本站原创在前三期我们已经了解了数据处理的目的、方法及操作.处理好数据后,就可以进行数据分析了.我们在开展数据分析时,不仅要会用数据分析工具,还必须懂数据分析方法,没有理论的指导,就无法知晓该从哪方面入手.那么,可采用什么方法进行分析呢?在本期笔者将介绍一些常用的数据分析方法.
大家还记得数据分析的三大作用吗?我们来做下回顾：
（1）现状分析：告诉你过去发生了什么；
（2）原因分析：告诉你为什么发生了；
（3）预测分析：告诉你将来发生什么.
明确数据分析这三大作用后,那么大家是否思考过这三大作用都要通过什么方法来实现呢?现在我们就来看看数据分析三大作用都需要用哪些数据分析方法来实现.这三大作用基本可分别对应对比、细分、预测三大基本方法,每个基本方法都有相应具体的数据分析方法,如对比基本方法下有对比分析、分组分析、结构分析、交叉分析、矩阵分析、综合评价分析等,这些方法核心关 键 词都是对比.下面我们就来学习这几个常用的分析方法.
对比分析法
第一个数据分析方法就是对比分析法.它可是数据分析的基本方法之一.对比分析法,是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性.对比分析的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距,并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少.
对比分析法可分为静态比较和动态比较两类.
（1）静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较,简称横比.
（2）动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较,简称纵比.
这两种方法既可单独使用,也可结合使用.进行对比分析时,可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标,也可将它们结合起来进行对比.比较的结果可用相对数表示,如百分数、倍数等指标.
目前对比分析常用的有以下几个维度：
（1）与目标对比.实际完成值与目标进行对比,属于横比.例如每个公司每年都有自己的业绩目标或计划,所以首先可将目前的业绩与全年的业绩目标进行对比,看是否完成目标.
（2）不同时期对比.选择不同时期的指标数值作为对比标准,属于纵比.与去年同期对比简称同比,与上个月完成情况对比简称环比.通过对比自身在不同时间点上的完成情况,就可知道自身是进步还是退步.
（3）同级部门、单位、地区对比.与同级部门、单位、地区进行对比,属于横比.这样可了解自身某一方面或各方面的发展水平在公司、集团内部或各地区处于什么样的位置,明确哪些指标是领先的,哪些指标是落后的,进而找出下一步发展的方向和目标.
（4）行业内对比.与行业中的标杆企业、竞争对手或行业的平均水平进行对比,属于横比.同样我们也可了解自身某一方面或各方面的发展水平在行业内处于什么样的位置,明确哪些指标是领先的,哪些指标是落后的,进而找出未来发展的方向和目标.
（5）活动效果对比.对某项营销活动开展前后进行对比,属于纵比.做这样的比较可以分析营销活动开展得是否有效果,效果是否明显；还可对企业投放广告的前后业务状况进行对比分析,了解投放的广告是否有效果,如品牌知名度是否提升、产品销量是否有大幅增长等.
对比分析的维度不限于以上5点,这里只是列出常用的5种维度,当然还有其他维度,可根据自己的实际情况采用不同的维度进行对比分析.
进行对比分析时还要考虑以下几点因素：
（1）指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致,即要用同一种单位或标准去衡量.如果各指标的口径范围不一致,必须进行调整之后才能进行对比.没有统一的标准,就无法比较.例如600美元与3000元人民币就无法直接比较,需要根据当期的汇率进行换算后才可进行比较,否则不具有可比性.
（2）对比的对象要有可比性.例如不能拿广州市与华西村、美国与亚洲进行对比.总之对比对象之间相似之处越多,可比性就越强.因此,我们在选择和确定对比对象时,一定要分析它们是否具有对比的意义.
（3）对比的指标类型必须一致.无论绝对数指标、相对数指标,还是其他不同类型的指标,在进行对比时,双方必须统一.例如2012年广州的GDP值与2012年深圳GDP增长率,是无法进行对比的.
分组分析法
数据分析不仅要对总体的数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体内部进行分组分析.分组分析法是一种重要的数据分析方法,这种方法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标志（指标）,把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以揭示其内在的联系和规律性.
分组的目的就是为了进行组间对比,是把总体中具有不同性质的对象区分开,把性质相同的对象合并在一起,保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性,以便进一步运用各种数据分析方法来解构内在的数量关系,因此分组分析法必须与对比分析法结合运用.
分组分析法的关键在于确定组数与组距.在数据分组中,各组之间的取值界限称为组限,一个组的最小值称为下限,最大值称为上限；上限与下限的差值称为组距；上限值与下限值的平均数称为组中值,它是一组变量值的代表值.
结构分析法
结构分析法是指研究总体内各部分与总体之间关系的分析方法,即总体内各部分占总体的比例.一般某部分的比例越大,说明其重要程度越高,对总体的影响也就越大.例如通过对国民经济的构成分析,可以得到国民经济在生产、流通、分配各环节占国民经济的比重,或是各部门贡献比重,揭示各部分之间的相互联系及其变化规律.
结构分析法的优点是简单实用,在实际的企业运营分析中,市场占有率就是一个非常经典的应用.
交叉分析法
交叉分析法通常用于分析两个或两个以上分组变量（字段）之间的关系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析,所以也叫交叉表分析法.交叉表当然也有二维以上的,维度越多,交叉表就越复杂,所以在选择几个维度的时候需要根据分析的目的决定.
交叉分析的原理就是从数据的不同维度综合进行分组细分,以进一步了解数据的构成、分布特征.
矩阵分析法
矩阵分析法是指根据事物（如产品、怎么写作等）的两个重要属性（指标）作为分析的依据,进行分类关联分析,进而找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法.
矩阵以属性A为横轴,属性B为纵轴,组成一个坐标系,在两坐标轴上分别按某一标准（可取平均值、经验值、行业水平等）进行刻度划分,构成4个象限,将要分析的每个事物对应投射至这4个象限内,进行交叉分类分析,直观地将两个属性的关联性表现出来,进而分析每一个事物在这两个属性上的表现,因此它也称为象限图分析法.
综合评价分析法
综合评价分析法是针对事物不同方面的数量特征,运用数学、统计等方法,得出综合数量水平的一种分析方法.综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价.如不同国家的经济实力,不同地区的社会发展水平,各企业经济效益评价、企业内各员工绩效评价等,都可以运用这种方法.进行综合评价分析,主要有5个步骤：
步骤1：确定综合评价指标体系,即包含哪些指标；
步骤2：收集数据并进行不同计量单位的数据标准化处理；
步骤3：确定指标体系中各指标的权重；
步骤4：对经过处理后的指标进行汇总计算综合得分；
步骤5：根据综合得分对参评对象进行排序,得出结论.
高级数据分析方法
除了上述介绍的一些常用的基本数据分析方法外,工作中还会涉及一些高级的数据分析方法以解决我们的业务问题.上图为各种研究分析方向对应可使用的高级分析方法索引,可供大家参考使用,有需要可查阅相关资料进一步学习.
编辑：单之卉/：szh@bjstats.gov.