資料分析師的需求量正快速增長，特別是在銀行業的巨量資料分析領域。市場預測顯示，從2025年到2030年，相關市場規模將以年均23.11%的速度增長。這反映了資料分析在現代商業中的重要性。透過掌握資料分析方法，你可以將複雜的數據轉化為清晰的洞察，幫助企業制定有效的決策，例如挽留顧客或優化業務策略。這些技能不僅能提升你的職業競爭力，也能為企業創造更大的價值。
核心要點
- 數據清理是資料分析的基礎，能讓數據更準確。
- 探索性數據分析（EDA）幫助了解數據，找到問題和關係。
- 選對統計方法可以解釋數據，幫助公司做決定。
- 資料視覺化把複雜數據變成圖表，讓人更容易懂。
- 不斷學習和練習很重要，選好工具能更快完成工作。
01 資料分析方法的核心步驟
在介紹 18 種常見的資料分析方法之前，建議大家先了解資料分析的核心步驟，以便更有效地運用這些方法。
一、 數據清理
1、數據清理的重要性與常見技術
數據清理是資料分析方法中不可或缺的一步。你需要確保數據的準確性，因為這直接影響分析結果的可靠性。清理過程通常包括處理缺失值、刪除重複數據以及修正異常值。這些技術能幫助你提升數據質量，進而改善決策效果。
- 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。
2、使用 FineBI 進行高效數據清理
FineBI 是一款專業的商業智能分析平台，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 的直觀界面讓你能夠即時檢視清理後的數據，確保每一步操作都符合分析需求。
二、 探索性數據分析（EDA）
1、EDA 的目標與基本方法
探索性數據分析（EDA）的目標是幫助你理解數據的結構和特性。常見方法包括生成數據分佈圖、計算描述性統計量以及檢測數據中的模式。這些技術能讓你快速發現數據中的異常點或潛在關係，為後續建模提供基礎。
在金融行業，許多機構利用機器學習模型進行風險管理與信貸評估，能夠識別潛在的詐騙行為，提升業務效率和客戶滿意度。
2、FineBI 在探索性分析中的應用
FineBI 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，讓你能夠從不同角度分析數據，提升分析的全面性。
三、 統計建模
1、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一。你可以使用回歸分析、分類模型或聚類分析來解釋數據中的關係或進行預測。這些技術能幫助你將數據轉化為可操作的洞察，為企業提供決策支持。
2、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。FineBI 提供多種建模工具，讓你能根據需求靈活選擇最適合的方法。
四、 資料視覺化
1、資料視覺化的原則與實踐
資料視覺化是資料分析方法中不可忽視的一環。它能將複雜的數據轉化為直觀的圖表，幫助你快速傳遞關鍵資訊。實踐中，你需要遵循以下幾個原則：
- 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。
資料視覺化不僅提升數據的可讀性，還能帶來多方面的效益：
- 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。
2、使用 FineBI創建專業視覺化報表
使用 FineBI，您可以輕鬆創建專業的視覺化報表，並從豐富多樣的圖表類型中選擇最適合的展示方式，包括折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖、散點圖等。透過直覺式拖拉操作與自動分析功能，即使沒有技術背景的使用者也能快速上手，輕鬆完成數據可視化。FineBI 不僅讓數據呈現更加生動直觀，還能幫助您高效解讀資訊，輔助決策制定，實現真正的數據驅動管理。
舉例來說，當你需要向投資者展示市場趨勢時，FineReport 能幫助你創建直觀的趨勢圖，快速傳遞關鍵資訊，增加合作機會。透過這樣的專業工具，你能輕鬆將資料分析方法應用到實際工作中，為企業創造更大價值。
02 常用的18種資料分析方法與模型
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模型，涵蓋基礎工具到進階技術，適合不同層次的使用者。以下所有分析模型均由 FineBI 製作，且 FineBI 內建這些分析模型的範本。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 用於對使用者進行分類，並判斷每類細分使用者的價值。
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。
透過上述三個關鍵指標判斷客戶價值並對客戶進行觀察和分類，針對不同的特徵的客戶進行相應的營銷策略，如下圖所示：
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：RFM分析
2、 帕累託分析
帕累託分析又叫 ABC 分析，分類的核心思想：少數專案貢獻了大部分價值。以款式和銷售量為例：A 款式數量佔總體 10% ，卻貢獻了 80% 的銷售額。
把產品或業務分為A、B、 C三類，用於分清業務的重點和非重點，反映出每類產品的價值對庫存、銷售、成本等總價值的影響，從而實現差異化策略和管理。
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：ABC分析
