简洁清晰的表达：在呈现分析结果时，我们应该尽量避免使用过多的技术术语和过于复杂的图表，应该尽可能用简单、清晰、易懂的方式表述。
数据可视化：将大量数据集使用适当的可视化工具，如图表、地图等通俗易懂的方法进行展示，能够更好地揭示趋势和规律，并且容易做出结论，有助于让异常值及关键数据脱颖而出。
模型简化：最初应尝试使用基本模型（简洁）进行建模和预测，这样不仅有利于对多维度影响因素进行考虑，还能避免过度拟合导致过度复杂的情况下失去原始意义。
合理分类：根据需要将数据按类别或时间属性合理分类、划分，特别是在长期分析中，可以使数据变得更加干净、有效和易于比较和理解

人人都能用的基础方法，应该不涉及高等数学、统计学、运筹学、算法原理；不涉及复杂的业务逻辑、因果推断逻辑；不局限于特定的业务场景，有普适性。

简单好用才是硬道理。基于这个理念，我们为大家整理了九种基础分析方法。

希望为小伙伴们数据分析的学习带来便利，请感兴趣的小伙伴们，不要吝啬你们的三连，谢谢哦。

二、简单又好用的九种基础分析方法

三、单指标方法

3.1周期性分析法

咱们假设现在是夏天，你每天按时喝饮料。你想知道你每天喝饮料的量是否有规律可循？这时候你就可以用周期性分析法来进行分析。

1. 你需要将每天喝饮料的数据整理成时间序列形式，然后对其进行平滑处理，以消除一些随机噪声，得到更为平稳的曲线。

2. 你可以用周期性分析工具来拆分出不同的周期成分，比如每周和每月的周期变化，从而找到喝饮料的周期性规律。

3. 如果你发现每周五和周末喝饮料的量明显增加，那么你就可以对这些日期采取特别的措施，比如备足充足的饮料，或者提前调整工作和生活安排。

总之，周期性分析法就是通过对时间序列数据进行周期分解，寻找其中周期性变化规律的方法，可以帮助我们更好地了解和掌握数据中的规律，从而做出更为准确的预测和决策。

3.2结构分析法

我们可以用结构分析法来研究一个游戏的设计。

1.我们需要将游戏分解为不同的部分，如场景、角色、道具等，并分析它们之间的关系以及各自所扮演的角色。

2.我们可以深入研究每个部分，比如设计每个角色的特点和技能，选择合适的场景背景，制作符合游戏主题的道具等等。

3.我们要对整个游戏进行综合考虑，确保各个部分之间协调、统一，达到最佳的游戏体验效果。

通过这种方法，我们可以更好地了解游戏的设计和制作过程，找出其中存在的问题和不足，并提出相应的改进意见。同时，在游戏的用户体验上也更加注重细节，从而使得游戏更加丰富、有趣。

总之，结构分析法是一种非常实用的思维工具，无论是在游戏开发过程中还是其他领域的应用中，都可以帮助我们分解复杂的问题为简单的部分，并深入研究每个部分的细节和关系，从而使得最终的产品达到更好的效果和用户体验

3.3分层分析法

你知道吃火锅怎么选汤底吗？其实，我们可以用分层分析法来帮助我们作出决策。

1. 我们需要将各种不同的汤底分为几个类别，比如辣度、口味、健康程度等。

2. 我们给每个类别打分，比如在辣度这一类别中，我们可以将麻辣火锅、微辣火锅、清汤火锅等按照刺激程度从高到低打分。

3. 我们对每个类别进行权重分配，比如对于一个喜欢吃辣的人来说，辣度这一类别的权重可能会高一些。

4. 我们将每个汤底在各个类别中的得分与权重相乘，得出每个汤底的总得分，最终选出得分最高的汤底就好啦！

看，这样用分层分析法来选汤底不是很简单有趣吗？当然，分层分析法不仅可以应用在吃火锅这种小事上，还可以在企业战略制定、产品开发等领域中起到重要的作用哦！

四、多指标方法

4.1矩阵分析法

矩阵分析法一听就是很高大上的感觉，但是其实它就相当于排队打饭！

想象一下，你在食堂门口，正准备排队买饭。突然，来了一个大佬，拿了个小板凳，就直接插到了第一名！这是不是有点不公平？所以我们得想办法，用各种因素（比如你和大佬身体大小、口味偏好等）来评价谁应该排在前面！

