论文数据分析模型主要有哪几类方法

数据分析模型主要是用来指导数据分析师进行一个完整的数据分析，更多是指导数据分析的思路。数据分析常用的模型有：留存分析模型：用来分析用户参与情况/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；全行为路径分析：根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途；漏斗分析模型：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的重要分析模型；热图分析模型：其实就是指页面点击分析；事件分析模型：是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础；用户分群模型：对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征；用户分析模型：通过查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等，丰富用户画像维度；黏性分析模型：在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化；

1、概念模型（分三种：1：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；2：对象模型：用于描述各种空间地物；3：网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）2、逻辑数据模型（常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）3、物理数据模型（物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。）

行为事件分析行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。漏斗分析模型漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。例如，在产品服务平台中，实时用户从激活APP到支出开始，一般用户的购物路径是激活APP，注册帐户，进入实时空间，交互行为和礼物支出。留存分析模型留存分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动级别，调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题：新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程，并希望提高注册后用户的参与度，如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。分布分析模型分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度，分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量，购买频率等，以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。点击分析模型用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面，例如产品详细信息页面，官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数，比例，被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。关于常见的数据分析模型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

首先，我们先来了解一下哪些领域需要实时的数据分析呢？1、医疗卫生与生命科学2、保险业3、电信运营商4、能源行业5、电子商务6、运输行业7、投机市场8、执法领域9、技术领域常见数据分析模型有哪些？1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它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的重要分析模型。3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标

论文数据分析模型主要有哪几类模型

行为事件分析法行为事件分析法来研究某行为事件的发生为企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程。，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。漏斗分析模型漏斗分析模型是一套流程分析，它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的重要分析。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率。通过漏斗各环节相关数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多大人会进行后续行为。分布分析模型分布分析是用户在持续指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（100以下区间、100-200元区间、200元以上区间）、购买次数（5次以下、5-10次、10次以上）等用户的分布情况。点击分析模型即应用一种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。用户行为路径分析模型用户路径分析，即用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。以电商为例，买家从登陆网站/APP到支付成功，要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能区取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能够找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或期望中的路径。用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别。因此可以根据历史数据将用户继续划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻情况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道等。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「zhaocen_1230」的原创文章，遵循CC 0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：_1230/article/details/79632901

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。

比较流行的有以下几种最基础的excel：操作简单，易学习，数据量较小时，很方便使用spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，能数据的数据量也大幅度提升，得出的结论报告也很专业；缺点的话，不太好定制分析模型sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，可以拿来使用，入门门槛相对就高了最后说下，根据你需要处理的数据量和分析方式，选择适合自己的软件来分析希望对你有帮助吧

论文数据分析模型主要有哪几类型

现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，大数据离不开数据分析，而数据分析的方法和数据分析模型多种多样，按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方式，这四种方式的不同点前三类以定性的数据分析方法与模型为主，综合类数据分析方法与模型是注重定性与定量相结合。一、分类分析数据分析法在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类；或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。二、对比分析数据分析方法很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。三、相关分析数据分析法相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系；另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。而敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化时对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。回归分析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。时间序列是将一个指标在不相同的时间点上的取值，按照时间的先后顺序排列而成的一列数。时间序列实验研究对象的历史行为的客观记录，因而它包含了研究对象的结构特征以及规律。四、综合分析数据分析法层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。而综合分析与层次分析是不同的，综合分析是指运用各种统计、财务等综合指标来反馈和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的研究方法。上述提到的数据分析方法与数据分析模型在企业经营、管理、投资决策最为常用，在企业决策中起着至关重要的作用。一般来说，对比分析、分类分析、相关分析和综合分析这四种方法都是数据分析师比较常用的，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解大数据。