3、 波士頓矩陣
波士頓矩陣透過銷售增長率（反映市場引力的指標）和市場佔有率（反映企業實力的指標）來分析決定企業的產品結構。
波士頓矩陣將產品型別分為四種，如下圖所示：
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：波士頓矩陣圖
4、轉化分析
轉化漏斗模型，是分析使用者使用某項業務時，經過一系列步驟轉化效果的方法。
轉化分析可以分析多種業務場景下轉化和流失的情況，不僅找出產品潛在問題的位置，還可以定位每個環節流失使用者，進而定向營銷促轉化。
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5、購物籃分析-關聯規則
大家應該都聽過這樣一個經典案例：超市裡經常會把嬰兒的尿不溼和啤酒放在一起售賣，原因是經過資料分析發現，買尿不溼的家長以父親居多，如果他們在買尿不溼的同時看到了啤酒，將有很大的機率購買，從而提高啤酒的銷售量。
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。
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：購物籃分析-關聯規則
6、復購率分析
復購率是指最近一段時間購買次數，用於說明使用者的忠誠度，反向則說明商品或服務的使用者黏性。
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7、留存分析
留存分析是一種用來分析使用者參與情況/活躍程度的分析模型，考檢視進行初始行為後的使用者中， 經過一段時間後仍然存在客戶行為（如登入、消費）。
計算公式：某一段時間內（時間段a）的新增使用者在若干天后的另一段時間（時間段b）的留存數量 / （時間段a）的新增使用者總量
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：留存分析
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。
透過對使用者人口屬性：使用者的年齡、性別、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情況、生育情況、工作所在的行業和職業等和行為特徵：活躍度、忠誠度等指標進行分析，從而幫助企業對使用者進行精準營銷、輔助業務決策。
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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，可以提高使用者購買的頻次。業務的持續增長除了拉新獲客的持續輸入，存量使用者的復購尤為重要。
一個月內有100個使用者購買商品，其中有20人購買了2次以上，那麼月復購率就是20%。同理可以改變統計週期，計算季度復購率、年復購率等。
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：月復購分析
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，整個 AARRR 模型形成了使用者全生命週期的閉環模式，不斷擴大使用者規模，實現持續增長。
每一個產品具體情況不同，但總體上都包括這 5 個方面的發展過程。所以可以對這 5 個發展過程逐個分析。
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：AARRR分析
11、使用者流入流出分析
小郭是一家百貨商場的負責人，他想對百貨中的各個品牌的競爭力進行分析，所以他考慮從使用者流入流出入手。幫助百貨瞭解各個品牌的競爭力的同時，也可以幫助各個品牌的負責人看到自己品牌流入流出的情況如何。
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」。精細劃分後，各個品牌的競爭力情況更加一目瞭然。
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12、使用者生命週期狀態分析
對使用者進行生命週期狀態分析，可以瞭解企業當前的市場競爭力，並對不同類別的客戶實施不同的營銷動作。
比如用兩個維度「最近一次登入距今的時間」和「第一次登入距今的時間」，可以將客戶簡單的分為四個類別：
- 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。
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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依賴程度和再消費期望程度，是瞭解產品健康度的重要指標。
比如，為了解團隊對產品“不斷改進”的過程中，對使用者粘性是否有提升作用，我們可以製作一張使用者粘性儀表板，用於觀察粘性情況。
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14、需求分析方法-KANO模型
KANO模型是對使用者需求分類和優先排序的有用工具，以分析使用者需求對使用者滿意的影響為基礎，體現了產品效能和使用者滿意之間的非線性關係。
