資料(liao)(liao)分析(xi)(xi)師(shi)的(de)(de)需求量(liang)正(zheng)快速增(zeng)長，特別是(shi)在銀(yin)行業的(de)(de)巨量(liang)資料(liao)(liao)分析(xi)(xi)領域。市(shi)場(chang)預測顯(xian)示，從2025年到(dao)2030年，相關市(shi)場(chang)規模將以年均23.11%的(de)(de)速度增(zeng)長。這反映了資料(liao)(liao)分析(xi)(xi)在現代商業中的(de)(de)重(zhong)要性。透(tou)過掌握資料(liao)(liao)分析(xi)(xi)方法，你可以將複雜的(de)(de)數(shu)據轉化為(wei)清(qing)晰的(de)(de)洞察(cha)，幫(bang)助企業制定有效的(de)(de)決策，例如挽留顧客或優化業務策略。這些技能不僅(jin)能提升你的(de)(de)職業競(jing)爭力，也能為(wei)企業創造更(geng)大(da)的(de)(de)價值(zhi)。

一、資料分析方法是什麼？有什麼應用價值

資料分析方法是將龐大的數據轉化為可操作洞察的核心手段。無論(lun)是企業決策、營銷(xiao)策略還是產(chan)品優化，正確(que)的資料(liao)分(fen)析方法都(dou)能幫助我們理解過去、掌握(wo)當下、預測未(wei)來。隨(sui)著數(shu)據規(gui)模的增長(chang)，單(dan)純的人工(gong)判(pan)斷已無法滿足需求，因此(ci)結合 資料(liao)分(fen)析工(gong)具(ju) 與方法論(lun)，已成為企業實現(xian)數(shu)據驅動的關鍵。

1、資料分析方法的定義與重要性

資料(liao)分析(xi)方(fang)法指(zhi)的(de)是將原始數據進(jin)行處(chu)理、歸納(na)、建(jian)模與解釋的(de)一(yi)系列方(fang)式。它的(de)重要性體現在三個(ge)方(fang)面：

• 提升決策效率：透過資料分析方法，企業能快速找到影響業務的核心因素。
• 降低決策風險：依據數據洞察，而非直覺，做出更可靠的判斷。
• 創造競爭優勢：資料分析已經是零售、金融、醫療等行業的標配工具，應用得當能顯著拉開與競爭對手的差距。

2、資料分析方法與資料統計分析的差異

很(hen)多人會將(jiang) 資料分析方(fang)法 和 資料統計分析方(fang)法 混為一談，但兩者(zhe)其實存在差異(yi)：

• 資料統計分析方法：更側重於數據的數學計算與統計推論，如平均值、迴歸分析、顯著性檢驗等。
• 資料分析方法：範圍更廣，不僅包含統計方法，還包括資料探勘、機器學習、數據可視化等，強調從數據中挖掘商業洞察。

簡單來說，統計分析偏重於「科學驗證」，而資料分析方法則更聚焦於「業務應用與決策支持」。

二、如何輕鬆選對資料分析方法？跟著資料分析四步驟走

在介紹 18 種常見的資料分析方法之前，建議大家先了(le)解(jie)資(zi)料(liao)分(fen)析的核心步驟，以便更(geng)有(you)效地運用這些方法。

1、數據清理

01 數據清理的重要性與常見技術

數(shu)(shu)據(ju)清理是資料分析方(fang)法中不可(ke)或缺的一步。你(ni)需要(yao)確保數(shu)(shu)據(ju)的準確性(xing)，因為這直接影響分析結果的可(ke)靠(kao)性(xing)。清理過程通常(chang)包括處理缺失值、刪除重複(fu)數(shu)(shu)據(ju)以(yi)及(ji)修正異常(chang)值。這些技術能幫助你(ni)提升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)質量，進而改善決策(ce)效果。

• 數據清理確保數據的準確性，從而提升決策質量。
• 數據挖掘技術能夠從大量數據中提取有用資訊，這依賴於數據的準確性。
• 有效的數據處理與清理能夠幫助組織在競爭中脫穎而出。

