人工智能[4735]数据分析：六大类分析方法[1]

本文根据数据分析对象总结了六大类分析方法，每类方法里包含各种小方法，在实际数据分析过程中我们可以灵活运用这些方法来对数据进行高效率的处理。

 六大类分析方法 ：

根据不同数据分析对象，常见的分析方法主要包含:分解主体分析、钻取分析、常规比较分析、大型管理模型分析、财务和因子分析、专题大数据分析。

一、分解主题分析

所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。

1.1营销主题

针对销售业务的分析，可以分解为客户分析、品类分析、区域分析、消费频率、价值链分析、促销、渠道、经销商、门店分析、同比环比、社交大数据分析、行业市场分析、行业景气指数的分析、市场占有率分析等。

1.2财务主题

针对财务业务的分析，可以分解为成本费用分析、利润、历史对比、财务法定报告及分析、资本性支出分析、财务预算分析、营销投入产出效率分析、会计核算分析、企业合并分析、偿债能力分析、盈利能力分析、经营现金流量分析等。

1.3灵活主题分析

包括价格分析、灵活区域分析、贡献度分析、供应商管理分析、采购价格分析、采购返利分析、采购对标分析、仓储数量流分析、存货分析、货损/质量分析、采购预测分析、产能分析、产量分析、EHS分析、价值链分析、供应链分析、运营成本分析、替代品分析及预测、销售渠道分析、员工薪酬福利分析、销售网点分析、招聘管理分析、培训管理分析、销售预测分析、下游物流分析、员工成本分析、购买者分析、员工绩效分析、终端退货分析、售后服务质量分析、人工竞争力分析等。

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