多个门店环比数据分析图表怎么做 数据分析的方法有哪些？

数据分析的方法有哪些？

在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际总结问题时应该不需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元第一个，也可以用公式法、配方法、真接开平方法、因式分解法。

数据分析里也有技巧，在一些没限制的分析场景下也可以快速不使用，并且对未来构建体系数据分析模型也有帮助。

接下来就分享分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常觉得多种生克制化相互可以使用。

注：要注意偏思维层面的，实现业务问题对数据的探索性讲，相比于专业统计学中的数据处理方法。

一、公式法

有所谓公式法就是根据某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提起过。

举例：分析什么某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

某产品销售额销售量X产品单价

销售量渠道A销售量渠道B销售量渠道C销售量…

渠道销售量再点击用户数X下单率

再点用户数网络曝光量X点击率

第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额销售量X产品单价。是销量较低应该价格设置不合理？

第二层：找到销售量的影响因素。结论各渠道销售量，差不多以往，是哪些过高时了。

第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量再点击用户数X下单率。是点击用户数低了，应该提交订单量过高时。如果不是是下订单量过高，是需要看看该渠道的广告内容对于的人群和产品换算受众条件度高不高。

第四层：分析影响大再点的因素。然后点击用户数被曝光量X点击率。是爆光量不够我还是点击率太低，点击率低必须系统优化广告创意，爆光量则和投放的渠道有关。

实际对销售额的逐层拆解，标准细化评估在内分析的粒度。

公式拆解法是根据问题的层级式解析，在拆解时，对因素分解细化，一重重剥尽。

二、差别不

对比法应该是用两组或两组以上的数据通过比较比较，是最通用的方法。

我们知道孤立排挤的数据没有意义，有差别不大才有差异。一些然后请看事物的变量，如长度、数量、垂直距离、宽度等。通过对比换取比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

比如作用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的差别不大、特征和属性对比等。综合比法可以不突然发现数据变化规律，建议使用频繁，经常和其他方法配起来建议使用。

下图的AB公司销售额对比，只不过A公司销售额总体快速上涨且不考虑B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，就算是后期增速降到了，后来的销售额我还是不断赶超。

什么叫cpi同比和环比？

1、环比，可以表示尝试2个统计周期（比如连续两月）内的量的变化比。

环比增长率（本期数-上期数）/上期数×100%。当时的社会本期比上期会增长了多少；环比发展速度，象是指准备报告期水平与前一时期水平之比，并且现象逐期的发展速度。

2、同比一般情况下是今年第n月与去年第n月比。同比发展速度主要是是为除掉季节变动的影响，用以只能说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而都没有达到的低些发展速度。

如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。

其计算公式为：同比发展速度的公式应该该成：同比发展速度本期发展水平/去年同期水平×100%；同比增长速度（本期发展水平-去年同期水平）/去年同期水平×100%。

在实际中工作中，你经常不使用这个指标，如某年、某季、某月与上年同期对比计算出的发展速度，那是同比发展速度。

同比增长率（本期数-前5年数）/|同期数|×100%。

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