常用的报告数据处理方法有哪些

㈠ 常用数据分析处理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

3、分组分析法

分组分析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。

4、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，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。

㈡ 常用的数据处理方法

前面所述的各种放射性测量方法，包括航空γ能谱测量，地面γ能谱测量和氡及其子体的各种测量方法，都已用在石油放射性勘查工作之中。数据处理工作量大的是航空γ能谱测量。

（一）数据的光滑

为了减少测量数据的统计涨落影响及地面偶然因素的影响，对原始测量数据进行光滑处理。消除随机影响。

放射性测量数据光滑，最常用的光滑方法是多项式拟合移动法。在要光滑测量曲线上任取一点，并在该点两边各取m个点，共有2m+1点；用一个以该点为中心的q阶多项式对这一曲线段作最小二乘拟合，则该多项式在中心点的值，即为平滑后该点的值。用此法逐点处理，即得光滑后的曲线，光滑计算公式（公式推导略）为

核辐射场与放射性勘查

式中：y_i+j、为第i点光滑前后的值；为系数；为规范化常数。

五点光滑的二次多项式的具体光滑公式为

核辐射场与放射性勘查

如果一次光滑不够理想，可以重复进行1～2次，但不宜过多重复使用。

光滑方法，还有傅里叶变换法，以及多点平均值法，多点加权平均值法等。

使用那种方法选定之后，一般都通过编程存入计算机，进行自动化处理。

图7-2-1是美国东得克萨斯州一个油田上的航空γ放射性异常中的两条剖面图（A-B和B-C）。经过光滑处理后，低值连续，清晰明显，与油田对应的位置较好。说明四个油藏都在铀（w（U））和钾（w（K））的低值位置。

图7-2-1 美国东得克萨斯油田航空γ放射性异常剖面图

（二）趋势面分析方法

趋势分析主要反映测量变量在大范围（区域）连续变化的趋势。在原始数据中常含有许多随机误差和局部点异常，直观反映是测量曲线上下跳动或小范围突变。使用趋势分析处理是为了得到研究区域辐射场的总体分布趋势。

趋势面分析，实质上是利用多元回归分析，进行空间数据拟合。根据计算方法不同，又可分为图解法趋势面分析和数学计算法趋势面分析。图解法趋势面分析的基本思路是对观测数据采用二维方块取平均值法，或滑动平均值法计算趋势值。方块平均值法是对每一方块内的数据取平均值，作为该方块重心点的趋势值。滑动平均值法是设想一个方框，放在测区数据分布的平面图上，把落在方框内的测点数据取平均值，记在方框中心上，最后得到趋势面等值图。一般讲做一次是不够的，需要如此重复3～9次。一般都有专门程序可供使用（不作详述）。如图7-1-14（a）为原始数据等值图，中间有许多呈点状高值或低值分布，经过四次趋势面分析之后可以清楚地看出三个低值异常区。

计算法趋势面分析是选定一个数学函数，对观测数据进行拟合，给出一个曲线。拟合函数常用的有多项式函数，傅里叶级数，三角函数以及指数函数的多项式函数等。目前以二维多项式函数应用最多。

（三）岩性影响及其校正分析

不同岩石、不同土壤中放射性核素含量是有差别，有的相差还比较大，有的相差甚至超过10%～20%。这是油田放射性测量的主要影响因素。

一个测区可能出现不同土壤分布，把不同放射性水平的土壤上测量结果校正到同一水平（叫归一化方法）是非常重要的工作，主要有下面三种方法。

1.确定土壤核素含量的归一化方法

利用γ能谱测量资料，根据测区地质图或土壤分布图，分别统计总道的总计数率和铀、钍、钾含量的平均值。然后进行逐点校正，即逐点减去同类土壤的平均值，其剩余值即为异常值。

核辐射场与放射性勘查

式中：分别为第 i类土壤中测点 j的总计数和铀、钍、钾含量。分别为i类土壤的平均总计数和铀、钍、钾的平均值。分别为扣除各类土壤平均值后的剩余值，即为各测点不同土壤校正后的归一化的油田的放射性异常。根据需要可以用来绘制平面剖面图或等值线图，即为经过不同岩性（土壤）校正后的油田放射性异常图。

这个方法的缺点是计算工作量较大。

2.用钍归一化校正铀、钾含量

对自然界各种岩石中的钍、铀、钾含量的相关性研究（D.F.Saundr，1987），发现它们的含量具有很好的相关性（表7-2-2）；而且随岩性不同含量确有相应的增加或减小，据此可以利用钍的含量计算铀和钾的含量。钍有很好的化学稳定性，钍在地表环境条件下基本不流失。因此，利用钍含量计算出来的铀、钾含量，应当是与油藏存在引起的铀、钾

表7-2-2 几种岩石的钍、铀、钾含量

异常无关的正常值。用每点实测的铀、钾，减去计算的正常值，那么每个测点的铀、钾剩余值（差值）应当是油气藏引起的异常值。这样就校正了岩性（土壤）变化的影响。

对于航空γ能谱测量的总道计数率，也同样可以用钍含量（或计数率）归一化校正总道计数率，效果也非常好。

具体方法如下。

1）对铀、钾的归一化校正。

2）根据航空γ能谱测量或地面γ能谱测量数据，按测线计算铀、钍、钾含量。根据岩石（土壤）中钍与铀，钍与钾的相关关系（表7-2-1），认为铀和钍存在线性关系，钾和钍存在对数线性关系，于是建立相应的拟合关系式。

