數據分析分類是什麼

① 數據分析類型有哪些

1.描述性剖析

憑借描述性剖析，咱們能夠剖析和描述數據的特徵。它處理信息匯總。描述性剖析與視覺剖析相結合，為咱們供給了全面的數據結構。

2.猜測剖析

憑借猜測剖析，咱們能夠確認未來的成果。基於對歷史數據的剖析，咱們能夠猜測未來。它利用描述性剖析來生成有關未來的猜測。憑借技能進步和機器學習，咱們能夠獲得有關未來的猜測見地。

3.診斷剖析

有時，企業需求對數據的性質進行批判性考慮，並深化了解描述性剖析。為了找到數據中的問題，咱們需求找到可能導致模型功能欠安的異常模式。

4.標准剖析

標准剖析結合了以上一切剖析技能的見地。它被稱為數據剖析的終究范疇。標准剖析使公司能夠根據這些決策制定決策。它大量運用人工智慧，以便於公司做出謹慎的事務決策。

② 數據分類是什麼意思

數據分析之數據分類了解 原創
2018-07-27 21:47:18
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Eric_zh69

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一、分類數據
分類數據代表著對象的屬性特點。諸如人群的性別、語言、國籍大都屬於分類數據。分類數據通常也可以用數值表示（例如1表示女性而0表示男性），但需要注意的是這一數值並沒有數學上的意義僅僅是分類的標記而已。

1、定類數據

是指沒有內在固有大小或高低順序，一般以數值或字元表示的分類數據。如性別變數中的男、女取值，可以分別用1、 2表示，民族變數中的各個民族，可以用『漢』『回』『滿』等字元表示等。這里，無論是數值型的1、 2 還是字元型的『漢』『回』『滿』，都不存在內部固有的大小或高低順序，而只是一種名義上的指代。下圖中表示的便是一個樣本典型的分類數據，分別描述了個體的性別和語言屬性

2、定序數據

具有內在固有大小或高低順序，一般可以用數值或字元表示。它相對於定類數據類型來說存在一種程度有序現象

如職稱變數可以有低級、中級、高級三個取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變數可以有老、中、青三個取值，分別用A B C表示等。這里，無論是數值型的1、2 、3 還是字元型的A B C ，都是有大小或高低順序的，但數據之間卻是不等距的。因為，低級和中級職稱之間的差距與中級和高級職稱之間的差距是不相等的；

上圖中的四個選項依次表示了不同的受教育程度，但卻無法量化初級教育與高中的差別和高中與大學差別間的不同。定序數據缺乏對於特徵間差別的量化使得它更多的只能用於評價利於情緒和用戶滿意度等一系列非數值特徵。

二、數值數據
1. 定距數據

通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續型數據，也包括諸如人數、商品件數等離散型數據；

定距變數用於表示對象等差屬性的描述方法。當我們使用定距變數時我們可以明確的知道數值間的順序和差別，並計量這種差別。對於溫度的描述就是一個定距數據典型的例子。

但定距變數存在的問題在於它沒有一個絕對的基準零值，對於上圖中的溫度來說0度並不意味著沒有溫度。對於定距變數來說我們可以進行加減操作卻無法進行乘除或者比例計算操作。由於不存在絕對零值使得描述性和推理性的統計方法都無法在定距數據上應用。

2. 定比數據

定比數據和定距數據一樣都是有序的數據排列，但定比數據存在一個絕對的零值，所描述的都是具有零值基準的變

③ 數據分析常見類型有哪些

1. 描述性分析

通過描述性分析這一手段，我們可以分析和描述數據的特徵。這是一個處理信息匯總的好方法。描述性分析與視覺分析相結合，為我們提供了全面的數據結構。

在描述性分析中，我們處理過去的數據以得出結論，並以儀錶板的形式展現出來。在企業中，描述性分析多用於確定關鍵績效指標或KPI以評估企業績效。

2. 預測分析

藉助預測分析，我們可以確定未來的結果。基於對歷史數據的分析，我們甚至可以預測未來。它利用描述性分析來生成有關未來的預測，藉助技術進步和機器學習，能夠獲得有關未來的預測性見解。

