1、直接評判法

直接評判法即根據經驗直接判斷數據的好壞并給予評判，通常用于內部過往運營狀況評估，如評估近期閱讀量是否過低，評判近期銷售量是否異常，評估當日文章推送量是否正常。

直接評判法有兩個必要的條件：一是運營者有一定的新媒體運營經驗，能夠對跳出率，閱讀量等有正確的評估；二是經過加工處理的數據足夠直觀，可以直接代表某項數據的優(yōu)缺點。

2、對比分析法

對比分析法，是將兩個或兩個以上的數據進行對比，分析差異進而揭示這些數據所代表的規(guī)律。

對比分析法包括橫向比較及縱向比較。橫向比較即同一時間下不同總體指標的對比，如今日頭條同領域作者文章閱讀量對比，粉絲數對比等；縱向比較不同時間條件下同一總體指標的對比，如本月文章閱讀量與上月閱讀量進行對比，本月粉絲增長數與上月增長數進行對比等。

通過對比分析，可以直接觀察到目前的運營水平，一方面找到當前已經處于優(yōu)秀水平的方面，后續(xù)予以保持；另一方面及時發(fā)現(xiàn)當前的薄弱環(huán)節(jié)，重點突破。

3、分組分析法

分組分析法是指通過一定的指標，將對象統(tǒng)計分組并計算和分析，以便于深入了解所要分析對象的不同特征，性質及相互關系的方法。

分組分析法遵循相互獨立，完全窮盡的枚舉分析法原則。所謂相互獨立，即分組之間不能有交叉，組別之間具有明顯的差異性，每個數據只能歸屬于某一組；所謂完全窮盡，即分組中不要遺漏任何數據，保持完整性，各組的空間足以容納總體的所有數據。

4、結構分析法

結構分析法是在統(tǒng)計分組的基礎上，將組內數據與總體數據之間進行對比的分析方法。結構分析法分析各組部分占總體的比例，屬于相對指標。

例如，新媒體運營團隊可以統(tǒng)計粉絲所在的地域分布，統(tǒng)計出各個地方粉絲的占比情況，此情景便屬于結構分析法。

5、平均分析法

例如，在分析今日頭條的文章閱讀量時，借助Excel導出的數據可以快速找到閱讀量大于平均值的文章，接下來可以繼續(xù)挖掘這些文章的標題，排版，配圖等規(guī)律，便于后續(xù)內容質量的提升。

6、矩陣分析法

矩陣分析法是一種定量分析問題的方法，它是指以數據兩個重要指標作為分析依據，并將這兩個指標作為橫，縱坐標軸，構成四個象限，從而找出解決問題的辦法，為運營者提供數據參考。

例如，某餐飲企業(yè)的大眾點評評價分析，可以借助四個象限“緊急且重要，重要但不緊急，緊急但不重要，不緊急也不重要”進行矩陣分析，并重點處理“緊急且重要”的事項。

7、漏斗圖分析法

漏斗圖分析法因展現(xiàn)形式如漏斗，故而得名。漏斗圖可以對文章閱讀量，產品購買量等情況進行逐層分析，展示整個關鍵路徑中每步的轉化情況。

重要強調的是，單一的漏斗圖難以衡量各個環(huán)節(jié)的好壞，運營者可以結合本節(jié)介紹的“對比分析法”，對同一環(huán)節(jié)不同時間對比，評估運營效果。

8、雷達圖分析法

雷達圖常用于指數分析，即通過對新媒體賬號的內容質量，領域專注等不同維度的計算而得出的客觀評分結果。分數越高，代表賬號的質量越好?？梢岳美走_圖進行分析的指數，包括今日頭條指數，大魚號星級指數，百家號指數等。

9、回歸分析法

回歸分析法是通過研究事物發(fā)展變化的因果關系來預測事物發(fā)展走向，它是研究變量間相互關系的一種定量預測方法，又稱回歸模型預測法或因果法。

例如，將今日頭條粉絲數據導出到Excel表格，對累計粉絲數進行一元線性分析，就可以嘗試預測某個時間的粉絲量。

在數據的世界里，統(tǒng)計分析如同迷宮中的指路明燈，但對于眾多學者和專業(yè)人士來說，尋找合適的工具始終是一大挑戰(zhàn)。這里，我們將為你揭示幾款備受推崇的統(tǒng)計分析軟件，它們在易用性、功能性和專業(yè)性之間找到了微妙的平衡。

1.九數云在線數據統(tǒng)計分析工具-實用與智能并存

九數云，由業(yè)界知名帆軟軟件打造，是一款專為大數據分析而設計的神器。其低門檻的特點使得統(tǒng)計新手也能輕松上手，無需編寫復雜函數。它的強大性能使得大規(guī)模數據的處理變得輕而易舉，無需編程即可完成。操作界面簡潔，只需簡單拖拽，即可生成35+種專業(yè)圖表，且提供豐富的主題供你選擇。此外，九數云還記錄分析過程，方便問題追蹤和模板生成，讓你的分析工作既高效又有序。

