數(shù)據(jù)的比較。

我是Tennoja哥，目前在北京做產(chǎn)品經(jīng)理。在產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作中，分析數(shù)據(jù)已經(jīng)變得必不可少。利用分析結(jié)果進(jìn)行產(chǎn)品決策和重新報(bào)價(jià)，已經(jīng)成為產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能。最近系統(tǒng)學(xué)習(xí)了《產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析》這門課，發(fā)現(xiàn)《9種數(shù)據(jù)分析方法》非常實(shí)用?，F(xiàn)在我總結(jié)一下，用自己的理解做一個(gè)總結(jié)。數(shù)據(jù)的“9種分析方法”如下:以下按照“拿什么來比”和“跟誰比”來解釋:日常數(shù)據(jù) values通常有兩種:1)絕對(duì)值:數(shù)據(jù)本身具有參考價(jià)值，比如電商銷售。

1，sales 漏斗是非常直觀的銷售機(jī)會(huì)狀態(tài)統(tǒng)計(jì)report；2.一般情況下，如果用一個(gè)條形圖來表示每個(gè)階段的銷售機(jī)會(huì)數(shù)量，由于每個(gè)階段的數(shù)量不同，所以條形會(huì)有長有短。如果把所有的圖按照階段先來的規(guī)律上下排列(比如“需求了解”階段的客戶要排在簽約客戶之上)，因?yàn)橐话銇碚f，在整個(gè)銷售機(jī)會(huì)中，階段越先來的越多，階段越晚的數(shù)量越少，所以整個(gè)圖是漏斗，所以叫銷售漏斗3。通過此報(bào)告，用戶可以清楚地看到當(dāng)前所有銷售機(jī)會(huì)的狀態(tài)分布。如果一個(gè)用戶的銷售漏斗 -1/graph不是，那么這個(gè)用戶的客戶開發(fā)工作的一個(gè)或多個(gè)環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)了問題，也許是策略上的問題，也許是技巧上的問題。仔細(xì)分析可以找出問題的原因，然后盡快解決問題。4.銷售漏斗-1/item數(shù)據(jù)來自銷售機(jī)會(huì)。

Learning數(shù)據(jù)Analysis數(shù)據(jù)分析方法、what 漏斗分析方法、PEST、SWOT模型、杜邦分析法等。而且由于不同版本的解讀，分析方法也多種多樣，令人眼花繚亂。值得一提的是，分析方法一定要結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)，尤其是對(duì)業(yè)務(wù)的掌握，這樣才能事半功倍。下面介紹幾種通用的分析方法:1。比較分析比較分析中常用的基本分析方法，雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報(bào)告都會(huì)采用。

這里需要注意的是，無論是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方都必須具有可比性，在同一個(gè)維度、同一個(gè)粒度上進(jìn)行比較是沒有意義的。2.5W2H分析這種方法主要應(yīng)用于用戶行為研究和特殊問題分析，從時(shí)間、地點(diǎn)、人、事、原因、方式、價(jià)格七個(gè)方面來描述一個(gè)問題。

回答:2011年10月29日報(bào)道1。銷售漏斗是非常直觀的銷售機(jī)會(huì)狀態(tài)統(tǒng)計(jì)報(bào)告；2.一般來說，如果用條形圖來表示每個(gè)階段的銷售機(jī)會(huì)數(shù)量，由于每個(gè)階段的數(shù)量不同，所以條形會(huì)有長有短。如果所有的圖都按照前一階段的規(guī)則上下排列(比如“需求了解”階段的客戶要排在簽約客戶之上)，因?yàn)橐话銇碚f，整個(gè)銷售機(jī)會(huì)中的階段越多，階段就越多。

漏斗 graph雖然標(biāo)題不同，但都是用來衡量網(wǎng)站中業(yè)務(wù)流程的表現(xiàn)，適用于電子商務(wù)等各種行業(yè)。漏斗圖可以非常直觀的看到網(wǎng)站業(yè)務(wù)流程中存在的問題，從而進(jìn)行改進(jìn)。2.適用場景漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化、周期長、環(huán)節(jié)多的流程分析。通過每個(gè)環(huán)節(jié)漏斗business數(shù)據(jù)的對(duì)比，可以直觀的發(fā)現(xiàn)問題并做出解釋。

漏斗 Graph代表GoogleAnalytics報(bào)告中的“目標(biāo)和渠道”，WebTrends中的“場景分析”，Omniture的SiteCatalyst中的“產(chǎn)品轉(zhuǎn)化漏斗”。漏斗 graph雖然標(biāo)題不同，但都是用來衡量網(wǎng)站中業(yè)務(wù)流程的表現(xiàn)，適用于電子商務(wù)等各種行業(yè)。漏斗圖可以非常直觀的看到網(wǎng)站業(yè)務(wù)流程中存在的問題，從而進(jìn)行改進(jìn)。

最常見的分析場景有:以電商為代表的網(wǎng)站(APP):通過轉(zhuǎn)化率對(duì)比可以全面展示用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到實(shí)現(xiàn)購買的最終轉(zhuǎn)化率，而漏斗圖是判斷產(chǎn)品健康程度的圖表，從數(shù)據(jù)網(wǎng)站每個(gè)設(shè)計(jì)步驟的轉(zhuǎn)化反饋中得出結(jié)論，再通過每個(gè)階段的轉(zhuǎn)化分析改進(jìn)設(shè)計(jì)，可以提升用戶體驗(yàn)。營銷推廣:體現(xiàn)了搜索營銷各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化，從呈現(xiàn)、點(diǎn)擊、訪問、咨詢到產(chǎn)生訂單過程中客戶的數(shù)量和流失。