預測分析是一個復雜的領域，需要大量數據來熟練地執行預測模型及其調整從而獲得較為准確的預測，這需要我們精通機器學習並開發有效的模型。

3. 診斷分析

有時，企業需要對數據的性質進行批判性思考，並深入了解描述性分析。為了找到數據中的問題，我們需要對一些分析進行診斷。

4. 規范分析

規范分析結合了以上所有分析技術的見解嗎，它被稱為數據分析的最終領域，規范分析使公司可以根據這些數據結論制定相關決策。

規范分析需要大量使用人工智慧，以方便公司做出謹慎的業務決策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之類的大公司正在使用規范分析來制定關鍵業務決策。

④ 數據分析模式有幾種分別是什麼呢

數據分析模式可以分為三種，分別是探索性數據分析，描述性數據分析，和推斷性數據分析。這個難易程度，依次遞增，下面我就具體跟你說一下吧。

第一種，探索性數據分析。首先當你拿到一個項目的時候，你這個時候是沒有現成的數據的，找什麼數據你也不知道。你只能先通過別人之前所做的和你這個項目相關的研究，看看別人是怎麼做出來的，利用到哪些數據，你才能開始你的項目。這個時候，因為一切還處於探索階段，所以你這個階段用的數據在你之後的工作都不一定能用哪個的上，你只是把所有相關的數據都做個分析，才能得出哪些數據有用，哪些數據沒用，然後把這些沒用的數據給剔除掉，把有用的信息留著。

第二種，描述性數據分析，這個就是把你留下來的數據，做一個簡單的分析，通常是利用數據，畫出圖表，這樣你就能夠很容易看出數據的一些特徵，比如說先箱線圖就很容易看出這個數據的最大值，最小值，中位數，分位數等，這個也屬於比較基礎的數據分析。

第三種，推斷性數據分析，這個就屬於比較高級的數據分析了。這個階段就會運用到各種方法，比如說回歸分析愛，參數估計等等。你就需要建立模型來對數據進行分析，通過分析各個數據之間的關系，看看它們有沒有因果關系，沒有的話也可以做一下相關關系，建立過模型之後就可以對未來進行預測。

⑤ 數據分析有哪些分類

​按數據分析面對的問題不同分類：戰略、運營

戰略分析：是為了解決公司戰略方向問題，回答要向哪裡去的問題。

此類分析通常比較宏觀，需要分析者有大局觀、有戰略思維；

所用的數據除了公司內部的數據，還需要競品數據、行業數據。

戰略分析的方法：需要從競品及行業數據中發現行業發展趨勢及競品的戰略定位，同時結合公司內部數據，可以發現相對於行業和競品發展，內部在哪些地方存在不足，以此制定進攻和防守策略

運營分析：不同於戰略分析，運營分析以解決實際運營問題為目標，比較微觀。

需要分析者對公司業務模式、運營細節有深入的了解；

使用的數據以公司內部數據為主。

此類分析最重要的是，分析結果要能夠與運營結合，並能有效落地

按數據分析服務的部門不同分類：業務、數據

業務分析：此類分析由業務部門發起，提交給分析師執行，最終結果交付給業務部門。此類分析一般在最終的價值發現環節效率較高，問題的針對性較強。

數據分析：此類分析由數據部門發起，最終結果視具體情況可能提高給業務部門或者管理層。由於此類分析的視角不同於業務分析，在最終的價值發現和實現環節需要與業務部門的深入溝通。同時，也正是由於視角不同，會經常發現業務部門沒有發現或者忽視的問題。

數據分析按分析的范圍不同分類：行業、公司、部門、業務環節

行業分析：目的是總結和預測整個行業的過去和未來的發展趨勢，時間窗口一般在1年以上。使用場景較多的是在投資公司中或者很多公司的市場宣傳稿中會出現。行業分析的對象是商業模式或者業務形態，關注的是資金、市場格局、用戶需求的變化和各企業的應對。最有價值和最難的是要提前預測行業的增長爆發點和衰退的轉折點。

公司分析：目的是結合行業分析對公司業務發展做出診斷，給公司發展提供決策建議。時間窗口一般在一年以內，在公司戰略決策會發揮較大的作用。SWOT等方法適合在公司分析中使用。分析者首先要認清企業的商業模式，要與公司的管理者同步公司的短期和長期目標，了解企業的盈利來源和運作方式，通過公司內外部數據的對比發現運營中的問題和商機。在這個過程中，了解市場和競品的動態是非常重要的。

