数据分析分类是什么

① 数据分析类型有哪些

1.描述性剖析

凭借描述性剖析，咱们能够剖析和描述数据的特征。它处理信息汇总。描述性剖析与视觉剖析相结合，为咱们供给了全面的数据结构。

2.猜测剖析

凭借猜测剖析，咱们能够确认未来的成果。基于对历史数据的剖析，咱们能够猜测未来。它利用描述性剖析来生成有关未来的猜测。凭借技能进步和机器学习，咱们能够获得有关未来的猜测见地。

3.诊断剖析

有时，企业需求对数据的性质进行批判性考虑，并深化了解描述性剖析。为了找到数据中的问题，咱们需求找到可能导致模型功能欠安的异常模式。

4.标准剖析

标准剖析结合了以上一切剖析技能的见地。它被称为数据剖析的终究范畴。标准剖析使公司能够根据这些决策制定决策。它大量运用人工智能，以便于公司做出谨慎的事务决策。

② 数据分类是什么意思

数据分析之数据分类了解 原创
2018-07-27 21:47:18
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Eric_zh69

码龄5年

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一、分类数据
分类数据代表着对象的属性特点。诸如人群的性别、语言、国籍大都属于分类数据。分类数据通常也可以用数值表示（例如1表示女性而0表示男性），但需要注意的是这一数值并没有数学上的意义仅仅是分类的标记而已。

1、定类数据

是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉’‘回’‘满’，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。下图中表示的便是一个样本典型的分类数据，分别描述了个体的性别和语言属性

2、定序数据

具有内在固有大小或高低顺序，一般可以用数值或字符表示。它相对于定类数据类型来说存在一种程度有序现象

如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；

上图中的四个选项依次表示了不同的受教育程度，但却无法量化初级教育与高中的差别和高中与大学差别间的不同。定序数据缺乏对于特征间差别的量化使得它更多的只能用于评价利于情绪和用户满意度等一系列非数值特征。

二、数值数据
1. 定距数据

通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；

定距变量用于表示对象等差属性的描述方法。当我们使用定距变量时我们可以明确的知道数值间的顺序和差别，并计量这种差别。对于温度的描述就是一个定距数据典型的例子。

但定距变量存在的问题在于它没有一个绝对的基准零值，对于上图中的温度来说0度并不意味着没有温度。对于定距变量来说我们可以进行加减操作却无法进行乘除或者比例计算操作。由于不存在绝对零值使得描述性和推理性的统计方法都无法在定距数据上应用。

2. 定比数据

定比数据和定距数据一样都是有序的数据排列，但定比数据存在一个绝对的零值，所描述的都是具有零值基准的变

③ 数据分析常见类型有哪些

1. 描述性分析

通过描述性分析这一手段，我们可以分析和描述数据的特征。这是一个处理信息汇总的好方法。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。

在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式展现出来。在企业中，描述性分析多用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。

2. 预测分析

借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们甚至可以预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测，借助技术进步和机器学习，能够获得有关未来的预测性见解。

预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据来熟练地执行预测模型及其调整从而获得较为准确的预测，这需要我们精通机器学习并开发有效的模型。

3. 诊断分析

有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要对一些分析进行诊断。

4. 规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解吗，它被称为数据分析的最终领域，规范分析使公司可以根据这些数据结论制定相关决策。

规范分析需要大量使用人工智能，以方便公司做出谨慎的业务决策，像Facebook、Netflix、Amazon和Google之类的大公司正在使用规范分析来制定关键业务决策。

④ 数据分析模式有几种分别是什么呢

数据分析模式可以分为三种，分别是探索性数据分析，描述性数据分析，和推断性数据分析。这个难易程度，依次递增，下面我就具体跟你说一下吧。

第一种，探索性数据分析。首先当你拿到一个项目的时候，你这个时候是没有现成的数据的，找什么数据你也不知道。你只能先通过别人之前所做的和你这个项目相关的研究，看看别人是怎么做出来的，利用到哪些数据，你才能开始你的项目。这个时候，因为一切还处于探索阶段，所以你这个阶段用的数据在你之后的工作都不一定能用哪个的上，你只是把所有相关的数据都做个分析，才能得出哪些数据有用，哪些数据没用，然后把这些没用的数据给剔除掉，把有用的信息留着。

第二种，描述性数据分析，这个就是把你留下来的数据，做一个简单的分析，通常是利用数据，画出图表，这样你就能够很容易看出数据的一些特征，比如说先箱线图就很容易看出这个数据的最大值，最小值，中位数，分位数等，这个也属于比较基础的数据分析。

第三种，推断性数据分析，这个就属于比较高级的数据分析了。这个阶段就会运用到各种方法，比如说回归分析爱，参数估计等等。你就需要建立模型来对数据进行分析，通过分析各个数据之间的关系，看看它们有没有因果关系，没有的话也可以做一下相关关系，建立过模型之后就可以对未来进行预测。

⑤ 数据分析有哪些分类

​按数据分析面对的问题不同分类：战略、运营

战略分析：是为了解决公司战略方向问题，回答要向哪里去的问题。

此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维；

所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据。

战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略

运营分析：不同于战略分析，运营分析以解决实际运营问题为目标，比较微观。

需要分析者对公司业务模式、运营细节有深入的了解；

使用的数据以公司内部数据为主。

此类分析最重要的是，分析结果要能够与运营结合，并能有效落地

按数据分析服务的部门不同分类：业务、数据

业务分析：此类分析由业务部门发起，提交给分析师执行，最终结果交付给业务部门。此类分析一般在最终的价值发现环节效率较高，问题的针对性较强。

数据分析：此类分析由数据部门发起，最终结果视具体情况可能提高给业务部门或者管理层。由于此类分析的视角不同于业务分析，在最终的价值发现和实现环节需要与业务部门的深入沟通。同时，也正是由于视角不同，会经常发现业务部门没有发现或者忽视的问题。

