常用的数据分析图表及方法介绍 1
也许你是一位管理客户的负责人，当你看到客户响应率降低，你想知道原因；也许你是一家公司的营销经理，当你看到注册数量下降，你想确定哪个指标出现问题。无论出现什么问题，找出导致问题的原因以及如何解决问题现在都是你的首要任务。下面我们就来谈谈最常用的数据分析图表及方法。
一、基本图表分析
1.对比分析
•预警分析
用预警色、图标集等方式对关键指标进行预警
•进度分析
展现目标完成情况的分析方法
• 差异分析
多个样本之间的差异程度
• 纵向对比（时间序列的趋势分析）
时间序列分析，同一指标不同时间下的对比
• 横向对比
部分与总体，部分与部分或是对象与对象之间的对比
•同环比分析
同比：本期值与同期值之间的对比
环比：本期值与上期值之间的对比
2.结构分析
•构成分析
反映同一指标或多种指标状态及数值变化情况的分析方法
• 杜邦分析
杜邦分析是一种广泛用于财务比率分析的模型，用于指定公司提高股本回报率（ROE）的分析方法。该模型将ROE比率分为三个部分：利润率，资产周转率和财务杠杆率，以确定每个组成部分的影响。
杜邦模型表示如下：
ROE =利润率×资产周转率×财务杠杆率
或者：
ROE =净收入/净销售额 × 净销售额/总资产 × 总资产/股东权益总额
•利润率 这个比率反映了公司从每一美元销售中获利的实力。
•资产周转率 该比率衡量公司使用其资产产生销售的效率。
•财务杠杆或股权乘数 该比率显示了公司使用债务融资的程度。比率值越大，预期ROE的风险越大且不确定。
杜邦分析的目标不是计算ROE，而是确定影响ROE的因素。如果投资者对目前的净资产收益率不满意，管理层可以分析导致其当前价值的问题，并尝试解决这些问题。
二、常见统计分析方法
1.相关性分析
相关性分析显示一个变量与另一个变量有何种相关关系。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。
2.回归分析
回归分析是对一个变量值与另一个变量值间差异的定量预测。回归模拟因变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。还能用回归线显示这些关系是强还是弱。
另外需要注意的是，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键的供应商或最畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让你忽略这些异常值。
3.假设检验
假设检验是数理统计学中根据一定的假设条件，由样本推及总体的一种统计分析方法。主要是针对问题的需要对所研究的总体提出某种假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。针对两个数据集之间的统计关系提出了一个假设，并将其作为替代方案进行比较理想化的零假设，提出两个数据集之间没有关系。
掌握了数据分析基本图表及分析方法后，CDA数据分析师认为有一点需要注意：“在用简单的语言表达你希望解决的问题之前，不要敲下第一行代码”。 简而言之，如果你无法用简单的语言解释你要解决的业务问题，那么任何数据分析都无法解决问题。
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