一、行业分析思路及方法？

1.

了解行业现状也就是了解确行业是什么、规模与细分情况、有哪些人、如何运作、标杆有哪些、竞争壁垒等。

2.

分析行业动能推测行业角色与角色、玩家与玩家、品类与品类、各种相互作用导致的可能的影响。

3.

推测行业变化推测玩家未来行动、预判未来情况、找出机会与威胁，也就是对自己有利与不利的情况。

4.

找出行业带给自身的机会机会就是时间性的有利（不利）情况而出现的新的选择，举例来说，抖音刚刚兴起的时候用户增速快，但是内容生产者少，现在进入抖音做内容和一年后才进去做内容，有可能竞争激烈程度完全不一样，晚进去是否有可能再也进不去了，基于此判断现在是否跟进入。

二、行业分析十大思路？

第一是分析产业链情况，上下游有哪些企业，如何合作；

第二是分析商业模式，供应、生产、销售、营销如何组织；

第三是分析市场规模，实际消费的群体数量、能力、产品需求等；

第四是分布特征，在哪些区域，覆盖哪些人群；

第五是潜在空间，还有哪些人有可能成为消费群体；

第六是分析产品结构；

第七是分析差异化程度；

第八是分析增长趋势；

第九是分析投资情况；

第十是分析标杆企业的做法。

三、股票分析类行业有哪些？

白马股，黑马股，妖股，成长类，消费类，综合类，分别，举几个列子，建筑类，金融类，新型科创类，农林木鱼，有色金属类，军事化工，等等！很多很多总而言之分成五大类，然后对号入座就行了，是不是是不是是不是是不是是不是是不是是不是是不是是不是就是这样分

四、cca分析思路？

cca是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间关系。cca 是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。

　　cca模型的选择原则：先用species-sample 数据（97%相似性的样品OTU 表）做DCA 分析，看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小，如果大于4.0，就应该选cca，如果3.0-4.0 之间，选RDA 和cca均可，如果小于3.0，RDA 的结果要好于cca。