数据分析按分析的范围不同分类：行业、公司、部门、业务环节

行业分析：目的是总结和预测整个行业的过去和未来的发展趋势，时间窗口一般在1年以上。使用场景较多的是在投资公司中或者很多公司的市场宣传稿中会出现。行业分析的对象是商业模式或者业务形态，关注的是资金、市场格局、用户需求的变化和各企业的应对。最有价值和最难的是要提前预测行业的增长爆发点和衰退的转折点。

公司分析：目的是结合行业分析对公司业务发展做出诊断，给公司发展提供决策建议。时间窗口一般在一年以内，在公司战略决策会发挥较大的作用。SWOT等方法适合在公司分析中使用。分析者首先要认清企业的商业模式，要与公司的管理者同步公司的短期和长期目标，了解企业的盈利来源和运作方式，通过公司内外部数据的对比发现运营中的问题和商机。在这个过程中，了解市场和竞品的动态是非常重要的。

部门分析：目的是对部门职能范围内的业务发展做出正确的诊断并给出适当的建议。前提是能充分理解部门在整个公司中的角色和地位、该部门与其他部门的协作关系、在工作流程中的上下游关系。基于以上理解，以配合公司业务发展为目的，以提升部门KPI或某个关键任务为分析目标，利用公司和部门运营数据去做分析。此类分析中，理解公司业务、有产品和业务思维很重要，指标的分解、对比，数据变化的归因往往是常用的分析方法。

业务环节分析：这是数据分析在业务最细粒度的应用。分析者只需要关注非常具体的某个业务环节，让大家感兴趣的是这个业务环节数据的变化原因和改善方式。此时分析的指标经常是确定的，目标也很直接。但所谓牵一发动全身，这个环节的变化通常是由其他环节的变化引起的。所以万万不能走入一叶障目不见泰山的误区。

数据分析按项目的阶段不同分类：咨询、实施

咨询分析：以前有过跟咨询公司合作的经历。在项目开始阶段，乙方通常需要花很多时间讨论项目立项的必要性、收益等，以此来说服甲方老板，你懂的。但是，我要说的是，即使是公司自行研发的项目，在立项阶段，数据分析需要做的是树立目标。通过数据分析，可以对业务有一个全面的诊断，发现问题，提出项目需要改善的主要指标，并预测出项目上线后的收益。立项是需要管理层批准的，因此这个阶段的分析需要简明扼要、一针见血，分析结果的呈现起着至关重要的作用。

实施分析：项目开始后，数据分析需要做的是过程控制。除了项目目标涉及的主要指标需要持续关注之外，还需要关注过程类指标。所谓过程类指标，是指能够反映出项目执行内容的数据。因为主要指标的表现通常是滞后的，而且是若干因素影响的结果，过程指标是为了明确各影响因素的作用效果。比如项目目标是提升使用时长，项目内容可能包括提升新用户和老用户的使用时长，那么则应该把新老用户的时长作为指标单独监控和分析。

⑥ spss数据分析有哪些类型

1、定类数据

又称类别尺度，按事物的某种属性对其进行平行的分类或分组。(只能测度事物之间的类别差，其他差别无法得知)例：按照性别将人口分为男、女两类，按肤色分为白种人、黄种人、棕种人、黑种人四类，按洲别分为亚洲人、欧洲人、美洲人、非洲人、澳洲人五类。

2、定序数据

又称顺序尺度，是对事物之间等级差别和顺序差别的一种测度。它不仅可以测度类别差，还可以测度次序差。(不能测量类别之间的准确差值，只能比较大小，不能进行加、减、乘、除数学运算)例：人可以根据年龄分为幼年、少年、青年、中年、壮年、老年等类。满意程度可分为非常满意、比较满意、没有不满、不满意、很不满意几类。

3、定距数据

又称间隔尺度，是对事物类别或次序之间距离的测度。该尺度通常使用自然或物理单位作为计量尺度。例：30°C和20℃之间相差10℃，-30°C和-20℃之间也是相差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。定距数据可以进行加、减运算，不能进行乘、除运算。其原因为定距尺度中没有绝对零点(定距尺度中的“0”是作为比较的标准，不表示没有)。

4、定比数据

又称比率尺度，由于定比尺度有绝对零点(定比尺度中的“0”表示没有，或者是理论上的极限)。因此，不仅可以进行加减运算，还可以进行乘除运算。例如，绝对温度300K(27℃)时理想气体的体积273K(0℃)时的1.1倍，温度比也是1.1倍，则绝对温度和体积都是定比尺度。一般来说，定比尺度的数据不可能取负值。一般也不会取零值，因为要么就是不存在了，要么就是极限情况。如，绝对零度只能无限接近，不可能完全达到。如果一个物体的体积为零，那么它要么不存在，要么是数学中的抽象概念，比如，几何中的点、线、面的体积都为零。而一个人的年龄为0时呢?作为社会学意义上的人，可以认为它是极限(开始);作为生物学上的人，则是定距尺度的。

⑦ 数据分析有哪些分类

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。