数据分析的方法有哪些，财务数据分析的方法有哪些

数据分析入门知识：5️⃣种数据分析类型

了解数据分析九大方法

了解数据分析九大方法
作为数据分析工具，分析方法已成为互联网必备技能之
一，提效增益是运用数据分析方法的核心目标，下面介绍常用的几种数据分析方法。

一、周期性分析法

周期性分析法是最基础的分析方法，其含义是把一个指标的观察时间拉长，看它是否有周期变化规律。

我们所说的常识，很大一部分是周期性变化。周期性分析就是从日常杂乱的数据中，发现会周期性出现的规律，从而进行下一步决策。常见的周期包括自然周期和生命周期两种。

二、结构分析法

结构分析法是指对经济系统中各组成部分及其对比关系变动规律的分析。结构分析主要是一种静态分析，即对一定时间内经济系统中各组成部分变动规律的分析。

使用结构分析法有利于快速理解陌生的营销场景、检测营销活动变化、监控重大政策上线效果，对企业来说有着战略性的重要作用。

三、层次分析法

层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

四、矩阵分析法

数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法（ponent analysis），利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。矩阵分析法的原理是在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。

五、指标拆解法

指标拆解法适用于有多个指标的数据分析，具体操作是先区分各个指标之间的并列关系或串行关系，然后再对拆分出来的指标单独做分析或做综合分析。

指标拆解法需通过严格的步骤：“找到主指标——找到负责主指标的部门——确认子指标有数据采集——列出拆解公式并进行数据对比”。指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值。

六、漏斗分析法

漏斗分析法在互联网产品/推广/运营分析中使用较多，因为互联网产品能记录较多用户数据，因此可以呈现整个用户转化流程，从而进行分析。

漏斗分析法的使用需运用必须要提到AARRR模型，可以有效的从数据中分析出问题，帮助业务成长。分为五个环节：“用户获取——用户激活——提高留存——增加盈利——推荐效应”。

七、相关分析法

相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。

相关分析法能通过关联揭示两者之间的因果关系，对决策有着重要作用。

八、标签分析法

标签分析法指的是用打标签的方式，把难以量化的因素转化为标签，进而分析该因素与其他事情的关系。

标签分析能将事物之间的联系以具体、明显的方式展现，但也有其不足之处：当一个事情有多个标签时，如果选择不当，拿了错误的标签比较，经常得出错误的结论。

九、MECE法

MECE是(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)的缩写，指的是“相互独立，完全穷尽”的分类原则。通过MECE方法对问题进行分类，能做到清晰准确，从而容易找到答案。

MECE原则是一个很基础性的原则，可以与其他的分析方法结合起来，对事物进行全面的了解，从而避免疏漏。

结语：

灵活掌握数据分析方法，将业务数据化让工作事半功倍！以上只做了方法介绍，怎么做具体分析，如何去使用，后续将针对性的去展开拆解。