五、人群分析思路？

一、潜在人群

像这类人群往往都是没有明确的需求，想要形成转化就需要我们去刺激需求。

即：通过基本定向方式，利用创意，让他发现自身的问题，形成点击；利用着陆页去进一步描述创意，获取线索。

这块，我们还有一个需要注意。由于是在投放时采用的是基本定向方式，所以，我们要利用创意去筛选流量。

利用“正待业、想转化”，点名道姓地进一步去刺激这部分人群，让他们形成一个思考点。

另外，像这类人群的投放方式，在页面至少还要留下两个以上的转化方式，并分开主次。

主转化方式以留下联系方式或引导咨询为主。

辅转化方式可以留下品牌一类的搜索词或者关注账号。

二、意向人群

像这类人群往往都是已经具备一定的需求，但是还没有明确的目标。

而我们要做的就是多种定向方式投放，攻占用户的心智。

对于目前这个大数据时代，可以说每个人对于平台来说，都具有一定的标签。如果按照定向方式来分类的话，这些标签基本可分为以下三类：

基本定向：性别、年龄、地域、学历、收入、使用设备等等。

兴趣定向：搜过什么、用过什么、关注什么。

行为定向：去过哪里、下载过什么APP、买过什么。

根据上述三类，我们需要根据不同定向方式设计不同的页面、展现不同的物料。

但在我们根据定向进行优化时，要明白以下两个问题：

01 明确人群需求

我所覆盖的人群的需求点和关注点有哪些。

02 确定转化通道

目标人群比较容易被什么方式转化，怎么才能引导他们留下线索。

明确以上两点后，便可进行心理预期构建，以降低用户的防备心理。此时，建议加一些其他方式的辅助转化。

比如可以加一个桥页做一个过渡，以讲故事或销售信的方式来引导客户打开产品页。有实验证明这样点击率能增加60%。

三、目标人群

像这类人群往往已经有一个明确的目标，我们此时要做的就是精准触达。

即：利用关键词精准性的定向方式，结合人性，像贪图便宜等，去撰写创意吸引点击，然后利用着陆页去引导留言，获取线索。

一般情况下，用户在消费时，心理路程如下：

产生需求—收集信息—对比方案—购买决策—售后平价

而我们要做的则是将目标锁定为第三阶段—对比方案的用户，尽可能地让那些搜索过产品的人多次看到我们的广告，加深印象，促使他形成购买决策。

一切推广都是基于人群，只要我们能够把人群分类清楚，那转化也就是自然而然的事情了。

六、行业发展分析包括哪些？

1.数据分析法。

通过行业交易数据规模的研究来分析行业前景。

2.因果联系法。

通过相关事物相互之间关系来研究行业分析法。

3.科学技术法。

通过科学技术的发展，来研究相关行业发展。

七、有哪些能够提升数据分析思路的书？

数据分析主要有哪些思维？学习的路线是怎么样的？

为了提供一个简单的方向指引，让数据分析思维的学习过程更加有趣，我做了一幅数据分析思维九段路线图，你可以把学习的过程当作一种游戏，享受段位升级的乐趣。

在段位升级的过程中，如果你理解起来感觉比较吃力，那么应该沉下心来，认真地先把基础打好，积累更多的数据分析经验。

DataFocus 企业大数据BI分析系统，让数据分析像搜索一样简单

1. 初段：目标思维

做数据分析，首先要一定明确目标，以终为始。

只有明确目标，才不会迷失方向，就像导航软件，如果没有设置目的地，那么它是没法告诉你路线图的。

目标思维主要体现在以下 3 个方面：

（1）正确地定义问题

比如说，小明听了煎饼大妈月入 3 万的故事，心里就想：为什么煎饼大妈月入 3 万？

这个问题的定义，应该是关注「月入 3 万」，而不是「煎饼大妈」。

也就是说，小明想的应该是「如何实现月入 3 万」，而不是「如何变成煎饼大妈」。

（2）合理地分解问题

比如说，煎饼大妈如何实现月收入 3 万？

这是一个比较大的问题，可以进行细分，因为收入等于订单数乘以客单价，所以把这个问题细分为两个小问题：

a. 如何实现一个月卖 5000 个煎饼？

b. 如何实现平均每个煎饼卖 6 块钱？

（3）抓住关键的问题

在不同的发展阶段，关键问题是不一样的。

比如说，对煎饼大妈来讲，刚开始做的时候，关键问题是：如何选择人流量大的好地段？

当选好地段之后，关键问题就变成：如何提高路人来购买的概率？如何提高客单价？如何提高重复购买率？

总之，数据分析的目标，就好比枪上的瞄准器，如果没有瞄准器，枪照样可以打，但是有了瞄准器，枪才可以打的更准。

2. 二段：对比思维

有人说：

在数据分析中，没有对比，就没有结论。

比如说，小明某次期末考试的成绩不好，英语只得了 30 分，小明的妈妈对他说：“你上次考试英语考了 70 分，这次怎么就考得这么差？你看你的同班同学，这次都考 80 分以上。”

