常用的數據分析方法有5種。

對比分析法指通過指标的對比來反映事物數量上的變化，屬于統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分别與上一年度平均銷售額的對比等。

利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

分組分析法是指根據數據的性質、特征，按照一定的指标，将數據總體劃分為不同的部分，分析其内部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指标的性質，分組分析法分為屬性指标分組和數量指标分組。所謂屬性指标代表的是事物的性質、特征等，如姓名、性别、文化程度等，這些指标無法進行運算；而數據指标代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

預測分析法主要基于當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基于時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指标之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁浏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

漏鬥分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注于某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對于信用卡申請的流程，用戶從浏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活并使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏鬥。使用漏鬥分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，并加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，采取适當的措施來提升業務指标。

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重于對比A、B兩組結構相似的樣本，并基于樣本指标值來分析各自的差異。例如，對于某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，将兩種風格的頁面随機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的浏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化産品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、衆數、中位數等），分散性和變異性的度量指标（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等内容，通過相關指标和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。

本文摘自《機器學習測試入門與實踐》

本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設，分為5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識；第二部分（第5～7章）介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐；第三部分（第8～10章）講解了機器學習測試基礎、特征專項測試及模型算法評估測試；第四部分（第11～13章）介紹了模型評估平台實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。

本書能夠幫助讀者了解機器學習是如何工作的，了解機器學習的質量保障是如何進行的。工程開發人員和測試工程師通過閱讀本書，可以系統化地了解大數據測試、特征測試及模型評估等知識；算法工程師通過閱讀本書，可以學習模型評測的方法和拓寬模型工程實踐的思路；技術專家和技術管理者通過閱讀本書，可以了解機器學習質量保障與工程效能的建設方案。

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