02 使用資料分析工具 FineBI 進行高效數據清理

是一款專業的商業智能分析平臺，能幫助你快速完成數據清理。它提供自動化的數據處理功能，讓你輕鬆處理缺失值和異常值。此外，FineBI 的直觀界面讓你無需編程，易於使用，使(shi)用者(zhe)無(wu)需編寫(xie)代碼，透過拖曳及放下(xia)操作構建(jian)分析報表(biao)和(he)視覺化圖表(biao)，降低(di)了使(shi)用門檻，適用於不具備編程背景的(de)使(shi)用者(zhe)，讓不懂編程技術的(de)業務人員也能輕鬆實(shi)現自助數(shu)據(ju)分析，不再需要苦等IT排期。

2、探索性數據分析（EDA）

01 EDA 的目標與基本方法

探索性數據分析（EDA）的(de)目標是幫助你理解數據的(de)結構和(he)特性(xing)(xing)。常見方法(fa)包括生成(cheng)數據分佈圖、計算描(miao)述(shu)性(xing)(xing)統計量(liang)以及檢測(ce)數據中(zhong)(zhong)的(de)模(mo)式。這(zhe)些技術能讓你快速發現數據中(zhong)(zhong)的(de)異常點或潛在關係，為後續建模(mo)提供基(ji)礎。

在金融行業(ye)，許多機構(gou)利用機器學(xue)習模型進行風(feng)險管(guan)理與信貸評估(gu)，能(neng)夠識別(bie)潛在的詐騙行為(wei)，提升業(ye)務效率和客戶滿意度。

02 資料分析工具FineBI 在探索性分析中的應用

在 EDA 中表現出色。它能自動生成數據可視化圖表，幫助你快速發現數據中的趨勢和異常。此外，FineBI 支援多種數據源整合，讓你能(neng)夠從不(bu)同角度分析(xi)(xi)數(shu)據，提升分析(xi)(xi)的全面(mian)性。

3、統計建模

01 常見統計建模技術概述

統計分析建模是資料分析方法的核心之(zhi)一(yi)。你可(ke)以使用回歸分析、分類模型或聚類分析來解釋(shi)數(shu)據中的關係或進行(xing)預(yu)測。這些技術能幫助你將數(shu)據轉化為(wei)可(ke)操(cao)作的洞(dong)察，為(wei)企業提供決(jue)策支持。

02 如何選擇適合的建模方法

選擇建模方法時，你需要考慮數據的特性和分析目標。例如，回歸分析適合用於預測連續變數，而分類模型則適合用於預測類別變數。 提供多種建模工具，讓你能根據需求靈活選(xuan)擇(ze)最(zui)適合的方法。

4、資料視覺化

01 資料視覺化的原則與實踐

資(zi)料(liao)視覺(jue)化是(shi)資(zi)料(liao)分析(xi)方法中(zhong)不可忽視的(de)一環。它能(neng)將複雜的(de)數據轉化為直(zhi)觀(guan)的(de)圖表(biao)，幫助你快速傳(chuan)遞關鍵資(zi)訊(xun)。實踐中(zhong)，你需(xu)要遵循以下幾(ji)個原則：

• 簡潔明瞭：避免過多的裝飾元素，確保圖表清晰易懂。
• 選擇合適的圖表類型：例如，折線圖適合展示趨勢，柱狀圖則適合比較數據。
• 強調關鍵資訊：使用顏色或標註突出重要數據點，讓觀眾一眼抓住重點。
• 保持一致性：統一圖表的設計風格，增強專業性與美觀性。

資(zi)料(liao)視覺化不僅提(ti)升(sheng)數據(ju)的(de)可讀性(xing)，還能帶來多方(fang)面的(de)效益(yi)：

• 增加說服力，展現專業性，讓你的提案更具吸引力。
• 幫助快速辨識市場趨勢，支持企業制定更明智的決策。
• 提高部門間的溝通效率，促進協作與共識。

02 使用 FineBI創建專業視覺化報表

使用(yong) ，您可以輕(qing)鬆創建(jian)專(zhuan)業的(de)視覺(jue)化報(bao)表，並從豐(feng)富多樣的(de)圖表類型中選擇(ze)最適合的(de)展示方式，包括(kuo)折線圖、柱(zhu)狀(zhuang)圖、餅圖、地圖、散點圖等。透過直覺(jue)式拖拉操作與自動分析功能(neng)，即使沒有技(ji)術背景的(de)使用(yong)者也(ye)能(neng)快(kuai)速上(shang)手，輕(qing)鬆完成數(shu)據(ju)可視化。FineBI 不僅讓數(shu)據(ju)呈(cheng)現更加(jia)生動直觀，還能(neng)幫助您高效解讀資訊，輔(fu)助決策制定，實現真正的(de)數(shu)據(ju)驅(qu)動管理。

