常用数据分析方法
对比分析（现状分析）
趋势分析(预测分析)
矩阵关联分析
分组分析（原因分析-分布情况）
漏斗分析
细分分析
一、对比分析
1.一个数值，摆出来孤零零的，肯定很难理解，通过与目标的对比，与时间的对比，与空间的对比，与特定值的对比，在差异中找到问题，或者找到变化。
有对比才有差异。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、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频率，经常和其他方法搭配使用。
2. 要求
所选择的对比对象具备可比性，越相似的对象越具备可比性。
对比的指标定义、范围、计算方法是一致的。
举例：
数据分析如下：
按照空间对比可以进行同级团队所属区域，上级区域，大盘进行对比，与特定范围对比，历史经验值、行业竞对数据等进行分析。
结论如下：
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
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举例：解决哪类产品销售好的问题
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二、趋势分析
根据企业连续几年或几个时期的分析资料，运用指数或完成率的计算，确定分析期各有关项目的变动情况和趋势的⼀种财务分析方法。
趋势分析法的一般步骤是：
1. 计算趋势比率或指数
2. 根据指数计算结果，评价和判断企业各项指标的变动趋势及其合理性
3. 预测未来的发展趋势
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举例：分析各月份水果总需求如何
趋势类型：上升、下降、平稳
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三、矩阵关联分析(象限分析)
根据事务的两个关键属性作为分析依据，进行分类关联分析，找到解决问题的方法。
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
象限法的优势：
（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。
举例：
根据增速和交易规模，我们应该看重第一优先关注规模大，增速快，保证这些地区的稳定增长，以及规模量级不足，但是以及体现出快速增速的区域，可能未来会成为规模大的区域。
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举例：对各品类进行分组找到销量额和利润都低的品类
第三象限的可以滚蛋了heiheiheihaihei
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四、分组分析-分布情况
根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
举例：
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举例：销售团队4月消毒液销售情况分析
对销量分10组进行分析，看哪组的人比较多
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五、漏斗分析
对应用户分析模型里的AARRR模型
适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务流程过程比较多的管理工具。因为漏斗图是对业务流程最直观的⼀种表现形式，并且最能说明问题的所在，通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。
它能告诉用户在业务中懂得转换率和流失率，在业务网站中的受欢迎程度或重要程度。通过对不同业务的漏斗图进行对比，可以找出何种业务在网站中更受用户的欢迎或更吸引用户。
六、细分分析
在经营分析中，对单一指标的判定是远远不够的，需要通过细分来了解影响指标的真正因素是什
么。才能最终达成解决问题这个目标。
拆组成：根据分析对象的特征，按照一定的标准拆分，讲性质相同的对象合并在一起，保持组内对象的一致性，组与组之间属性的差异性。
拆步骤：针对业务流程判断的一种分析方法，通过对某些关键指标路径转化率的分析，发现业务流程中存在的问题。
拆要素：针对指标的构成要素向下分拆，拆到最末级要素时，就可以定位到末级指标对应的影响因素。从而能够做到指导具体的业务动作。
杜邦分析法
由美国杜邦公司创造并最先采用的一种综合分析方法，又称杜邦财务分析体系，简称杜邦体系，利用各主要财务指标间的内在联系，对企业财务状况及经济效益进行分析评价的方法。该体系以净资产率为龙头，以总资产收益率和权益乘数为核心，重点揭示企业盈利能力及权益乘数对净资产的影响，以及各相关指标间的互相影响，为各级管理层优化经营理财状况、提高公司经营提供了思路。
