数据阐发是把隐没在一多量看来杂乱无章的数据中的信息，集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律，并供给决策撑持的一系列阐发过程统计阐发。数据统计阐发办法已经应用到各行各业，在互联网电商的运用也十分普遍。在做收集推广时，必然要用数据阐发做为根底。没有数据做支持的推广是没有意义的。在那里介绍一些办法和东西。
1.比力阐发法
是统计阐发中最常用的办法统计阐发。是通过有关的目标比照来反映事物数量上差别和变革的办法。目标阐发比照阐发办法可分为静态比力和动态比力阐发。静态比力是统一时间前提下差别总体目标比力，如差别部分、差别地域、差别国度的比力，也叫横向比力；动态比力是统一总体前提差别期间目标数值的比力，也叫纵向比力。那两种办法既可零丁利用，也可连系利用。
2.分组阐发法
统计阐发不只要对总体数量特征和数量关系停止阐发，还要深切总体的内部停止分组阐发统计阐发。分组阐发法就是按照统计阐发的目标要求，把所研究的总体根据一个或者几个标记划分为若干个部门，加以整理，停止察看、阐发，以提醒其内在的联络和规律性。统计分组法的关键问题在于准确选择分组标值和划分各组边界。
3.回归阐发法
回归阐发法是根据事物开展变革的因果关系来预测事物将来的开展走势，它是研究变量间彼此关系的一种定量预测办法，回归阐发中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归阐发；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归阐发统计阐发。此外，回归阐发中，又根据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的仍是非线性的，分为线性回归阐发和非线性回归阐发。
4.因素阐发法
因素阐发法的更大功用，就是运用数学办法对可不雅测的事物在开展中所表示出的外部特征和联络停止由表及里、由此及彼、去粗取精、披沙拣金的处置，从而得出客不雅事物遍及素质的归纳综合统计阐发。其次，利用因素阐发法能够使复杂的研究课题大为简化，并连结其根本的信息量。
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