层次模型网状模型关系模型对象关系模型对象模型还有这些数据库模型: 数据联合模型面向概念模型实体-属性-值模型多位数据库模型半结构化模型

论文数据分析模型主要有哪几类

论文分析数据的方法主要包括哪几种类型

一、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。例如：Data Analytics为网站制作的“促销活动分析” 比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。如下图所示，我们可以监控用户在流程中各个层级上的行为路径，寻找每个层级的可优化点。对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间，最终提升整体转化率。漏斗模型除了在电商中应用的比较多以外，在落地页、H5等也应用的比较多。我们可以反复优化落地页当中的图片、文案、布局，进一步的提高整体转化率。二、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。这里需要注意的是，在做留存分析之前，我们首先需要了解用户留存的特点：比如，我们可以通过观察不同时间段用户留存的情况，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如观察领取过优惠券的用户留存率是否比没有领取优惠券的用户留存率更高。除此以外，还可以针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析，统计留存/流失用户的行为特征，特别是针对流失用户，通过流失用户的行为分析总结流失原因，从而提升留存率。具体步骤如下图所示：三、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。分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。如图所示，分组分析在日常工作中应用的比较多的是用户分层与分群，比如在发优惠券的时候，可以通过红包，满减，限时券还有积分券等方式。我们可以针对不同的用户发送不同的优惠券以达到精细化运营的效果。那么当我们在做数据分析时，也可以从结果将用户进行分层来进行判断，这时同样也可以得到优化和改进业务的建议。说了完用户分层，接下来我们说说用户分群。用户分群和用户分层其实是相关联的，用户分群是对用户分层的补充，当用户差异性较大，层级上不能再做用户细分时，可以考虑将同一个分层内的群体继续切分，满足更高的精细化运营需要。例如：Data Analytics制作的“客户RFM群体分析” RFM模型是客户管理中的一个经典方法，它用以衡量消费用户的价值和创利能力，是一个典型的用户分群。它依托收费的三个核心指标：最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。消费金额Monetary：衡量用户对企业利润的贡献，消费金额越高的用户，价值也就越高。消费频率Frequency：衡量用户的忠诚度，是用户在限定的期间内购买的次数，最常购买的用户，忠诚度也越高。最近一次消费时间Recency：衡量用户的流失，消费时间越接近当前的用户，越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。四、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。矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，可以为决策者提供重要参考依据——先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，这样有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，最终有利于决策者进行资源优化配置。比如在电商行业，我们可以使用浏览量和加购数这两个维度来进行矩阵分析，如图所示，左上角的是浏览量低的，然后加购次数多的，这说明产品其实是有很大潜力的，这时需要将这部分产品放在更好的位置让给用户进行浏览；右下角的浏览量高，但加购数低的，说明这个时候他的资源位置是好的，但是用户对这部分的产品并不感兴趣的，我们就需要对其进行相应的位置调整。五、关联分析法关联分析法是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。可从数据库中关联分析出形如"由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生"之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。六、指标分析法在实际工作中，当拿到一些可视化数据图表或者是Excel表格时，我们可以直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等，下面我们分别来介绍：平均数平均数、也叫平均分析法，是指运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平的分析方法。