数据分析技巧（数据分析技巧有哪些）

本篇目录：

1、分类数据的统计分析技巧2、审计业务中数据分析的技巧3、数据分析常用的4大分析方法4、数据分析的分析视角与思维技巧5、可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

分类数据的统计分析技巧

多重分组：将数据按照多个特征进行分类，例如将学生按照性别和年龄进行分组，或者按照学历和职业进行分组。这种分组方法可以更加全面地分析数据的差异性和规律性。

）频次分布2）平均数和标准差3）相关分析4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。

统计分析方法有以下：描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。相关分析方法。

描述统计。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。（1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

比较性别（分类变量，定性数据）使用卡方检验，比较年龄（连续型变量，定量数据）使用单因素方差分析。

审计业务中数据分析的技巧

在审计实务中恰当运用分析程序的方法如下：趋势分析法。趋势分析法的运用环境需要比较稳定，不能有大的变化，比如说政策的变动，企业有重组合并等大的变动，企业技术的变化，凡是有了变动，那财务数据就不再具有可比性。

计算机辅助分析法。应用计算机进行辅助分析，主要是借助计算机信息储存量大、计算准确快速，制作图表方便简捷的功能，将审计或审计调查的有关数据输入计算机，对全部分析对象进行专题性、行业性、综合性等相关分析。

要发挥审计分析的作用，就要掌握情况，详细占有素材，获取大量的感性材料，这是做好审计分析的一项基础工作。

数据分析常用的4大分析方法

数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。

数据分析方法有：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对比分析法、假设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。聚类分析(ClusterAnalysis)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。

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

数据分析的分析视角与思维技巧

在数据分析中，三种核心数据分析思维是框架型的指引，实际应用中还是需要很多技巧工具的。7种数据分析技巧，它们分别是象限法，多维法，假设法，指数法，二八法，对比法，漏斗法。

首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。

很显然，这样的思维是乱的，所以做数据分析很重要的一点是： 要具备结构化的分析思维 。接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。

可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

因此R的代码head(df， n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理 请点击输入图片描述 2 在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。

过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。

List 后向索引 这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。

运算优先级 括号、指数、乘、除、加、减 2 如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding： utf-8 -- Python格式化字符 使用更多的格式化字符。

Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。而扁平序列如str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array等不在这篇文章的讨论范围内。

到此，以上就是小编对于数据分析技巧有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

数据