三、常用的18種資料分析方法與資料分析範例

在資料分析的世界中，掌握多種分析方法能幫助你應對不同的業務需求。以下是18種常用的資料分析方法與資料分析範例，涵蓋基礎工具到進階技術，適合不同層次的使用者。以下所有分析範例均由前面所提到的資料分析工具製作，您只需下載 FineBI，即可直接套用，快速完成數據分析與可視化。

1、RFM模型

RFM 用於對使用者進行(xing)分類，並判斷每類細分使用者的價(jia)值。

三個關鍵指標：

• 最近一次消費時間（R）：客戶距離最近的一次採購時間的間隔。
• 最近一段時間內消費頻次（F）：指客戶在限定的期間內所購買的次數。
• 最近一段時間內消費金額（M）:客戶的消費能力，通常以客戶單次的平均消費金額作為衡量指標。

透過上述(shu)三個關鍵指標判斷客戶價值並對客戶進(jin)行觀察和分類，針對不(bu)同的(de)特徵的(de)客戶進(jin)行相應的(de)營銷策略，如下圖所示(shi)：

實現(xian)效果(guo)如下(xia)圖所示：

詳(xiang)細操作步驟移步幫助(zhu)文件檢視：

2、 帕累託分析

帕累託分析又叫 ABC 分析，分類的核心思想：少數(shu)專案貢獻了大部分價值。以款式和銷(xiao)售量為(wei)例：A 款式數(shu)量佔總體(ti) 10% ，卻貢獻了 80% 的銷(xiao)售額。

把產(chan)品(pin)或業(ye)務(wu)分(fen)為A、B、 C三類，用於分(fen)清業(ye)務(wu)的(de)重(zhong)(zhong)點(dian)(dian)和非重(zhong)(zhong)點(dian)(dian)，反映出每類產(chan)品(pin)的(de)價值對庫存、銷售(shou)、成(cheng)本等總價值的(de)影響，從而(er)實現差異化(hua)策略(lve)和管理。

實現效果如(ru)下圖(tu)所示：

詳(xiang)細操作步驟移步幫助文件(jian)檢(jian)視：

3、 波士頓矩陣

波士(shi)頓矩陣透過(guo)銷(xiao)售增(zeng)長率（反映市場引(yin)力的指標）和(he)市場佔(zhan)有率（反映企業實力的指標）來分析決定(ding)企業的產(chan)品結構(gou)。

波士(shi)頓矩陣將(jiang)產品(pin)型別分為四(si)種(zhong)，如下(xia)圖所(suo)示：

實現效果如下圖所示：

詳細操作步(bu)驟(zou)移步(bu)幫助(zhu)文件(jian)檢視：

4、轉化分析

轉化漏斗模型，是分析使(shi)用者使(shi)用某項業務時，經過一系列步驟轉化效(xiao)果的(de)方法。

轉(zhuan)化分析可以分析多種業務(wu)場景下轉(zhuan)化和流(liu)失的情(qing)況(kuang)，不僅找(zhao)出產(chan)品潛在問題的位(wei)置，還可以定位(wei)每個環節(jie)流(liu)失使用(yong)者，進而定向營銷促轉(zhuan)化。

實(shi)現(xian)效果(guo)如下圖所示：

5、購物籃分析-關聯規則

大家應該(gai)都聽過這(zhe)樣一個經(jing)典(dian)案例：超市裡經(jing)常會(hui)把嬰兒(er)的尿不(bu)溼(shi)和啤(pi)酒(jiu)放在一起售(shou)賣，原因(yin)是經(jing)過資料(liao)分(fen)析發現，買尿不(bu)溼(shi)的家長(chang)以(yi)父(fu)親居(ju)多，如(ru)果他們在買尿不(bu)溼(shi)的同時看到了啤(pi)酒(jiu)，將有(you)很大的機率(lv)購買，從而提高啤(pi)酒(jiu)的銷售(shou)量。