2. SAS-專業(yè)級統(tǒng)計分析之王

SAS，全球統(tǒng)計分析領域的領頭羊，由兩位研究生初創(chuàng)，如今已發(fā)展為全球員工過萬的大型企業(yè)。作為統(tǒng)計分析的國際標準，SAS擁有30多個功能模塊，涵蓋了數據訪問、管理、分析和展現(xiàn)的全面能力。然而，它的強大功能往往伴隨著一定的學習曲線，需要編寫匯編語言程序，更適合專業(yè)統(tǒng)計人員使用。

3. SPSS-社會科學研究的得力助手

SPSS，由斯坦福研究生開發(fā)，以其直觀易用而知名。相較于SAS，SPSS操作更為簡便，統(tǒng)計方法全面，圖表繪制方便，尤其適合社會學研究的數據分析。SPSS13.0版提供了數據整理、統(tǒng)計分析、圖表分析等多元功能，涵蓋了描述性統(tǒng)計、回歸分析、生存分析等多元統(tǒng)計分析領域。

4. Stata-精確而高效的命令式工具

Stata雖小，五臟俱全，1985年便已面世。它以命令操作為特點，分析方法全面，輸出結果清晰，圖表設計精良。然而，其數據兼容性和內存管理是需要改進的地方。

5. Statistica-全功能統(tǒng)計分析平臺

Statistica由StatSoft公司開發(fā)，集成了全面的統(tǒng)計分析、圖表制作和資料管理功能，尤其以其強大的制圖功能受到贊譽，可在圖表視窗中展示豐富的統(tǒng)計分析技術。

無論你是初入統(tǒng)計殿堂的新手，還是經驗豐富的研究者，這些工具都能幫助你高效、準確地進行數據探索和分析，讓復雜的統(tǒng)計分析過程變得觸手可及。選擇最適合你的那款，讓數據說話，讓智慧閃光吧！

論文數據的收集和分析是研究過程中非常重要的一步，它直接影響到研究結果的準確性和可靠性。以下是一些常用的數據收集和分析方法：

1.文獻綜述法：通過查閱相關文獻，了解已有的研究成果和觀點，為自己的研究提供理論基礎和參考依據。

2.實驗法：通過設計和實施實驗，收集實驗數據，然后對數據進行統(tǒng)計分析，得出結論。

3.問卷調查法：通過設計問卷，收集被調查者的意見和看法，然后對數據進行統(tǒng)計分析，得出結論。

4.訪談法：通過與被訪談者進行深入交談，收集他們的觀點和經驗，然后對數據進行整理和分析，得出結論。

5.觀察法：通過對現(xiàn)象或事件進行直接觀察，收集原始數據，然后對數據進行整理和分析，得出結論。

在數據分析方面，常用的方法包括描述性統(tǒng)計分析、推斷性統(tǒng)計分析、回歸分析、方差分析、因子分析等。這些方法可以幫助研究者從大量數據中提取有用信息，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢，驗證假設或理論。

總之，論文數據的收集和分析是一個復雜而重要的過程，需要研究者根據研究目的和問題選擇合適的方法，并運用適當的統(tǒng)計工具和技術進行分析。

QCC小組活動在原因分析階段常用到的分析工具包括因果圖、關聯(lián)圖和系統(tǒng)圖。

1.因果圖：因果圖是一種圖示分析工具，它以結果作為特性，以原因為因素，層層展開以分析因果關系，尋找根本原因。因果圖又稱為石川圖、魚骨圖或特性要因圖。在制造系統(tǒng)的因果關系分析時，因果圖通常從人機料法環(huán)測進行展開，逐步分析到末端因素。

2.關聯(lián)圖：關聯(lián)圖是一種用來找出主要因素和項目的方法，它把關系復雜且相互糾纏的問題及其因素用箭頭連接起來。各因素之間有相互關系，或有1個以上的問題分析時，通常會用到關聯(lián)圖。

3.系統(tǒng)圖：系統(tǒng)圖是一種用來明確問題的重點，尋找最佳手段或措施的方法。它把要實現(xiàn)的目的與需要采取的措施或手段系統(tǒng)地展開，并繪制成圖。

在QC小組解決質量、成本、生產量等問題時，基于數據的實證式問題解決方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七種：

1.調查表：對問題的現(xiàn)狀進行抽樣調查，不要放過任何一個細節(jié)問題。

2.帕累托圖：從眾多的問題當中找出真正的問題。

3.特性要因圖：不要遺漏主要的原因，仔細整理。

4.圖表：使做成的數據做到一目了然。

5.確認表：容易取出數據，防止檢查中的遺漏。

6.矩形圖：掌握野返分布的情況，并和規(guī)格對比。

7.散布圖：掌握成對的兩組數據的關系。

8.管理圖：調查工序或工程內是否處在安定狀態(tài)。

注：有時候把圖表和管理圖歸納為一種，再加上層別（坐標圖）就成為七種。

以上內容參考：百度百科-QC小組