數(shù)據(jù)分析常用建模方法(數(shù)據(jù)建模的分析方法)

1.數(shù)據(jù)建模的分析方法有哪些

從目前的數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法來(lái)說(shuō)，主要分為四類(lèi)。

第一類(lèi)是大家最為熟悉的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的三范式建模，通常我們將三范式建模方法用于建立各種操作型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

第二類(lèi)是Inmon提倡的三范式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模，它和操作型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的三范式建模在側(cè)重點(diǎn)上有些不同。Inmon的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法分為三層，第一層是實(shí)體關(guān)系層，也即企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型層，在這一層上和企業(yè)的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建模方法是相同的；第二層是數(shù)據(jù)項(xiàng)集層，在這一層的建模方法根據(jù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生頻率及訪問(wèn)頻率等因素與企業(yè)的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的建模方法產(chǎn)生了不同；第三層物理層是第二層的具體實(shí)現(xiàn)。

第三類(lèi)是Kimball提倡的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度建模，我們一般也稱(chēng)之為星型結(jié)構(gòu)建模，有時(shí)也加入一些雪花模型在里面。維度建模是一種面向用戶需求的、容易理解的、訪問(wèn)效率高的建模方法，也是筆者比較喜歡的一種建模方式。

第四類(lèi)是更為靈活的一種建模方式，通常用于后臺(tái)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)，建模的方式不拘一格，以能滿足需要為目的，建好的表不對(duì)用戶提供接口，多為臨時(shí)表。

下面簡(jiǎn)單談?wù)劦谒念?lèi)建模方法的一些的經(jīng)驗(yàn)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)有一個(gè)最大的特點(diǎn)，就是不會(huì)直接面對(duì)用戶，所以對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)中的表進(jìn)行操作的人只有ETL工程師。ETL工程師可以自己來(lái)決定表中數(shù)據(jù)的范圍和數(shù)據(jù)的生命周期。下面舉兩個(gè)例子：

1）數(shù)據(jù)范圍小的臨時(shí)表

當(dāng)需要整合或清洗的數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，我們可以建立同樣結(jié)構(gòu)的臨時(shí)表，在臨時(shí)表中只保留我們需要處理的部分?jǐn)?shù)據(jù)。這樣，不論是更新還是對(duì)表中某些項(xiàng)的計(jì)算都會(huì)效率提高很多。處理好的數(shù)據(jù)發(fā)送入準(zhǔn)備加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的表中，最后一次性加載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2）帶有冗余字段的臨時(shí)表

由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

舉例來(lái)說(shuō)，筆者在項(xiàng)目中曾遇到這樣的需求，客戶表{客戶ID，客戶凈扣值}，債項(xiàng)表{債項(xiàng)ID，客戶ID，債項(xiàng)余額，債項(xiàng)凈扣值}，即客戶和債項(xiàng)是一對(duì)多的關(guān)系。其中，客戶凈扣值和債項(xiàng)余額已知，需要計(jì)算債項(xiàng)凈扣值。計(jì)算的規(guī)則是按債項(xiàng)余額的比例分配客戶的凈扣值。這時(shí)，我們可以給兩個(gè)表增加幾個(gè)冗余字段，如客戶表{客戶ID，客戶凈扣值，客戶余額}，債項(xiàng)表{債項(xiàng)ID，客戶ID，債項(xiàng)余額，債項(xiàng)凈扣值，客戶余額，客戶凈扣值}。這樣通過(guò)三條SQL就可以直接完成整個(gè)計(jì)算過(guò)程。將債項(xiàng)余額匯總到客戶余額，將客戶余額和客戶凈扣值冗余到債項(xiàng)表中，在債項(xiàng)表中通過(guò)（債項(xiàng)余額*客戶凈扣值/客戶余額）公式即可直接計(jì)算處債項(xiàng)凈扣值。

另外還有很多大家可以發(fā)揮的建表方式，如不需要主鍵的臨時(shí)表等等?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，正因?yàn)閿?shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)是不對(duì)用戶提供接口的，所以我們一定要利用好這一點(diǎn)，以給我們的數(shù)據(jù)處理工作帶來(lái)最大的便利為目的來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)的表設(shè)計(jì)。

2.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、掌握基礎(chǔ)、更新知識(shí)。

基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)知識(shí)）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。