這種透過研究使用者消費資料，將不同商品之間進行關聯，並挖掘二者之間聯絡的分析方法，就叫做商品關聯分析法，即購物籃分析，透過「支援度」、「置信度」、「提升度」三個指標判斷商品見的關聯。

實現(xian)效果如下圖所示：

詳細(xi)操作步驟移步幫(bang)助文(wen)件檢視：

6、復購率分析

復購率是指最近一段時間購買(mai)次數，用(yong)於(wu)說(shuo)明使用(yong)者的(de)忠誠(cheng)度，反(fan)向則說(shuo)明商品或(huo)服(fu)務的(de)使用(yong)者黏性。

實現效果如下圖(tu)所示：

7、留存分析

留存分析是一種用來分析使用者參與情況/活躍程度的(de)分析模型，考(kao)檢視進行初始行為後的(de)使用者中， 經過一段時間後仍然存在客戶行為（如登入、消費）。

計算公式：某一(yi)段(duan)時(shi)間(jian)內（時(shi)間(jian)段(duan)a）的(de)(de)新增使用(yong)者(zhe)在若干天后的(de)(de)另(ling)一(yi)段(duan)時(shi)間(jian)（時(shi)間(jian)段(duan)b）的(de)(de)留存數量 / （時(shi)間(jian)段(duan)a）的(de)(de)新增使用(yong)者(zhe)總量

實現效果如下圖所示：

詳(xiang)細操作步驟移(yi)步幫(bang)助文件檢(jian)視：

8、使用者畫像分析

使用者畫像就是與該使用者相關聯的資料的視覺化的展現；一句話來總結就是：使用者資訊標籤化。

透過對使(shi)用者(zhe)人口屬性：使(shi)用者(zhe)的年齡、性別(bie)、所在的省份和城市(shi)、教(jiao)育(yu)程度、婚姻情況(kuang)、生育(yu)情況(kuang)、工(gong)作所在的行(xing)業(ye)和職業(ye)等和行(xing)為特徵：活(huo)躍度、忠誠度等指(zhi)標進行(xing)分析，從(cong)而幫助(zhu)企業(ye)對使(shi)用者(zhe)進行(xing)精準營銷(xiao)、輔(fu)助(zhu)業(ye)務(wu)決(jue)策。

實現(xian)效(xiao)果如下圖所示：

9、月復購分析

復購率可以幫我們觀察使用者的忠誠度。提升復購率，可以(yi)提高使(shi)用者購買的頻次。業(ye)務的持(chi)續(xu)增長除了拉(la)新獲客的持(chi)續(xu)輸入，存量使(shi)用者的復購尤為重要。

一個月(yue)內有(you)100個使(shi)用者購(gou)(gou)買商(shang)品(pin)，其中有(you)20人(ren)購(gou)(gou)買了2次以上(shang)，那麼月(yue)復(fu)(fu)購(gou)(gou)率(lv)就(jiu)是20%。同(tong)理可(ke)以改(gai)變統(tong)計週期，計算季度復(fu)(fu)購(gou)(gou)率(lv)、年復(fu)(fu)購(gou)(gou)率(lv)等(deng)。

實現效果如下圖所示：

詳細操作步驟移步幫助文件檢視：

10、AARRR使用者運營分析

AARRR 模型又叫海盜模型，是使用者運營過程中常用的一種模型，解釋了實現使用者增長的 5 個指標：獲客、啟用、留存、收益、傳播。從獲客到傳播推薦(jian)，整個 AARRR 模型形(xing)成了使用者全生(sheng)命週期(qi)的閉環模式，不斷擴大使用者規模，實現持續(xu)增長。

每(mei)一個(ge)(ge)產品(pin)具體情(qing)況不同(tong)，但總體上都包括這 5 個(ge)(ge)方面(mian)的發展(zhan)過程(cheng)(cheng)。所以(yi)可以(yi)對這 5 個(ge)(ge)發展(zhan)過程(cheng)(cheng)逐個(ge)(ge)分(fen)析。