核辐射场与放射性勘查

式中：A、B、A′、B′为回归系数（对每个测区得到一组常数）；w_i（Th）为测点i实测的钍含量；w_点i（U）、w_点i（K）为i点由钍含量计算的铀、钾含量。

计算每个测点的铀、钾剩余值：

核辐射场与放射性勘查

式中：w_i（U）、w_i（K）为测点i的实测值。剩余值Δw_i（U）和Δw_i（K）为油藏引起的异常值。

南阳-泌阳航空γ能谱测区，测得的钍、铀、钾含量，按钍含量分间隔，计算其平均值，列于表7-2-3。根据此表中数据，由（7-2-7）和（7-2-8）式得：

核辐射场与放射性勘查

表7-2-3 南阳-泌阳航空γ能谱计算的钍、铀、钾

3）对总道γ计数率的归一化校正。钍比较稳定，可以认为与油气藏形成的放射性异常无关。经研究得知，原岩的总道计数率（I_点i）与钍含量的对数值存在近似的线性关系，即

核辐射场与放射性勘查

根据γ能谱实测数据求得实测i点的总道计数率（I_i）与I_点i的差值：

核辐射场与放射性勘查

即为消除岩性影响的，由油气藏引起的γ总计数率异常值。

图7-2-2 钍归一化校正岩性影响的结果

图7-2-2为任丘双河油田，两条测线（1100线和11010线）。用钍归一化法，消除岩性影响的结果。油田边界高值和油田上方低值，除钾11010线外都比较明显清晰。与已知油田边界基本一致。

㈢ 数据处理的常用方法有

1、列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。
2、图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲,一个物理规律可以用三种方式来表述:文字表述、解析函数关系表述、图象表示。
3、图解法：是在图示法的基础上，利用已经作好的图线，定量地求出待测量或某些参数或经验公式的方法。
4、逐差法：由于随机误差具有抵偿性，对于多次测量的结果，常用平均值来估计最佳值，以消除随机误差的影响。
5、最小二乘法：通过实验获得测量数据后，可确定假定函数关系中的各项系数，这一过程就是求取有关物理量之间关系的经验公式。从几何上看，就是要选择一条曲线，使之与所获得的实验数据更好地吻合。

㈣ 数据处理方法有哪些

数据处理方法有：

1、标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：消除样本量纲的影响；消除样本方差的影响。主要用于数据预处理。

2、汇总：汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。执行汇总之前，应该花一些时间来清理数据，尤其要关注缺失值。

3、追加：追加节点将结构类似的表，选取一个主表，将另外的表追加在主表后面（相当于增加行记录）。注意：要追加文件，字段测量级别必须相似。例如，名义字段无法附加测量级别为连续的字段，即字段类型的相同。

4、导出：用户可以修改数据值并从现有数据中派生出新字段。可以根据一个或多个现有字段按6种方式创建出一个或者多个相同的新字段。

5、分区：分区节点用于生成分区字段，将数据分割为单独的子集或样本，以供模型构建的训练、测试和验证阶段使用。通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行测试，可以预判此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。

㈤ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈥ 调研报告数据分析方法有哪些

1、简单趋势

通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。

2、多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。

3、转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。

4、用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5、细查路径

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6、留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

㈦ 常用的数据分析方法有哪些

1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。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。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

㈧ 数据处理方式

什么是大数据：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），网络随便找找都有。

大数据处理流程：

1.是数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

数据采集：

1.批数据采集，就是每天定时去数据库抓取数据快照，我们用的maxComputer，可以根据需求，设置每天去数据库备份一次快照，如何备份，如何设置数据源，如何设置出错，在maxComputer都有文档介绍，使用maxComputer需要注册阿里云服务

2.实时接口调用数据采集，可以用logHub,dataHub,流数据处理技术,DataHub具有高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的特点。

高吞吐：最高支持单主题（Topic）每日T级别的数据量写入，每个分片（Shard）支持最高每日8000万Record级别的写入量。

实时性：通过DataHub ，您可以实时的收集各种方式生成的数据并进行实时的处理，

设计思路：首先写一个sdk把公司所有后台服务调用接口调用情况记录下来，开辟线程池，把记录下来的数据不停的往dataHub,logHub存储，前提是设置好接收数据的dataHub表结构

3.前台数据埋点，这些就要根据业务需求来设置了，也是通过流数据传输到数据仓库，如上述第二步。

数据处理：

数据采集完成就可以对数据进行加工处理，可分为离线批处理，实时处理。

1.离线批处理maxComputer，这是阿里提供的一项大数据处理服务，是一种快速，完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，编写数据处理脚本，设置任务执行时间，任务执行条件，就可以按照你的要求，每天产生你需要数据

2.实时处理：采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一大把，在这里讲一下大概处理过程，首先设置要读取得数据源，只要启动storm就会不停息的读取数据源。Spout，用来读取数据。Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。stream,用来传输流，Tuple的集合。Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。可以在里边写业务逻辑，storm不会保存结果，需要自己写代码保存，把这些合并起来就是一个拓扑，总体来说就是把拓扑提交到服务器启动后，他会不停读取数据源，然后通过stream把数据流动，通过自己写的Bolt代码进行数据处理，然后保存到任意地方，关于如何安装部署storm，如何设置数据源，网上都有教程，这里不多说。

数据展现：做了上述那么多，终于可以直观的展示了，由于前端技术不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式，第一种，直接读取数据库，把你计算好的数据，通过sql查出，需要配置数据源，读取数据之后按照给定的格式，进行格式化就可以展现出来

@jiaoready @jiaoready 第二种采用接口的形式，可以直接采用api，在数据区域配置为api，填写接口地址，需要的参数即可，这里就不多说了。