數(shù)據(jù)庫(kù)查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計(jì)算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會(huì)SQL，因?yàn)檫@里解決一個(gè)數(shù)據(jù)提取的問(wèn)題。有機(jī)會(huì)可以去逛逛一些專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對(duì)你工作效率的提高是很有幫助的。

統(tǒng)計(jì)知識(shí)與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計(jì)：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對(duì)于最新方法的介紹，或者是對(duì)老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識(shí)，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì)用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識(shí) 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì)產(chǎn)生任何價(jià)值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)、提高科學(xué)決策一切都是空的。

一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對(duì)所在行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)有深入的了解。例如：看到某個(gè)數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個(gè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數(shù)據(jù)在這個(gè)行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對(duì)于A部門(mén)來(lái)說(shuō)，本月新會(huì)員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對(duì)于A部門(mén)，1、新會(huì)員的統(tǒng)計(jì)口徑是什么。

第一次在使用A部門(mén)的產(chǎn)品的會(huì)員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì)員？2、是如何統(tǒng)計(jì)出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng)建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。

B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。

3、這個(gè)數(shù)據(jù)是在哪個(gè)環(huán)節(jié)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。在注冊(cè)環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。

4、這個(gè)數(shù)據(jù)代表著什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍?xiě)SQL代碼從數(shù)據(jù)庫(kù)取出數(shù)據(jù)）。

后面二點(diǎn)，更重要是對(duì)業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識(shí)了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對(duì)于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識(shí)都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫(xiě)文章說(shuō)，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)知識(shí)很重要。我非常同意。

因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會(huì)寫(xiě)SQL，那麻煩就大了。哈哈。

你只有把數(shù)據(jù)先取對(duì)了，才能正確的分析，否則一切都是錯(cuò)誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。

新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因?yàn)榛A(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識(shí)的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。

不要過(guò)于追求很高級(jí)、高深的統(tǒng)計(jì)方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗(yàn)來(lái)說(shuō)，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識(shí)、基本技能的學(xué)習(xí)。

二、要有三心。1、細(xì)心。

2、耐心。3、靜心。

數(shù)據(jù)分析師其實(shí)是一個(gè)細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。

而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊(duì)中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會(huì)形成一套自己的思想。

當(dāng)然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書(shū)也不錯(cuò)。在我以為多看看你身邊更資深同事的報(bào)告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個(gè)分析體系的。

四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)。當(dāng)你掌握好前面的基本知識(shí)和一些技巧性東西的時(shí)候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)與積累上了。

這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識(shí)的關(guān)系，比作池塘中魚(yú)與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數(shù)據(jù)（魚(yú)）離開(kāi)了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。

而沒(méi)有“魚(yú)”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識(shí)，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。

很簡(jiǎn)單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門(mén)的同事請(qǐng)教，多溝通。多向他們請(qǐng)教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門(mén)的同事也很愿意把他們知道的告訴你。

2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。

3.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

4.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類(lèi)統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。

2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾?lài)關(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

1. 參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

2. 非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。

適用情況：順序類(lèi)型的數(shù)據(jù)資料，這類(lèi)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

5.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

去百度文庫(kù)，查看完整內(nèi)容>

內(nèi)容來(lái)自用戶：蔣上樹(shù)

常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來(lái)源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）

標(biāo)簽：本文包括：

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；

問(wèn)卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：

1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）

聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)，聚類(lèi)分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP

6.數(shù)據(jù)分析中有哪些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)模型

要進(jìn)行一次完整的數(shù)據(jù)分析，首先要明確數(shù)據(jù)分析思路，如從那幾個(gè)方面開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，各方面都包含什么內(nèi)容或指標(biāo)。

是分析框架，給出分析工作的宏觀框架，根據(jù)框架中包含的內(nèi)容，再運(yùn)用具體的分析方法進(jìn)行分析。 數(shù)據(jù)分析方法論的作用：理順?lè)治鏊悸罚_保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化把問(wèn)題分解成相關(guān)聯(lián)的部分，并顯示他們的關(guān)系為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開(kāi)展指引方向確保分析結(jié)果的有效性和正確性五大數(shù)據(jù)分析模型1.PEST分析模型政治環(huán)境：包括一個(gè)國(guó)家的社會(huì)制度，執(zhí)政黨性質(zhì)，政府的方針、政策、法令等。

