数据的分析公式
数据统计分析的方式 有什么？
数据分析的方法有哪些？
在数据统计分析中，数据分析逻辑思维是架构式的引导，具体分析问题时或是必须许多“方法专用工具”的。就如同初中里你需要解一元二次方法，可以用公式法、配方法、立即开平方式 、因式分解法。
数据统计分析里也是有方法，在一些常用的剖析情景下可以迅速应用，并且对将来搭建数据统计分析实体模型也是有协助。
下面就共享常用的5种数据分析方法，分别是：公式法、比照法、象限法，二八法，布氏漏斗法，经常多种多样融合一起应用。
注：关键偏逻辑思维方面的，根据业务流程问题对信息的探究性剖析，有别于技术专业应用统计学中的数据处理方法。
一、公式法
所说公式法便是对于某一指标值，用公式计算逐层溶解该指数的影响因素，这一我还在指标化逻辑思维中提起过。
举例说明：剖析某商品的销售额较低的缘故，用公式法溶解
某商品销售额=销售量 X 产品价格
销售量=渠道A销售量 渠道B销售量 渠道C销售量 …
渠道销售量=点一下用户数 X 提交订单率
点一下用户数=曝光量 X 点击量
第一层：寻找商品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 商品价格。是销售量过低或是价钱设定不科学？
第二层：寻找销售量的影响因素。剖析各渠道销售量，比照过去，是什么过低了。
第三层：剖析危害渠道销售量的要素。渠道销售量=点一下用户数X 提交订单率。是点一下用户数低了，或是提交订单量过低。如果是下单量过低，必须看一下该渠道的广告词具体内容对于的群体和商品具体受众群体合乎度提高不高。
第四层：剖析危害点一下的要素。点一下用户数=曝光量X点击量。是曝光量不足或是点击量太低，点击率低必须提升创意广告，曝光量则和投入的渠道相关。
根据对销售额的逐级拆卸，优化评定及其研究的粒度分布。
公式计算拆卸法是对于问题的等级式分析，在拆卸时，对要素逐层溶解，逐层剥尽。
二、比照法
对比法便是用2组或两组以上的信息开展较为，是最实用的方式 。
我们知道独立的数据信息没有意义，有比照才有差别。一些立即叙述事情的自变量，如长短、总数、相对高度、总宽等。根据比照获得比例数据信息，增长速度、高效率、经济效益等指标值，这才算是数据统计分析时经常使用的。
例如用以在时间维度上的同比和环比、年增长率、定基比，与竞争者的比照、类型间的比照、特点和特性比照等。对比法可以发觉数据信息变化趋势，应用经常，常常和其它方式 配搭应用。
下面的图的AB企业销售额比照，尽管A企业销售额整体增涨且高过B企业，可是B企业的增长速度迅速，高过A企业，即使中后期增长速度下滑了，最终的销售额或是超越。