平均分析法常用指标有算术平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数等，其中最为常见的是算术平均数，也就是日常所说的平均数或平均值。平均数指标可用于对比同类现象在不同地区、不同行业、不同单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具说服力。除此以外，利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，也更能说明其发现趋势和规律。比如，汽车行业的自媒体如果想要分析数据，可从两个方面来分析：①外部：行业内整体公众号的平均打开率是多少，我们距离行业平均水平相差多少，该如何去做一些优化；②内部：针对每个月都在尝试的各种选题和内容运营策略，可以分析本月比上月平均打开率又增加了多少，这个月的选题是否有一些爆款，爆款文章平均打开率是多少，标题有什么特点等等。众数、中位数众数也就是数据中的一种代表数，它反应的是数据的一种集中程度。比如说最佳，最受欢迎，最满意都与众数有关。众数本质上来说，反映的是数据中发生频率最高的一些数据指标，在做数据分析时，我们可以对这些数据指标提取一些共性的特点，然后进行提炼和总结，然后得出一些改进的意见。中位数主要是反映的是一组数据的集中趋势，像我们比较常见的正态分布，比如说我们想去统计某市的人均收入，其实，大部分的人均收入都是在一定范围之内的，只有少部分是处于最低的和最高的，其实这是中位数带来的意义。在做数据分析时，如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。最大（小）值最大（小）值在平时做数据分析工作时比较常见，只是我们没有特别去注意。最值是作为典型代表和异常值进行分析的，比如说销售团队里的销售冠军，电商爆款商品等，如图所示，我们可以将销售额最大的几款商品提出来，然后我们去总结共性，找到原因，然后复制到其他的商品，最终提高平均转化率。七、对比分析法对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。它可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距是多少？对比分析法可分为静态比较和动态比较两类。静态比较：在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较、也叫横向比较，简称横比；动态比较：在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等指标。在使用对比分析法时，需要先注意以下几个方面：①指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量；②对比的对象要有可比性；③对比的指标类型必须一致。无论绝对数指标、相对数指标、平均数指标，还是其他不同类型的指标，在进行对比时，双方必须统一。时间维度对比同一指标在不同时间维度下的对比，如同比、环比、定基比等。同比就是与去年的同一个时间段进行对比分析，可以是季、月、周、天；环比就是和上一个时间段来对比（也有和下一个时间段对比的，也叫后比），例如本月和上月，本周和上周对比；定基比是和某个指定的时期进行对比分析，比如2013年每个月都和2013年1月的销售额进行对比取值。如图为各月销售额对比，时间范围一致（均为月汇总）、指标一致、指标含义一致、其表现的为整个企业信息，总体性质可比。空间对比就是不同空间数据的对比，比如华北区和华南区对比，北京和上海，上海古北店和成都春熙路店进行对比。相似空间的对比对象必须是形态上比较接近，先进空间则是和同一种形态中的优秀空间进行对比，与扩大空间的对比，比如北京和全国的数据对比，北京王府井店和全北京的数据对比，和竞争对手的对比也在此列。如图为2018年全年各销售小组销售额对比，其对比的时间范围一致、指标一致、指标含义一致、维度为各个销售小组，具有相同性质。计划对比和计划标准的对比是销售追踪中非常重要的一环，所有的绩效考核都是计划标准，例如销售实际达成金额与销售计划达成金额对比，看销售是否完成当初指定的计划，如果没有完成，原因在哪里。与经验值或理论值对比其中的经验标准是在大量的实践过程中总结出来的值，而理论标准则是根据理论推断出来的值，平均值则是某一空间或时间的平均值。如，一单一品率：所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于40%，如果数据超过了40%，则需要考虑如何调整策略，帮助客户做关联购买。而参考值小于40%，就是一个理论值。以上就是7种常见的数据分析方法，在不同领域的工作中，它们通常都是以不同的形式展现出来的，我们需要在拥有数据面前，清晰知道应用哪一个或几个方法来分析实际问题最为有效，结合场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的。