不同的政治環(huán)境對(duì)行業(yè)發(fā)展有不同的影響。 關(guān)鍵指標(biāo)政治體制，經(jīng)濟(jì)體制，財(cái)政政策，稅收政策，產(chǎn)業(yè)政策，投資政策，專(zhuān)利數(shù)量，國(guó)防開(kāi)支水平，政府補(bǔ)貼水平，民眾對(duì)政治的參與度。

經(jīng)濟(jì)環(huán)境：宏觀和微觀兩個(gè)方面。宏觀：一個(gè)國(guó)家國(guó)民收入，國(guó)民生產(chǎn)總值以及變化情況，以通過(guò)這些指標(biāo)反應(yīng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展速度。

微觀：企業(yè)所在地區(qū)的消費(fèi)者收入水平、消費(fèi)偏好、儲(chǔ)蓄情況、就業(yè)程度等因素，這些因素決定著企業(yè)目前以及未來(lái)的市場(chǎng)大小。 關(guān)鍵指標(biāo)GDP及增長(zhǎng)率、進(jìn)出口總額及增長(zhǎng)率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、居民可支配收入、失業(yè)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率等。

社會(huì)環(huán)境：包括一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、風(fēng)俗習(xí)慣、審美觀點(diǎn)、價(jià)值觀等。文化水平營(yíng)銷(xiāo)居民的需求層次，宗教信仰和風(fēng)俗習(xí)慣會(huì)禁止或抵制某些活動(dòng)的進(jìn)行，價(jià)值觀會(huì)影響居民對(duì)組織目標(biāo)和組織活動(dòng)存在本身的認(rèn)可，審美觀點(diǎn)則會(huì)影響人們對(duì)組織活動(dòng)內(nèi)容、活動(dòng)方式以及活動(dòng)成果的態(tài)度。

關(guān)鍵指標(biāo)人口規(guī)模、性別比例、年齡結(jié)構(gòu)、出生率、死亡率、種族結(jié)構(gòu)、婦女生育率、生活方式、購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣、教育狀況、城市特點(diǎn)、宗教信仰狀況等因素。技術(shù)環(huán)境：企業(yè)所處領(lǐng)域直接相關(guān)的技術(shù)手段發(fā)展變化，國(guó)家隊(duì)科技開(kāi)發(fā)的投資和支持重點(diǎn)，該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)和研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用總額，技術(shù)轉(zhuǎn)移和技術(shù)商品化速度，專(zhuān)利及其保護(hù)情況。

關(guān)鍵指標(biāo)新技術(shù)的發(fā)明和進(jìn)展、折舊和報(bào)廢速度、技術(shù)更新速度、技術(shù)傳播速度、技術(shù)商品化速度、國(guó)家重點(diǎn)支持項(xiàng)目、國(guó)家投入的研發(fā)費(fèi)用、專(zhuān)利個(gè)數(shù)、專(zhuān)利保護(hù)情況。2.5W2H模型5W2H分析法主要針對(duì)5個(gè)W以及2個(gè)H提出的7個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)的選取，根據(jù)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析3.邏輯樹(shù)分析模型將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴(kuò)展。

把一個(gè)已知問(wèn)題當(dāng)作樹(shù)干，考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些問(wèn)題有關(guān)，將相關(guān)的問(wèn)題作為樹(shù)枝加入到樹(shù)干，一次類(lèi)推，就會(huì)將問(wèn)題擴(kuò)展成一個(gè)問(wèn)題樹(shù)。邏輯樹(shù)能保證解決問(wèn)題的過(guò)程完整性，將工作細(xì)化成便于操作的具體任務(wù)，確定各部分優(yōu)先順序，明確責(zé)任到個(gè)人。

邏輯樹(shù)分析法三原則：要素化：把相同問(wèn)題總結(jié)歸納成要素框架化：將各個(gè)要素組成框架，遵守不重不漏原則關(guān)聯(lián)化：框架內(nèi)的各要素保持必要的相互關(guān)系，簡(jiǎn)單而不孤立4.4P營(yíng)銷(xiāo)理論模型產(chǎn)品：能提供給市場(chǎng)，被人們使用和消費(fèi)并滿足人們某種需求的任何東西，包括有形產(chǎn)品、服務(wù)、人員、組織、觀念和它們的組合。價(jià)格：購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)的價(jià)格，包括基本價(jià)格、折扣價(jià)格、支付期限等。

