增长数据分析图表详细教程 m1增速哪里查？
m1增速哪里查？
那就证明：进入网页后不能找到月度数据指标，再点击货币供应量，也可以四个找到M1和M2每月的同比增长数值（百分比），就可以不计算出出每月的剪刀差（M2-M1).而也可以不绘出M1和M2的增长率图表（看剪刀差的变化比较比较比较清晰）。
有哪些适合初学者学习的数据分析方法？
趋势分析
当数据很多，而我们又想从数据中快的、更便捷快速来发现数据信息的时候，而现在是需要的力量图形的力量，有所谓图形的力量，是的力量EXCEl也可以其他画图工具把他画出来。
趋势分析像是主要是用于核心指标的会导致跟踪，例如：点击率、GMV、活跃用户数。象先做成简单的数据趋势图，但光自己制作成数据趋势图还不算分析，前提是像上面完全不一样，数据有那些趋势上的变化，还有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，即便内部原因应该外部原因。趋势分析好是的产出是比值。有环比、累计同比、定基比。例如2017年4月份比3月份GDP会增长了多少，这是环比下降，环比可以体现了最近变化的趋势，但有季节性的影响。就是为了消除季节性的会影响，再推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增涨了多少，这那是同比。定基比就好些明白，是固定设置某个基点，例如将2017年1月份的数据作为基点，定基比则为2017年5月份的数据和2017年1月份的数据做对比。
对比分析
横向对比：横向对比就是跟自己比。最常见的数据指标就是是需要跟目标值比，来回答我们有没能够完成目标；跟我们上个月比，来问我们环北增长的速度了多少。
纵向对比：简单来说那就是跟他人比。我们要跟竞争对手比，来回答我我们在市场中的份额和地位是怎样的。
很多人很有可能会说，对比分析比较顺耳也很简单的么。那我举个例子，有个电商的签到页面，昨天它的pv是5000，你听见这样的数据有啥感受？
你肯定不会有任何感受，要是说这个怎么领页面的你算算PV是10000，只能说明昨天直接出现了重大问题，要是说怎么领页面的来算pv是2000，则昨天有个跃升，数据只能差别不大，才能有一种意义。
象限分析
参照数据的不同，将各个比较好主体划分到4个象限中。要是把智商和情商进行划分，就这个可以划分为两个维度四个象限，每个人都有自己管辖区域的象限。一般来说，智商只要一个人的下限，情商提升一个人的上限。
一个前求实际工作中用过的象限分析法的例子。象p2p产品注册用户大都有第三方渠道做引流的，如果不是按照流量来源的质量和数量这个可以划为四个象限，然后把所选一个单独计算时间点，都很各个渠道的流量性价比，质量是可以用留存的总额这个维度作标准。对此高质量高数量的渠道再持续，对于高质量低数量的渠道不断扩大引导出数量，低质量低数量基本没戏，低质量高数量一段时间下投放的策略和要求，这样的象限讲这个可以让我们在对比分析的时候能得到一个更加比较直观和快捷的结果。
中间交叉分析
对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果没有既想横向对比，又想纵向对比，就有了连在一起分析法。连在一起分析法就是对数据从多个维度通过十字交叉充分展现，通过多角度的结合分析什么。
在总结app数据的时候，正常情况会分ios和安卓来看。
交叉分析什么的主要作用是从多个维度细分数据，分出发现最为相关的维度来探索它数据变化的原因。
较常见的维度有：
分时：不同时间段数据如何确定有变化。
分渠道：不同流量来源数据是否需要有变化。
分用户：新注册用户和老用户而言是否有差异，高等级用户和低等级用户两者相比有无有差异。
分地区：国内不同的数据有无有变化。
交叉的十字分析法是三个从粗到细的过程，也这个可以叫做被细分分析法。
总结：
趋势、对比、象限、交叉中有了数据分析最基础的部分。即便数据核实、我还是数据分析，找趋势、做对比、划象限、做细分，数据才能起到失去的作用。
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