常见的对比思维有以下 5 种：

（1）跟目标对比

（2）跟上个月比

（3）跟去年同比

（4）分渠道对比

（5）跟同类对比

数据分析的过程，就是在明确目标之后，通过对比等思维，找到问题的原因，得出分析的结论，提出可行的建议，从而起到帮助决策和指导行动的作用。

3. 三段：细分思维

有人说：

在数据分析中，细分是数据分析的灵魂，无细分，毋宁死。

比如说，小明某次考试的总成绩不好，细分一看，发现其他科目的成绩都不错，只有英语成绩特别差，只得了 30 分，从而拉低了整体的成绩。

常见的细分方法有以下 5 种：

（1）按时间细分

（2）按空间细分

（3）按过程细分

（4）按公式细分

（5）按模型细分

在运用细分思维解决问题的过程中，要做到有的放矢，围绕数据分析的目标，找到合适的方法，不要像无头苍蝇一样到处乱撞。

当发现数据异常时，尝试从不同的维度进行细分，这样既能锻炼你的数据分析思维，又能加深你对业务的理解。

DataFocus 企业大数据BI分析系统，让数据分析像搜索一样简单

4. 四段：溯源思维

做数据分析的时候，要多问几个为什么，追根溯源，在数据源寻找可能隐藏的逻辑关系和解决方案。

比如说，小明把自己每天的行动数据，都用 Excel 详细记录下来，其中包括每一时段的情绪数据。小明做复盘总结的时候，发现有一天情绪数据特别低，然后连续问了几个为什么：

（1）为什么这一天情绪数据特别低？

因为那一天小明上当受骗了。

（2）为什么会上当受骗？

因为骗子用生命安全来吓小明。

（3）为什么骗子能吓到小明？

因为小明担心自己的生命安全。

（4）为什么小明会担心生命安全？

因为求生是人类的本能反应。

（5）为什么人会有求生的本能？

因为人的大脑分为：年代久远的本能脑、相对古老的情绪脑和非常年轻的理智脑。

理智脑对大脑的控制能力很弱，大部分决策往往源于本能和情绪，而非理智。

到这一步，小明找到了自己上当受骗的根本原因，在于自己当时没有控制好自己的大脑，所以失去理智。

针对这个问题，小明运用「控制两分法」，并在脑海中反复进行演练，然后在实践中进行校正，实现与情绪的和平共处，从而更加理智地面对纷繁复杂的世界。

如果你经常运用溯源思维，就能提升数据的敏感度，并加深对业务的理解。

5. 五段：相关思维

相关思维，就是寻找变量之间相互关联的程度。

比如说，有一家超市的数据分析师发现，跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒，啤酒和尿布有什么关联呢？

采访小明的爸爸，他说自己下班后，给小明的妹妹买尿布的同时，也会购买自己喜欢喝的啤酒。

如果一个变量改变的时候，另一个变量也朝着相同的方向发生变化，那么我们就说这两个变量之间存在正相关性。

运用相关思维，通常包括以下 3 个步骤：

（1）收集相关数据

（2）绘制散点图形

（3）计算相关系数

需要注意的是，相关不等于因果。即使两个变量之间相关，也不代表其中一个变量的改变，是由另一个变量的变化引起的。

比如说，国家的诺贝尔奖数量，与巧克力消费量之间呈现正相关关系，但这并不是说，多吃巧克力有助于获得更多的诺贝尔奖。

一种合理的解释是，诺贝尔奖的数量与巧克力的消费量，很可能都是由其他变量导致的，例如国民的受教育程度和富裕程度。

6. 六段：假设思维

胡适先生说过：

这句话非常适合用在数据分析领域。

大胆假设，就是要打破既有观念的束缚，挣破旧有思想的牢笼，大胆创新，对未解决的问题提出新的假设。

小心求证，就是基于上面的假设，用一种严谨务实的态度，寻找真相，不能有半点马虎。

比如说，有一天小明去买水果，跟卖水果的阿姨说：

“阿姨，你这桔子甜不甜？”

阿姨：“甜啊，不信你试试。”

小明：“好，那我试一个。”

小明剥开一个桔子，尝了一口说：

“嗯，不错，确实挺甜的，给我称两斤。”

运用假设思维，通常包括以下 3 个步骤：

（1）提出假设

（2）统计检验

（3）做出判断

大胆假设并非绝对可靠，但是通过小心求证，我们可以更好地认识世界上的许多现象，从而得出更有价值的分析结论。

7. 七段：逆向思维

到了七段，你已经具备比较丰富的数据分析经验，此时如果想要进一步有所突破，就得打破常规，具有逆向思维的能力。

比如说，有一天小明去买西红柿：“阿姨，你这西红柿多少钱一斤？”

