資料分析實用的4種分析方法

正態分佈圖怎麼分析

在日常工作中資料分析主要是為了支援業務，而業務很大程度上是圍繞使用者進行的，因而可以從使用者場景出發來具體選擇資料工具。使用者場景主要分成三大類：

第一類是洞察，要去觀察和找到我們使用者當中的一些特點規律。

第二類是捕獲，目的其實是為了抓住我們的使用者，抓住我們的使用者內容。

第三大類是關於沉澱，這種的場景是指的我們如何把使用者真正的沉澱下來，為未來更多的業務做有效的發展。

不同的資料分析師可以解釋相同的資料。結論可能不同甚至相反，但結論不對或錯，所以從客觀資料到主觀人都需要有一些科學的分析方法作為橋樑，幫助資料資訊更好，更全面，更快。

資料分析是從資料中提取有價值資訊的過程，過程中需要對資料進行各種處理和歸類，只有掌握了正確的資料分類方法和資料處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是資料分析員必備的4種資料分析方法：

資料分析實用方法論

術，是戰術，是行之有效的方法論。在資料分析領域，如何挖掘資料價值，讓資料直觀呈現併為我所用，資料視覺化可謂功不可沒。

然而你所用的視覺化展現方式是不是真正直觀而清晰地表達出了資料背後的價值，他們之間是否完全合拍？是你需要考慮的。這裡為大家提供一些思路。

比較類

不論是基於時間的縱向比較還是基於分類的橫向比較，被統稱為比較類資料，發散開來可以有如下展現形式：

構成類

構成又被稱作佔比，這類圖表主要用於展示資料的組成結構，可以用於顯示同一維度上資料之間的佔比關係。比如各子公司的成本佔比、公司利潤的來源構成等。

分佈類

分佈類圖表可以較好的表現資料的分佈，通常用於展示連續資料上數值的分佈情況。例如，在企業進行質量管控過程中為了控制誤差，會選擇正態分佈圖。

聯絡類

聯絡類圖表表現形式與上述分佈類有些類似，可以呈現展示多個變數之間的關係。比如，樹木隨著年齡的增長越來越高，年齡和高度之間是否存在某種聯絡。