影響價(jià)格的主要因素有需求、成本和競(jìng)爭(zhēng)。渠道：產(chǎn)品從生產(chǎn)企業(yè)流轉(zhuǎn)到用戶手上全過(guò)程所經(jīng)歷的各個(gè)環(huán)節(jié)。

促銷(xiāo)：企業(yè)通過(guò)銷(xiāo)售行為的改變來(lái)激勵(lì)用戶消費(fèi)，以短期的行為促進(jìn)消費(fèi)的增長(zhǎng)，吸引其他品牌用戶或?qū)е绿徨X(qián)消費(fèi)來(lái)促進(jìn)銷(xiāo)售增長(zhǎng)。5.用戶行為模型用戶行為指用戶為獲取、使用產(chǎn)品或服務(wù)才去的各種行動(dòng)，首先要認(rèn)知熟悉，然后試用，再?zèng)Q定是否繼續(xù)消費(fèi)使用，最后成為產(chǎn)品或服務(wù)的忠實(shí)用戶。

行為軌跡：認(rèn)知->熟悉->試用->使用->忠誠(chéng)最后五大數(shù)據(jù)分析模型的應(yīng)用場(chǎng)景根據(jù)數(shù)據(jù)分析所選取的指標(biāo)不同也有所區(qū)別。PEST分析模型主要針對(duì)宏觀市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析，從政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)以及技術(shù)四個(gè)維度對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)是否適合進(jìn)入市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化的分析，最終得到結(jié)論，輔助判斷產(chǎn)品或服務(wù)是否滿足大環(huán)境。

5W2H分析模型的應(yīng)用場(chǎng)景較廣，可用于對(duì)用戶行為進(jìn)行分析以及產(chǎn)品業(yè)務(wù)分析。邏輯樹(shù)分析模型主要針對(duì)已知問(wèn)題進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)已知問(wèn)題的細(xì)化分析，通過(guò)分析結(jié)論找到問(wèn)題的最優(yōu)解決方案。

4P營(yíng)銷(xiāo)理論模型主要用于公司或其中某一個(gè)產(chǎn)品線的整體運(yùn)營(yíng)情況分析，通過(guò)分析結(jié)論，輔助決策近期運(yùn)營(yíng)計(jì)劃與方案。用戶行為分析模型應(yīng)用場(chǎng)景比較單一，完全針對(duì)用戶的行為進(jìn)行研究分析。

當(dāng)然，模型只是前人總結(jié)出的方式方法，對(duì)于我們實(shí)際工作中解決問(wèn)題有引導(dǎo)作用，但是不可否認(rèn)，具體問(wèn)題還要具體分析，針對(duì)不同的情況需要進(jìn)行不同的改進(jìn)。

7.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測(cè)量?jī)x器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測(cè)量范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線圖表示出來(lái)。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對(duì)數(shù)后得到，若用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線。

8.數(shù)學(xué)建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法（I）初等數(shù)學(xué)法。

主要用于一些靜態(tài)、線性、確定性的模型。例如，席位分配問(wèn)題，學(xué)生成績(jī)的比較，一些簡(jiǎn)單的傳染病靜態(tài)模型。

（2）數(shù)據(jù)分析法。從大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)中，利用統(tǒng)計(jì)方法建立數(shù)學(xué)模型，常見(jiàn)的有：回歸分析法，時(shí)序分析法。

（3）仿真和其他方法。主要有計(jì)算機(jī)模擬（是一種統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法，等效于抽樣試驗(yàn)，可以離散系統(tǒng)模擬和連續(xù)系統(tǒng)模擬），因子試驗(yàn)法（主要是在系統(tǒng)上做局部試驗(yàn)，根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行不斷分析修改，求得所需模型結(jié)構(gòu)），人工現(xiàn)實(shí)法（基于對(duì)系統(tǒng)的了解和所要達(dá)到的目標(biāo)，人為地組成一個(gè)系統(tǒng)）。

（4）層次分析法。主要用于有關(guān)經(jīng)濟(jì)計(jì)劃和管理、能源決策和分配、行為科學(xué)、軍事科學(xué)、軍事指揮、運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)、教育、人才、醫(yī)療、環(huán)境等領(lǐng)域，以便進(jìn)行決策、評(píng)價(jià)、分析、預(yù)測(cè)等。

該方法關(guān)鍵的一步是建立層次結(jié)構(gòu)模型。