数据分析类型包括哪些

1、数据统计分析方法有哪些?

1主题分解分析

所谓主题分解分析，就是对不同的分析需求，我们可以先将其分为营销主题、金融主题、灵活主题、ETC。 ，然后将这些主要主题逐渐分解为各个较小的方面进行分析。

2钻取分析

所谓钻取分析，就是改变维度的层次，变换分析的粒度。 按驱动方式分为：向上钻进和向下钻进。 向上钻取是将低级明细数据在给定维度上汇总为高层汇总数据，或者说减少维度数，是一种自动生成汇总行的分析方法。 向下钻取（Drill-down）是一种从概要数据转向详细数据以观察或添加新维度的分析方法。

3常规比较分析

所谓常规比较分析，是指最常见的比较分析方法，如时间趋势分析、成分分析等。 分析、相似比较分析、多重指标分析、相关分析、聚类分析、象限分析等。

4大规模管理模型分析

所谓大规模管理模型分析，是指对大规模管理模型的分析。 基于各种成熟的、经过经验验证的大规模模型的问题分析方法。 最常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴管理、品类管理分析等。

5财务与因子分析

所谓财务与因子分析，主要是指因子分析方法在分析中的广泛应用。 财务信息。 。 因子分析的概念源于20世纪初的智力测试统计分析，在信息损失最小的前提下，将许多原始变量综合成较少的综合指标，可以简化为大量的。 参与数据建模。 变量个数不会造成大量信息损失，实现有效降维。 最常用的财务和因子分析方法有杜邦分析、EVA分析、财务比率、财务比率、平方英尺公式、类别公式、流量公式等。

6大数据专题分析

所谓大数据专题分析，是指对大规模的具体数据进行分析。 大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展和创新。 共同特点是数据量大、种类多、价值密度低、速度快、交付周期短。 最常见的专题大数据分析包括：购物篮分析、引力模型、推荐算法、价格敏感性分析、客户聚类分析等分析方法。

2、数据分析有哪些分类？

常见的分析方法有：分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关性分析、逻辑树分析、趋势分析、行为路径分析等。 我将以HR工作为例来说明如何进行上述分析以获得见解。

01）分类分析
例如可以分为不同部门、不同职能级别、不同年龄段来分析才流失率。 比如你某个部门的离职率特别高，你就可以分析一下。

02）矩阵分析
例如，某公司有价值观和能力评估，评估结果可以转换成矩阵图，员工能力强，能力强。 价值匹配和能力强、价值错配的员工找出价值匹配能力弱的员工和能力弱、价值错配的员工的比例，从而公司才的健康状况。

03）路径分析
例如，登记就业资料、提交简历、通过初筛、通过第一次面试、通过第二次面试、通过最终面试、接受offer、成功入职，通过了试用期，是一个完整的招聘路径，通过数据可以看出哪些环节可以改进。

04)相关分析
例如，公司每个分支机构的员工流失率完全不同，那么可以将每个分支机构的员工流失率与一些分支机构特征（地理位置）进行比较、薪资水平、福利（级别、员工年龄、管理者年龄等）找出能够更好留住员工的关键因素

05）逻辑树分析
例如，如果满意度如果最近员工减少了，我们会分解它，因为满意度是和薪资、福利、职业发展、工作氛围挂钩的，那么薪资会分为底薪和金，我们会分解它。 逐层找出影响满意度的各个因素的变化因素，从而获得知识。

06)趋势分析
例如过去12个月的大脑周转变化趋势。

07)行为路径分析
例如，跟踪销售员的行为路径，从加入工作，到开始产生业绩，到业绩快速增，到职业倦怠期，到在...阶段。 稳定。