一、数据分析的六种基本分析方法？

有以下六种方法：

1、构成分析法；

2、同类比较分析法；

3、漏斗法；

4、相关分析法；

5、聚类分析法；

6、分组分析法。

 构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

二、excel表格如何数据分析并得出结论？

方法如下：

1、打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

2、进入到底部的“选项”。

3、接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

4、然后点击底部的“转到”。

5、在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

6、接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

7、单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可

三、电脑数据分析步骤？

1.明确目的和思路 梳理分析思路,并搭建分析框架,把分析目的分解成若干个不同的分析要点。

2.数据收集 一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴。

3.数据处理 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4.数据分析 数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析。

四、数据处理与分析的步骤是怎么样

一个数据分析流程，应包括以下几个方面：

• 业务建模。

• 经验分析。

• 数据准备。

• 数据处理。

• 数据分析与展现。

• 专业报告。

• 持续验证与跟踪。

五、数学分析法的一般步骤

数学分析法是指根据某些技术经济问题之间的内在联系，运用数学模型来分析其相互之间关系的一种方法。

数学分析法经济活动分析具体方法之—，是数学分析方法在经济活动分析中的实际运用。主要包括：量本利分析法、相关分析法，回归分析法、线性规划法和投入产出法等具体方法。这类方法主要用于因素分析，预测分析。趋势分析、决策分析，方案优化、效益评价等方面。

每一种决策分析方法都有自己的特定内容。数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。

数学分析法的中心内容是建立与决策与决策目标相适应的、反映事物联系的数学模型。这种模型的核心是运用数学方法，把变量之间以及变量同目标之间的关系用数学关系式表达出来。如果应用电子计算机，则把这些数学模型用计算机的语言编成程序模型，然后把程序模型输入电子计算机，通过计算机的运算，得到准确的数据和结论。目前，许多常用的数学分析法都已编成计算机程序，供决策者随时调用。

六、数据分析的方法有哪些（转）

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因； ③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。 2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据 ② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表 3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

七、如何用access数据分析

想了解一下数据的大概情况就用描述分析、想知道过去一段时间内的走势就用趋势分析、想知道差距在哪里用对比分析、想了解未来会怎样用预测分析、想了解过程衰减用漏斗分析等等。先学会基本的原理、方法和技巧，熟练掌握一门数据分析工具，然后再结合业务慢慢探索什么样的业务问题应该用什么样的分析方法去洞察。