常⽤的5种数据分析⽅法有哪些？
常⽤的数据分析⽅法有5种。
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1.对⽐分析法
常⽤的5种数据分析⽅法有哪些？
对⽐分析法指通过指标的对⽐来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常⽤的⽅法。常见的对⽐有横向对⽐和纵向对⽐。
横向对⽐指的是不同事物在固定时间上的对⽐，例如，不同等级的⽤户在同⼀时间购买商品的价格对⽐，不同商品在同⼀时间的销量、利润率等的对⽐。
纵向对⽐指的是同⼀事物在时间维度上的变化，例如，环⽐、同⽐和定基⽐，也就是本⽉销售额与上⽉销售额的对⽐，本年度1⽉份销售额与上⼀年度1⽉份销售额的对⽐，本年度每⽉销售额分别与上⼀年度平均销售额的对⽐等。
利⽤对⽐分析法可以对数据规模⼤⼩、⽔平⾼低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
2.分组分析法
分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照⼀定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从⽽了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、⽂化程度等，这些指标⽆法进⾏运算；⽽数据指标代表的数据能够进⾏运算，如⼈的年龄、⼯资收⼊等。分组分析法⼀般都和对⽐分析法结合使⽤。
3.预测分析法
预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进⾏判断和预测。预测分析⼀般分为两种：⼀种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个⽉的销售额；另⼀种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进⾏预测，例如，根据⽤户⽹页浏览⾏为，预测⽤户可能购买的商品。
4.漏⽃分析法
漏⽃分析法也叫流程分析法，它的主要⽬的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联⽹⾏业的应⽤较普遍。⽐如，对于信⽤卡申请的流程，⽤户从浏览卡⽚信息，到填写信⽤卡资料、提交申请
、银⾏审核与批卡，最后⽤户激活并使⽤信⽤卡，中间有很多重要的环节，每个环节的⽤户量都是越来越少的，从⽽形成⼀个漏⽃。使⽤漏⽃分析法，能使业务⽅关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发⽣异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。
5.AB测试分析法
感恩所有的遇见与美好>冬至是几号AB 测试分析法其实是⼀种对⽐分析法，但它侧重于对⽐A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各⾃的差异。例如，对于某个App的同⼀功能，设计了不同的样式风格和页⾯布局，将两种风格的页⾯随机分配给使⽤者，最后根据⽤户在该页⾯的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解⽤户的喜好，从⽽进⼀步优化产品。撷怎么读
除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握⼀定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、⽅差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（⼏何分布、⼆项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应⽤，让数据分析结果更具专业性。
本⽂摘⾃《机器学习测试⼊门与实践》
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高考填报志愿流程本书全⾯且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。第⼀部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第⼆部分（第5～7章）介绍了⼤数据基础、⼤数据测试指南及相关⼯具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习⼯程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试⼯程师的未来。
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