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数据分析方法 常用数据分析方法有哪些

目前已经是大数据的时代,而且大数据给我们的工作和生活都带来了方便,然而在获得了这些数据之后,该如何分析,却是一个公司最需要做的,也是最重要的一步,那么数据分析方法有哪些是比较常见的呢?今天我们就一起来了解一下吧。

数据分析方法——常用数据分析方法

1、聚类分析(ClusterAnalysis)它可以将被访者从人口背景、消费习惯、生活方式、个性等方面进行分类,并将这些特性与消费习惯结合起来,是营销管理中“市场区隔划分”的主要手段。

2、因子分析(FactorAnalysis)影响消费者购买的原因有很多,但有些原因是相关的,有内在的必然性,只要深入了解这些内在的必然性,就可以将复杂问题简单化,在执行上变得轻而易举。还有在品牌差异性方面,通过因子分析,也可以发现各品牌内在的联系,从而不会被外表所迷惑,对于分析品牌地位有很大的帮助。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。

3、相关分析(CorrelationAnalysis)相关分析提供影响消费者消费、评价品牌/产品与品牌/产品特性之间的内在关系。通过相关分析,可以看到自己品牌和竞争品牌的市场驱动力(Driver)和阻碍力(Barrier)。从而明确自身努力的方向。

4、对应分析(CorrespondenceAnalysis)对应分析是品牌形象分析最有效的工具,它可以将品牌、形象非常直观地表现在二维平面上,清楚地看到自身品牌的形象以及各竞争品牌的关系。对应分析对于品牌定位和重定位,以及定位跟踪是非常合适的。

比较好的数据分析软件有哪些

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足大部分的工作需要。

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境使用的。

其优点如下:

1、高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;

2、具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等),为用户提供了大量方便实用的处理工具。

但是这款软件的使用难度较大,非专业人士不推荐使用。

SAS是把数据存取,管理,分析和展现有机地融为一体。其功能非常强大统计方法齐,全,新。它由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS系统基本上可以分为四大部分:SAS数据库部分;SAS分析核心;SAS开发呈现工具;SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。不过这款软件的使用需要一定的专业知识,非专业人士不推荐使用。

Finereport类EXCEL设计模式,EXCEL+绑定数据列”形式持多SHEET和跨SHEET计算,完美兼容EXCEL公式,用户可以所见即所得的设计出任意复杂的表样,轻松实现中国式复杂报表。它的功能也是非常的丰富,比如说数据支持与整合、聚合报表、数据地图、Flash打印、交互分析等。

以上就是数据分析方法,有哪些的所有内容,从这里我们也可以看出,其实数据分析方法有很多,每一个企业都需要根据自己的实际情况以及实际的事件来选择分析的方法,如果大家还想了解更多与之有关的内容,欢迎关注我们文军营销的官网。

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