于是你开始思考：哪些因素对我来说非常重要呢？是菜品种类还是时间效率啊？

接着，你又思考：我最喜欢的菜品类型是什么？而大佬呢？如果两个人喜好一致，那么时间效率也应该成为排队顺序的决定因素。

最后，你成功地用评估矩阵把所有因素列出来，并量化它们的重要性和事项之间的相互关系，再通过计算得出每个人正确的排队位置！就像在食堂排队一样简单易懂。

所以说，矩阵分析法并不神秘，就是编织多种因素之间的复杂关系，在各个方面取得更好的结果！

4.2指标拆解

指标拆解听起来挺吓人的，但其实就像是你决定要健身减肥，然后把目标切分成小块一样简单！

想象一下，你已经义无反顾地开始了自己的健身瘦身计划。但是，如果你只是盯着体重不放，可能会让自己沮丧和失望！所以我们需要有一个更细致的追踪指标，用来确定自己是否真正取得了进步。

比如你可以把目标分成多个部分，包括跑步、举重、游泳等。而在具体的运动项目中，你又可以看看自己的速度、时间、次数、效益等等，从而更清楚地知道哪些方面需要加强哪些方面已经取得了进步。

所以说，指标拆解就是将大的目标不断细化，变成若干个更小的目标，这些目标都与大目标息息相关。在每个小目标上深入探索并确保取得了显著进展，成功地实现整体目标！

现在，想象一下你能够把握指标的拆解，就像在健身房里一样，自信、骄傲地展示自己的迅猛进步！

4.3漏斗分析法

漏斗分析法听起来像是一个吸管固定在头上一直往下滴水的场景！但事实上，它跟身体没有任何关系。

想象一下你正在开一家糕点店，并且你希望尽可能多地了解客户购买产品的全过程。于是，你开始采用漏斗分析法！

首先，你要确定你想追踪哪个行为会导致客户最终购买你的糕点？例如，有些人可能被营销邮件吸引，然后点击进入你的网站，接下来他们可能会添加某些产品到购物车中并最终完成购买。所以，这将是你要追踪的转化管道。

现在，想象一下大量的用户经过了这个漏斗，每一步都有一部分用户流失。第一步，访问你的网站，第二步，点击购物车，第三步，最终离开时我们依旧能够观察到剩下多少用户。

通过追踪和记录所有的数据，你可以使用漏斗图表来分析每个阶段产生的客户利益损失，相比原始数值，它更直观明了。而这种分析方式能够帮助你找到影响客户损失的瓶颈位置，然后你可以尝试采取一些改进措施来提升销售。

所以，漏斗分析法就是一种客户行为和体验的可视化追踪工具，让你能够深入了解客户流程并显著提高转换率！

4.4相关分析法

相关分析法，听上去像是一种让你知道自己和谁有关联的超能力！

但实际上，这只是一个很常见的统计方法，用于研究事物之间是否存在联系或者相互作用。

例如，你在做一份家庭调查，想看看莫言的书是否会影响人们对中国文学的认知。那么，你可以通过相关分析来探索这个问题，它就像是站在高空俯视两个地区的卫星图片，并打标记每个地区中各个点之间的连线。这样就能找到那些明显相关的点了。

如果你发现了积极的相关性，也就是莫言的作品与受访者对中国文学的看法有关系，那么你可以推断他的作品确实对读者有启迪作用！

而相反地，如果你发现负相关性，比如莫言的作品对受访者造成了不好的影响

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