研究与分析是指地质单位或矿产企业内部，对地质资料统计数据进行分析与研究，从而得出结论并指导地质资料管理和利用的一项工作。(一)对比分析资料馆对下属资料室就去年与今年的数据对比，资料室之间的数据对比，通过对比进行考核评奖，就能促进管理上台阶。如某地质队在年底应交的归档资料与实际已上交归档的资料进行对比，用来考核该单位全面工作完成情况的一部分。通过对比，看上交率、差错率、及时性等，通过对比还能针对缺陷修补不足，从而改善我们的工作。本年度地质资料上交率统计表下图是某大型矿业公司将下级馆上交资料分为：国家项目、科技部项目、资源部项目和公司项目，可以从中看出，国家项目资料上交率滞后，只有70%上交率，公司项目资料上交最好，上交率为100%。分析后得出结论，需要加强国家项目、部级项目地质资料摧交力度。地质资料的利用与管理下图是某公司就华东、华西、华南、华北四资料馆上交地质资料上交率示意图：地质资料的利用与管理从上图可看出，需要加大华南等馆地质资料摧交力度。还可以对本年度与上年度数字的变量对比分析，看看是进步了不是退步了，进行多年度、多个下属单位对比，看出不同单位上交地质资料的差异性，通过柱体图或曲线图显示出波动规律，用于资料工作考核与工作部署。对每年资料进库量、出库量进行分析，计算出年平均入库资料增长长度，与密集架空余长度对比分析，可以看出库房的够存多少年的剩余容量，以便决策：是否对库房扩容和申请扩容资金。(二)因果分析一组数据反映的是地质资料某一侧面的现象，而综合数据包含有许多侧面特征，它们是相互制约和依存的。分析这组数据背后的各种因素能找出问题原因所在。对资料上交率不高进行分析时，发现每年的实际上交量并没减少，上交率下降主要原因是近几年的应上交资料量快速增长，而就上交资料量快速增长的原因是矿产勘探开发工作量大幅增加的因素，所以解决问题关键在于“增加资料管理人力资源投入”或“提高现有人员的工作效率”。同样，还可对归档资料差错率高的地质队进行原因分析，以便针对性地解决问题。通过数字背后制约因素分析，也可查出诸如资料室老资料人员退休、调动、生病原因，便于针对性地有效解决问题。采取如增加《地质资料编制规则》培训而提高工作效率、减少资料人员变动、保持资料管理队伍稳定、提高资料人员健康水平等措施。(三)专题分析资料利用热点专题分析、个人利用偏好分析、点击率高低分析，这些专题分析可以用于指导组织资源，贴近服务；可以优先安排热点老资料数字化，想为地质科研、矿山生产之所想，急为利用群体之所急，尽量为地质单位和矿产企业提供及时的、高质量的资料利用服务，组织人力针对性地开展资料汇编立项等。下页图是资料利用情况，其中以单井资料利用率最高。还可以将单井资料利用情况进一步分解为：录井资料、化验分析资料、测井资料、井斜数据等。如果井斜数据是单井资料中利用率最高的，则可组织“井斜数据汇编”项目，以方便利用。地质资料的利用与管理地质资料管理的落脚点是为地质科研和矿产企业生产提供服务，专题统计与分析能紧贴实际需要，指导阶段性的地质资料管理工作重点。对资料员工队伍的专题分析，可以有不同年龄段的分析，分析出资料队伍年龄老化程度和老化原因，对男女比例数据统计，地质资料管理工作女性比例可以大些，但不能失调，有的资料室纯女性，可以配少量“纯爷们”，“男女搭配干活不累”是调节员工们工作情绪的一种方法，况且有些岗位还是由男性员工来承担比较合适。也可对资料管理队伍文化程度和知识结构进行分析，找出结构性原因并针对性提出弥补措施，对员工的工资或收入进行统计，并与相关技术人员进行对比分析，提出解决方案。(四)系统分析系统分析是地质资料统计数据比较全面的、系统的分析。资料管理工作涉及的面很广。人力资源安排、设备设施投入、专业知识的培训、利用服务工作的重点、信息与网络建设、资料资源的扩充、安全应急预案的编写与保密措施落实、编纂研究工作立项等，既包罗万象和需要统筹兼顾，又需抓住重点。通过统计分析安排好工作使之既井井有条，又能持续推进发展。通过对统计数据进行系统分析，可以分析出队伍不稳定是收入还是职称问题、是人员多还是少的原因；可以分析出上交不及时是哪些单位欠交，什么原因欠交；差错率高的是哪些单位，导致差错率高的问题是检查环节还是编制规则执行环节；资料利用率低是利用不方便还是利用人员不熟悉、不了解我们的馆藏资料。资料泄密是在哪些环节上的失控，是资料管理部门还是研究技术人员管理上出了问题。安全上出了问题，是员工安全意识上的问题还是设施不到位或检查措施缺失等。数据统计是表象，通过对数据的“解释”和分析，才能发现问题和缺陷，发现了问题和缺陷才能围绕问题和缺陷提出解决措施，能自己解决的通过修改制度或改进工作方法去解决，自己不能解决的，有统计数据做基础，经过对数据的分析，通过会议或文件渠道向主管上级汇报，去争取上级的资金、人才或其他方面的支持与指导，达到解决问题的目的。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

学习数据分析肯定有人上网百度了不少数据分析方法，什么漏斗分析法，PEST，SWOT模型、杜邦分析法等等。并且由于不同版本的演绎，造成了分析方法种类繁多，令人眼花缭乱，关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点，特别是对业务的掌握，这样才能事半功倍。下面简单列几个比较通用的分析方法：1、对比分析法对比分析法常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。2、5W2H分析法这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。3、SWOT明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，将这些因素有机结合起来，以此确定企业经营战略。4、PEST从政治（Politics）、经济（Economics）、社会（Society）、技术（Technology）4个视角分析外部环境。5、杜邦分析法杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。那么就能看出来，你要想成为真正的数据分析师，下一步该补充的知识就是分析方法以及数据分析思维，但是这两部分如果自学的话可能有点难达到入行的需求，尤其是数据分析思维，这个一定是要结合业务来理解，在项目中实操才能学到核心点。