数据变化趋势算法

1. 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

2. excel中添加趋势线的的公式的具体算法（斜率、截距）

1、打开Excel，输入X、Y两列数据。

3. 趋势算法有哪些.3年平均减幅怎么算平均数

1,算术移动平均数
算术平均数，就是通常所说的平均数，计算方法是将一组数·字相加，再除以数字的个数.
所谓算术移动平均数(MOVING人VERAGE)是指在一个时间序列中，别除已被平均的效据的第一个数据，再加入一个新的数者腔据所求出来的另一个平均数。以5日算术移动平均数为例，将第I日至第5日的5个收市价加起来的总和除以5,就得到第一个5日移动平均数，将第2日至第6日的5个收市价加起来的总和除以5，就得到第二个5日移动平均蚁，将第3日至第7日的5个收市价加起来的总和除以5,就得到第三个5日移动平均效，依此类推，将第N日至第N十4日的5个收市价加起来的总和除以5,就得到第N个5日移动平均数.这些移动平匀数的连线，就是收市
2、加权移动平均数
由算术移动平均数的计算可以看出,算术移动平均数的计算并不考虑某一日价格对未来价格的影响，换言之，算态扰术移动平均数的计算将周期中的每一日的价格对未来的影响力同等看待，这种做法在统计学的理论上不尽合理。为了弥补这一缺陷，可以用加权的方式来计算移动平均数。这种方法作了最近收市价对未来价格波动的影响力最大的假设，正由于如此，对影响力较大的近期收市价赋予较高的加权，与此相反，对影响力交小的远期收市价赋予比较低的加权。一般来说 加权方式有三种 与此相适应 加权移动平均数的计算方法也就有阶梯加权移动平均数 线型加权移动平均数和平方系数加权移动平均数三种
①线型加权移动平均数
线型加权移动平均数是以1, 2,__ 3,_4、5,..6 .. _.. 为权数计算出的平均数 以5日线型加权移动平均数为例:将第l日到第5日的5个收市价分别乖上1, 2. 3. 4,_ 5F1后的总和再除以权数之和((1+2+3+4+5)的比值，就是第一个5日线型加权移动平均数，将第2日至第6日的5个收市价分别乘上1, 2, 3, 4,5后的总和再除以权教之和((1+2+3+4+5)的比值，就是第二个5日线型加权移动平均教，将第3日至第7日的5个收市价分别乘上1, 2, 3, 4,' 5后的帆嫌旦总和再除以权数之和(1+2+3+4+5)的比值，就是第三个5日线里加权移动平均数，……依此类推，将第N日至第N+4日的5个收市价分别乘上1, 2, 3, 4, 5后的
总和再除以权数之和((1+2+3十4+5)的比值，就是第N个5日线型加权移动平均教。
3、 阶梯加权移动平均数
阶梯式加权移动平均数的计算方式是在选定周期((5日为例)之后，再选定每一阶梯的日数(以2日为例)所作出的计算.

4. 数据分析的三个常用方法是什么

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以乎销贺了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。

本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：

1. 数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，斗饥但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2. 数据对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542  突破技术瓶颈，提升思维能力 。

一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有岁派的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

3. 数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：

分时 ：不同时间短数据是否有变化。

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区 ：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

4. 小结

趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

在此我向大家推荐一个大数据开发交流圈：

658558542    （ ☛点击即可加入群聊 ）

里面整理了一大份学习资料，全都是些干货，包括大数据技术入门，大数据离线处理、数据实时处理、Hadoop 、Spark、Flink、推荐系统算法以及源码解析等，送给每一位大数据小伙伴，让自学更轻松。这里不止是小白聚集地，还有大牛在线解答！欢迎初学和进阶中的小伙伴一起进群学习交流，共同进步！

最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利

5. excel中的趋势图是怎么算出来的,用的什么原理和公式

1、首先打开电脑里的EXCEL软件，进入操作页面。

注意事项：

Excel的功能区中增强了工具提示功能。当将鼠标指向在功能区中某命令上时，弹出的悬浮窗口中不仅显示该命令的名称，而且将提示其详细的功能或使用描述，例如该命令的快捷键、该命令执行的操作、典型使用情况，有图形化演示命令执行的操作还可以可显示可以打开来访问更多选项的对话框。