部門分析：目的是對部門職能范圍內的業務發展做出正確的診斷並給出適當的建議。前提是能充分理解部門在整個公司中的角色和地位、該部門與其他部門的協作關系、在工作流程中的上下游關系。基於以上理解，以配合公司業務發展為目的，以提升部門KPI或某個關鍵任務為分析目標，利用公司和部門運營數據去做分析。此類分析中，理解公司業務、有產品和業務思維很重要，指標的分解、對比，數據變化的歸因往往是常用的分析方法。

業務環節分析：這是數據分析在業務最細粒度的應用。分析者只需要關注非常具體的某個業務環節，讓大家感興趣的是這個業務環節數據的變化原因和改善方式。此時分析的指標經常是確定的，目標也很直接。但所謂牽一發動全身，這個環節的變化通常是由其他環節的變化引起的。所以萬萬不能走入一葉障目不見泰山的誤區。

數據分析按項目的階段不同分類：咨詢、實施

咨詢分析：以前有過跟咨詢公司合作的經歷。在項目開始階段，乙方通常需要花很多時間討論項目立項的必要性、收益等，以此來說服甲方老闆，你懂的。但是，我要說的是，即使是公司自行研發的項目，在立項階段，數據分析需要做的是樹立目標。通過數據分析，可以對業務有一個全面的診斷，發現問題，提出項目需要改善的主要指標，並預測出項目上線後的收益。立項是需要管理層批準的，因此這個階段的分析需要簡明扼要、一針見血，分析結果的呈現起著至關重要的作用。

實施分析：項目開始後，數據分析需要做的是過程式控制制。除了項目目標涉及的主要指標需要持續關注之外，還需要關注過程類指標。所謂過程類指標，是指能夠反映出項目執行內容的數據。因為主要指標的表現通常是滯後的，而且是若干因素影響的結果，過程指標是為了明確各影響因素的作用效果。比如項目目標是提升使用時長，項目內容可能包括提升新用戶和老用戶的使用時長，那麼則應該把新老用戶的時長作為指標單獨監控和分析。

⑥ spss數據分析有哪些類型

1、定類數據

又稱類別尺度，按事物的某種屬性對其進行平行的分類或分組。(只能測度事物之間的類別差，其他差別無法得知)例：按照性別將人口分為男、女兩類，按膚色分為白種人、黃種人、棕種人、黑種人四類，按洲別分為亞洲人、歐洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五類。

2、定序數據

又稱順序尺度，是對事物之間等級差別和順序差別的一種測度。它不僅可以測度類別差，還可以測度次序差。(不能測量類別之間的准確差值，只能比較大小，不能進行加、減、乘、除數學運算)例：人可以根據年齡分為幼年、少年、青年、中年、壯年、老年等類。滿意程度可分為非常滿意、比較滿意、沒有不滿、不滿意、很不滿意幾類。

3、定距數據

又稱間隔尺度，是對事物類別或次序之間距離的測度。該尺度通常使用自然或物理單位作為計量尺度。例：30°C和20℃之間相差10℃，-30°C和-20℃之間也是相差10℃。再比如，1等星比2等星亮10倍，0等星比1等星亮10倍，-1等星又比0等星亮10倍。定距數據可以進行加、減運算，不能進行乘、除運算。其原因為定距尺度中沒有絕對零點(定距尺度中的“0”是作為比較的標准，不表示沒有)。

4、定比數據

又稱比率尺度，由於定比尺度有絕對零點(定比尺度中的“0”表示沒有，或者是理論上的極限)。因此，不僅可以進行加減運算，還可以進行乘除運算。例如，絕對溫度300K(27℃)時理想氣體的體積273K(0℃)時的1.1倍，溫度比也是1.1倍，則絕對溫度和體積都是定比尺度。一般來說，定比尺度的數據不可能取負值。一般也不會取零值，因為要麼就是不存在了，要麼就是極限情況。如，絕對零度只能無限接近，不可能完全達到。如果一個物體的體積為零，那麼它要麼不存在，要麼是數學中的抽象概念，比如，幾何中的點、線、面的體積都為零。而一個人的年齡為0時呢?作為社會學意義上的人，可以認為它是極限(開始);作為生物學上的人，則是定距尺度的。

⑦ 數據分析有哪些分類

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。