數據變化趨勢演算法

1. 常用的數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

2. excel中添加趨勢線的的公式的具體演算法（斜率、截距）

1、打開Excel，輸入X、Y兩列數據。

3. 趨勢演算法有哪些.3年平均減幅怎麼算平均數

1,算術移動平均數
算術平均數，就是通常所說的平均數，計算方法是將一組數·字相加，再除以數字的個數.
所謂算術移動平均數(MOVING人VERAGE)是指在一個時間序列中，別除已被平均的效據的第一個數據，再加入一個新的數者腔據所求出來的另一個平均數。以5日算術移動平均數為例，將第I日至第5日的5個收市價加起來的總和除以5,就得到第一個5日移動平均數，將第2日至第6日的5個收市價加起來的總和除以5，就得到第二個5日移動平均蟻，將第3日至第7日的5個收市價加起來的總和除以5,就得到第三個5日移動平均效，依此類推，將第N日至第N十4日的5個收市價加起來的總和除以5,就得到第N個5日移動平均數.這些移動平勻數的連線，就是收市
2、加權移動平均數
由算術移動平均數的計算可以看出,算術移動平均數的計算並不考慮某一日價格對未來價格的影響，換言之，算態擾術移動平均數的計算將周期中的每一日的價格對未來的影響力同等看待，這種做法在統計學的理論上不盡合理。為了彌補這一缺陷，可以用加權的方式來計算移動平均數。這種方法作了最近收市價對未來價格波動的影響力最大的假設，正由於如此，對影響力較大的近期收市價賦予較高的加權，與此相反，對影響力交小的遠期收市價賦予比較低的加權。一般來說 加權方式有三種 與此相適應 加權移動平均數的計算方法也就有階梯加權移動平均數 線型加權移動平均數和平方系數加權移動平均數三種
①線型加權移動平均數
線型加權移動平均數是以1, 2,__ 3,_4、5,..6 .. _.. 為權數計算出的平均數 以5日線型加權移動平均數為例:將第l日到第5日的5個收市價分別乖上1, 2. 3. 4,_ 5F1後的總和再除以權數之和((1+2+3+4+5)的比值，就是第一個5日線型加權移動平均數，將第2日至第6日的5個收市價分別乘上1, 2, 3, 4,5後的總和再除以權教之和((1+2+3+4+5)的比值，就是第二個5日線型加權移動平均教，將第3日至第7日的5個收市價分別乘上1, 2, 3, 4,' 5後的帆嫌旦總和再除以權數之和(1+2+3+4+5)的比值，就是第三個5日線里加權移動平均數，……依此類推，將第N日至第N+4日的5個收市價分別乘上1, 2, 3, 4, 5後的
總和再除以權數之和((1+2+3十4+5)的比值，就是第N個5日線型加權移動平均教。
3、 階梯加權移動平均數
階梯式加權移動平均數的計算方式是在選定周期((5日為例)之後，再選定每一階梯的日數(以2日為例)所作出的計算.

4. 數據分析的三個常用方法是什麼

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數據說到底，就是這樣一個工具——通過數據，我們可以衡量產品，可以乎銷賀了解產品，可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域，這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分，在日常產品工作中可以發揮比較大作用。

本文主要討論一些數據分析的三個常用方法：

1. 數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，斗飢但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。

2. 數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。

對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542  突破技術瓶頸，提升思維能力 。

一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有歲派的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。

3. 數據細分分析

在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：

分時 ：不同時間短數據是否有變化。

分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區 ：不同地區的數據是否有變化。

組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

4. 小結

趨勢，對比，細分，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。

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5. excel中的趨勢圖是怎麼算出來的,用的什麼原理和公式

1、首先打開電腦里的EXCEL軟體，進入操作頁面。

注意事項：

Excel的功能區中增強了工具提示功能。當將滑鼠指向在功能區中某命令上時，彈出的懸浮窗口中不僅顯示該命令的名稱，而且將提示其詳細的功能或使用描述，例如該命令的快捷鍵、該命令執行的操作、典型使用情況，有圖形化演示命令執行的操作還可以可顯示可以打開來訪問更多選項的對話框。