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」，進行系統的需求梳理，對需求進行分析和提煉，提高效率。
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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，用於反映庫存週轉快慢程度。週轉率越高表明存貨週轉速度越快，從成本到商品銷售到資金迴流的週期越短，銷售情況越好。
庫存週轉天數是企業從取得存貨開始，至消耗、銷售為止所經歷的天數。週轉天數越少，說明存貨變現速度越快，銷售狀況越良好。
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16、杜邦分析
杜邦分析法利用幾種主要的財務比率之間的關係來綜合地分析企業的財務狀況，用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效。
其基本思想是將企業淨資產收益率逐級分解為多項財務比率乘積，這樣有助於深入分析比較企業經營業績。
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詳細操作步驟移步幫助文件檢視：杜邦分析
17、盈虧平衡分析
盈虧平衡分析又稱保本點分析或本量利分析法，是根據產品的業務量、成本、利潤之間的相互制約關係的綜合分析，用來預測利潤，控制成本，判斷經營狀況的一種數學分析方法。比如，當我們可以透過盈虧平衡分析分析控制各項成本的投入，從而使店鋪經營利潤能達到一個新臺階。
【總成本=固定成本+變動成本】【利潤=月銷售額-總成本】
- 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。
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18、同環比分析
同比發展速度主要是為了消除季節變動的影響，用以說明本期發展水平與去年同期發展水平對比的相對發展速度。
環比表示連續2個統計週期（比如連續兩月）內的量的變化比。
計算公式：同比：（本期銷售額-去年同期銷售額）/去年同期銷售額環比：（本期銷售額-上個週期銷售額）/上個週期銷售額
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03 資料分析方法必備工具與資源
一、 常用資料分析工具介紹
1、FineReport：高效的報表設計工具
FineReport 是一款專為資料視覺化與報表設計打造的工具。它能幫助你快速完成報表製作，特別適合需要處理大量數據的情境。以下是 FineReport 的主要優勢：
- 提高 IT 報表效率，支援類似 Excel 的製表功能，讓你避免繁瑣的手動操作。
- 完成資料基礎建設，透過資料填報、處理、展示與打印功能，建立完整的資料系統。
FineReport 的直觀操作介面讓你即使沒有程式設計背景，也能輕鬆上手。這款工具適合需要快速生成專業報表的分析師，幫助你提升工作效率。
2、FineBI：專業的商業智能分析平台
FineBI 是一款專業的商業智能分析平台，專為滿足業務部門的多樣化需求而設計。它的主要優勢包括：
- 優化 IT 與業務流程的配合，讓業務部門能自主進行資料分析，減少對 IT 部門的依賴。
- 支援從公共資料源中提取數據，幫助你快速完成分析，提升工作效率。
FineBI 的靈活性讓你能根據需求進行即時分析，適合需要快速應對業務變化的情境。透過這款工具，你可以更高效地挖掘數據價值。
二、學習資源推薦
1、線上課程與教學網站
學習資料分析的基礎技能，你可以從以下幾個方面入手：
- 數學與統計基礎：掌握描述性統計、概率論與假設檢驗等基本概念。
- 數據結構與算法：瞭解陣列、列表與字典等常見數據結構，學習基本算法。
- 數據處理工具入門：選擇 Excel、Python 或 R，學習其基本操作。
- 數據可視化入門：學習 Tableau、Power BI 或 Matplotlib，創建簡單圖表。
此外，以下網站提供豐富的學習資源：
- Khan Academy Statistics & Probability：統計學與概率的基礎教學。
- MIT OpenCourseWare: Introduction to Probability and Statistics：麻省理工學院的概率與統計課程。
- Codecademy Python：互動式學習 Python 的平台。
2、書籍與社群資源
除了線上課程，書籍與社群資源也是學習資料分析的重要途徑。你可以參考專業書籍，例如《Python for Data Analysis》或《R for Data Science》。加入資料分析相關的社群，例如 Reddit 的資料分析版塊或 LinkedIn 的專業群組，也能幫助你獲得實用的建議與靈感。
掌握資料分析方法需要系統化的學習與實踐。你應該從基礎技能開始，逐步深入，並結合實際案例進行應用。持續學習不僅是掌握新工具，更是學習如何將數據轉化為可行的策略與創新模式。
實際案例學習能幫助你將理論知識轉化為實際應用，並在真實場景中運用數據分析技能。參與公司內部項目或分析具體案例，能有效提升你的實踐能力，並提供持續改進的機會。
選擇合適的工具（如 FineReport 和 FineBI）能顯著提升效率。持續學習與實踐是成為優秀資料分析師的關鍵。
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