實現效(xiao)果如下圖所(suo)示：

詳細操作步驟移步幫助文(wen)件檢(jian)視：

11、使用者流入流出分析

小郭是一(yi)家百貨商場的(de)(de)負責人，他想對百貨中的(de)(de)各個品牌(pai)的(de)(de)競爭(zheng)力進行分析，所以(yi)他考慮從使用者流入流出入手(shou)。幫(bang)(bang)助(zhu)百貨瞭解各個品牌(pai)的(de)(de)競爭(zheng)力的(de)(de)同時，也(ye)可以(yi)幫(bang)(bang)助(zhu)各個品牌(pai)的(de)(de)負責人看到自己品牌(pai)流入流出的(de)(de)情(qing)況如(ru)何。

他對流入客戶和流出客戶的行為進行了分析，將流入原因分為「其他品牌流入、渠道流入、類別流入」，流出原因分為「品牌流出、渠道流出、類別流出」。精(jing)細(xi)劃分後，各個品牌的競(jing)爭力情況更加(jia)一目(mu)瞭然。

實現效果如下圖所示：

詳細操作(zuo)步驟(zou)移步幫助(zhu)文(wen)件檢視：

12、使用者生命週期狀態分析

對(dui)使用者(zhe)進行(xing)生命週期狀態分(fen)析(xi)，可(ke)以瞭解(jie)企(qi)業當(dang)前(qian)的(de)市場競(jing)爭力，並對(dui)不同類(lei)別的(de)客戶(hu)實施不同的(de)營銷動作。

比如用兩個維度「最(zui)近一次(ci)登(deng)入距今的(de)時間」和(he)「第(di)一次(ci)登(deng)入距今的(de)時間」，可(ke)以將客(ke)戶(hu)簡單的(de)分為四個類別：

• 新使用者：剛開始在較短的一段時期內登入/購買了產品的客戶。
• 一次性使用者：在較短一段時間內登入/購買產品後，近期不再繼續購買的客戶。
• 忠實使用者：在較長一段時間內持續登入/購買產品，且在近期仍有購買行為的客戶。
• 流失使用者：在較長一段時間內持續登入/購買了產品，但近期不再有購買行為的客戶。

實(shi)現效果如(ru)下(xia)圖所示：

詳細操作步驟(zou)移步幫(bang)助(zhu)文件檢視：

13、使用者粘性分析

使用者粘性是指使用者對於品牌或產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的(de)依賴程度(du)和再消費期望(wang)程度(du)，是瞭解產品健康度(du)的(de)重(zhong)要(yao)指標。

比如，為了解團隊對(dui)產品“不斷改進”的(de)過程中(zhong)，對(dui)使用(yong)者(zhe)(zhe)粘(zhan)性(xing)是否有提升作(zuo)用(yong)，我(wo)們可以製作(zuo)一張使用(yong)者(zhe)(zhe)粘(zhan)性(xing)儀(yi)表(biao)板，用(yong)於(wu)觀察粘(zhan)性(xing)情況。

實現效果(guo)如下圖所(suo)示：

詳(xiang)細操作步驟移步幫助文件檢視：

14、需求分析方法-KANO模型

KANO模型是對使用(yong)者(zhe)(zhe)(zhe)需(xu)(xu)求分類和優先排序(xu)的有用(yong)工(gong)具，以分析使用(yong)者(zhe)(zhe)(zhe)需(xu)(xu)求對使用(yong)者(zhe)(zhe)(zhe)滿意的影(ying)響為基礎，體現(xian)了產品效能和使用(yong)者(zhe)(zhe)(zhe)滿意之間的非線性關(guan)係。

比如，產品經理常常會遇到非常多的產品需求，但開發人員資源有限，怎麼才能撈出真正的使用者需求？給真正重要的需求高優先順序？這時候就需要引進「KANO模型」，進行系統的需(xu)求梳理，對(dui)需(xu)求進行分析(xi)和提煉，提高效率。