阿姨：“两块五。”

小明挑了 3 个放到秤盘：“阿姨，帮我称一下。”

阿姨：“一斤半，3 块 7 毛。”

小明去掉其中最大的西红柿：“做汤不用那么多。”

阿姨：“一斤二两，3 块。”

小明拿起刚刚去掉的那个最大的西红柿，付了 7 毛钱，扭头就走了。

你看，本来是阿姨想占小明的便宜，虚报重量。但是，小明利用逆向思维，反而让阿姨吃了哑巴亏。

常见的逆向思维有以下 5 种：

（1）结构逆向

（2）功能逆向

（3）状态逆向

（4）原理逆向

（5）方法逆向

理解这些逆向的方法，有助于你打开数据分析的思路，不断提升自己的可迁移能力，尤其是底层的思维能力，做到以不变应万变。

8. 八段：演绎思维

演绎思维的方向是由一般到个别，主要形式是「三段论」，由大前提、小前提、结论三部分组成。

比如说，小明不仅知道：金属都能导电；而且知道：铜是一种金属；所以小明可以得出结论：铜能导电。

运用演绎思维，应该遵循 5 项基本原则：

（1）不要出现第四个概念

（2）中项要能向外延伸

（3）大项和小项都不能扩大

（4）前提都为否，结论不必然

（5）前提有一否，结论必为否

掌握以上基本原则，能帮你建立更加严谨的数据分析思维。

9. 九段：归纳思维

归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。

比如说，小明先知道：金、银、铜、铁等金属分别能导电，然后归纳出一个结论：所有金属都能导电。

这个过程，是先接触到个别事物，然后再进行归纳总结。

常见的归纳方法有以下 5 种：

（1）求同法

（2）求异法

（3）共用法

（4）共变法

（5）剩余法

这些方法是我们获取新知识的重要途径，不过需要注意的是，很多案例和故事都说明，有限的观察并不等于真理。

为了避免以偏概全，我们还要加强归纳思维的训练，积累更多实战的经验，这样归纳总结出来的结论，才能经得起时间的考验，才会更有现实意义。

通过归纳总结，得出有价值的分析结论，这既是数据分析的终点，也是数据分析的起点，形成一个正向的循环系统。

最后的话

正确的思维能力，是做好数据分析的必备条件，这也是很多人相对比较欠缺的一种能力。

要想成为一个有洞察力的人，就要多学习、多思考、多总结、多实践，通过刻意练习，举一反三，把数据分析的思维，应用到日常的工作和生活中去，逐渐提升自己的数据分析思维能力。

八、哪些行业需要行业研究分析的能力？

以往地产调控，似乎都是鸡肋，对于地产商的影响微乎其微。而这次为何影响巨大呢？中国地方政府周末祭出限售措施，并暗示决心要控制飙涨的房价，打击投机。这是地产行业所出台的文件的态度，这种态度本质上是一种决心。这就是行业分析最本质的属性：政府的意愿和决心。行业分析不同于商业，行业的决心大于商业的愿望。

衡量行业分析能力的标准，不是在趋势上谁能理解透彻，抛出多么准确的观点，而是比谁抓机遇的能力强，最根本的是转化为产品和服务持续获利的能力。

其实一堆堆的行业研究报告，被利用的几率并不高，有的企业很少或几乎不读这样的研究报告。

行业研究员所要求的全方位能力，造成行业中真正的研究大咖无比稀缺。

九、海盐行业发展思路？

建立品牌，大力宣传，其次提高产品质量，树立口碑。

十、bi维度分析思路？

随着数据的重要性的显现，不同于传统BI的仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。

（2）数据来源变得广泛，快速迭代的数据成为新的需求

随着数据挖掘和AI技术成熟，数据来源广泛，BI人员可以接触到各类数据。

据karlin venture预测：2020年，每个人每秒会产生1.7MB数据，所以能快速处理及时更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。