實現效果如下(xia)圖所示：

詳(xiang)細(xi)操(cao)作步驟移步幫助文(wen)件檢視：

15、庫存週轉分析

庫存週轉率是企業在一定時期銷貨成本與平均存貨餘額的比率，用於反映庫存週(zhou)轉(zhuan)(zhuan)快慢(man)程度。週(zhou)轉(zhuan)(zhuan)率越高表明存貨週(zhou)轉(zhuan)(zhuan)速度越快，從成本(ben)到商品(pin)銷售到資金迴(hui)流的週(zhou)期越短，銷售情況越好。

庫存週轉天數(shu)是企業從(cong)取得存貨開始(shi)，至消耗、銷售(shou)為止所經歷的天數(shu)。週轉天數(shu)越少，說明(ming)存貨變現(xian)速(su)度越快，銷售(shou)狀況越良好(hao)。

實現效果如下圖所示：

詳細操(cao)作步驟(zou)移步幫助文件檢視：

16、杜邦分析

杜(du)邦分(fen)(fen)析法利用幾(ji)種主(zhu)要的財務比率之間的關係來(lai)綜合地分(fen)(fen)析企業的財務狀(zhuang)況(kuang)，用來(lai)評(ping)價(jia)(jia)公司(si)盈利能力和股(gu)東(dong)權(quan)益回報(bao)水平，從財務角度(du)評(ping)價(jia)(jia)企業績效。

其基本思想是將企業淨資(zi)產收益率逐級分(fen)解為(wei)多項(xiang)財務比(bi)率乘(cheng)積，這樣有助(zhu)於深入分(fen)析比(bi)較企業經營業績。

實現效果如(ru)下圖所示(shi)：

詳細操(cao)作(zuo)步驟移步幫助文件檢視：

17、盈虧平衡分析

盈(ying)(ying)虧(kui)平衡(heng)分(fen)(fen)析(xi)又稱保本點分(fen)(fen)析(xi)或(huo)本量(liang)(liang)利(li)(li)分(fen)(fen)析(xi)法，是根據產品的(de)業務量(liang)(liang)、成本、利(li)(li)潤(run)之間的(de)相(xiang)互制約關(guan)係的(de)綜合分(fen)(fen)析(xi)，用來預測利(li)(li)潤(run)，控(kong)制成本，判斷(duan)經(jing)營狀況的(de)一(yi)種數學分(fen)(fen)析(xi)方法。比如，當我們(men)可以透過盈(ying)(ying)虧(kui)平衡(heng)分(fen)(fen)析(xi)分(fen)(fen)析(xi)控(kong)制各項成本的(de)投入，從而使店鋪經(jing)營利(li)(li)潤(run)能(neng)達(da)到一(yi)個新(xin)臺(tai)階。

【總(zong)成本(ben)=固定(ding)成本(ben)+變動(dong)成本(ben)】【利潤(run)=月(yue)銷售額-總(zong)成本(ben)】

• 固定成本：在一定範圍內不隨銷售額的增減而變動的成本，例如：房租、水電、人工費等。
• 變動成本：指隨銷售額的增減大致成正比例關係變化的成本，例如：銷售提成，商品進貨成本等。

實現(xian)效果如(ru)下圖所示：

詳(xiang)細(xi)操作步(bu)驟移(yi)步(bu)幫助(zhu)文件檢視：

18、同環比分析

同比(bi)發(fa)展(zhan)(zhan)速度(du)主要(yao)是(shi)為了消(xiao)除季(ji)節變(bian)動的影響，用以說明本期發(fa)展(zhan)(zhan)水平與去(qu)年同期發(fa)展(zhan)(zhan)水平對比(bi)的相對發(fa)展(zhan)(zhan)速度(du)。

環比表示連續(xu)2個(ge)統計週期（比如連續(xu)兩月）內的量的變化(hua)比。

計算公式：同(tong)比(bi)：（本(ben)(ben)期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)-去年同(tong)期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)）/去年同(tong)期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)環比(bi)：（本(ben)(ben)期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)-上(shang)個週期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)）/上(shang)個週期(qi)(qi)銷售(shou)(shou)(shou)額(e)

實現效果(guo)如下圖所示：

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“延伸閱讀：2025年最具影響力的大數據分析案例解析”

四、資料分析方法工具與資源推薦