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1.什么叫趋势分析?主要分析步骤

　　是指将实际达到的结果，与不同时期财务报表中同类指标的历史数据进行比较 ，从而确定财务状况，经营成果和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较。而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较。
 一、趋势线 1.所谓趋势线，就是根据股价上下变动的趋势所画出的线路，画趋势线的目的，即依其脉络寻找出恰当的卖点与买点。趋势线可分为上升趋势线，下降趋势线与横向整理趋势线。 2.股价在上升行情时，除了在连接股价波动的低点画一直线外，也应在连接股价波动的高点画一直线，于是股价便在这两条直线内上下波动，这就是上升趋势轨道。股价在下跌行情时，除了连接股价波动的高点画一直线外，也要在股价波动的低点画一条直线，股价在这两条直线内上下波动，这就是下跌趋势轨道。股价在横向整理时可形成横向箱型趋势线。 二、利用趋势轨道决定买卖点 1.无论是在上升或下跌趋势轨道中，当股价触及上方的压力线时，就是卖出的时机；当股价触及下方的支撑线时，就是买进的时机。 2.若在上升趋势轨道中，发现股价突破上方的压力线时，证明新的上升趋势线即将产生。 3.同理，若在下跌趋势中，发现股价突破下方的支撑线时，可能新的下跌趋势轨道即将产生。 4.股价在上升行情时，一波的波峰会比前一波峰高，一波的波谷会比前一波谷高；而在下跌行情时，一波的波峰比前一波峰低，一波的的波谷会比前一波谷低。 5.处于上升趋势轨道中，若发现股价无法触及上方的压力线时，即表示涨势趋弱了。 三、几种趋势线图示 1.上升趋势分析。股价上升趋势线是指股价上升波段中,股价底部之连接线而言,这连接而成之上升趋势线通常相当规则,在上升趋势线的股价波动上画一条与上升趋势线平行的线,这条平行线又称返回线。(如图1所示). (1)买卖点分析： 1．在股价上升趋势中，当股价下跌而触及股价上升趋势线时，便是绝佳的买点(买进信号)，投资者可酌量买进股票。 2．当股价上升而触及股价上升趋势线之返回线时，便是股票绝佳之卖点(卖出信号)投资者可将手中的持股卖掉。 3．上升趋势之依艾略特波段分析认为：上升分三波段,每一波段上升幅度皆同，投资者可以等幅测量，比如第一波由45元上升至60元，拉回50元，第二波由50元上升至65元，拉回55元，第三波可上升至65元左右。 (2)行情分析：一个多头行情主要由原始、次级或短期上升波动所组成，股价一波比一波高，每两个底部低点即可连成一条上升趋势线，一般而言，原始上升趋势线较为平缓，历经时间较长，而次级或短期上升趋势线较为陡峭，其历经时间有时甚短。 (原始上升趋势线:一般多头市场之原始上升趋势线的建立往往历经相当长时间(短则一二年长则四五年)的波动,其上升仰角较小,约为300～450. (短期上升趋势线：指多头市场之各次级滚动，以各波之底部低点为基准点向上延伸，其经历之时间较短，一般为数周或数月这波动所建立，其上升仰角较陡，约为450～600角，有时甚至在600角以上(尤其在多头市场初期最易出现)。 上升趋势线之支撑与压力：在股价上升趋势中，遇到以往密集成交区或其他阻力位，在某个股价价位上，卖压很大，足以阻止股价上升，或进行使止升走势的股价反转下跌，这种情况便是股逢压力。 2.整理趋势分析。矩形整理在股市亦称为箱形整理。股价在某一价格区人上下移动，移动之轨道由两条平行于横轴之平行线所界定，其形状就像几何图形的矩形或长方形，矩形整理亦称为箱形整理。 箱形整理形态通常出现在股价上升走势或下跌走势之初期或中期，若箱形出现在股价上升走势或下跌走势之末期，往往形成反转形态，而非整理形态。 (1)箱形整理形态一般在股价上升波完成或下跌波完成之后出现；(2)成交量配合箱形整理的完成，起初大量而逐步萎缩，一直到股价突破箱形整理为止；(3)股价最迟必须在三至四周内按预定的方向突破。 向上突破初期时箱形向上平移；向下跌破时箱形向下平移，暴涨暴跌的情况除外。 若不符合上述特征，箱形整理有可能失败而成为箱形反转。 3.下降趋势分析 (1)下跌趋势线之形成：一个空头行情是由原始，次级或短期下跌波动所构成，股价一波比一波低，每两个反弹之高点即可连成一条下跌趋势线，一般而言，原始下跌趋势线较为平缓，经历时间较长，而次级或短期下跌趋势线较为陡峭，其经历时间有时甚短。 (原始下跌趋势线：一般空头市场之原始下跌趋势线经历之时间较原始上升趋势线为短，约为(一至二年)，其下降之角度较为平缓约为300～450。 (短期下跌趋势线：指空头市场之次级波动，以各反弹顶点为基准点向下延伸，其经历之时间甚短，一般为数日或数周之波动所建立，其下降之角度约为600左右。 股价下跌,远离股价下降趋势线，负乖离太大，30日乖离率这-15～-30时，股价会反弹。 (2)空头行情时，一般下降波段分为三波段，完成后方有二波段之反弹行情。在多头市场时，下降一般为二波段之行情。 4.中心趋势线。 (1)在股价趋势线中，除上升、下跌、盘整等趋势线外，有一种趋势线，股价经常顺着中心趋势线，呈现上下对称或不对称的波动，这种股价围绕趋势线进行上下波动的走势，最近被冠上流行新名词，就是“X线”。 (2)中心趋势线有三种： A.上升中心线。股价可以是从低档上扬，先将上升中心线当作是压力线，在一次或多次上冲后，终于突破上升中心线而上扬，在股价上扬后，仍有一次或多次拉回的走势，中心线此时由压力线转为支撑线（如图6）。股价也可能是从高档下跌，在下跌过程中，一次或多次因上升中心线的支撑而反弹，但最后跌破中心线，在跌破中心线后，股价向中心线拉回，但反弹至中心线后，而临压力再下跌。 B.下跌中心线,股价围绕下跌中心线在波动,股价走势为：由上而下，中心线由支撑线转为压力线；由下而上，中心线由坟力线为支撑线(如图7)。 C.水平中心线，股价呈现箱形的上下整理，其中心线往往是水平线，股价可能在中心线下波动，然后突过中心线之上，或称在中心线之上波动，然后跌破中心线而下(如图8，图9)。 (3)中心趋势线的使用要领： 1．压力：无论中心趋势线是上升、下跌或水平，当股价由低点向上，常在接触到中心线时，面临压力而下跌。 2．支撑：当股价由高点向下时，在股价接触中心线时，会在临支撑，股价通常在此反弹。 3．中心线的作用。长期高低点所连接的趋势线，影响力最大，其次是中期高低点所绘的趋势线，短期高低点所绘的趋势线力量较小。因此，股价碰到短期趋势线，仅短期回档，若碰到中期趋势线，则回档在10%左右，若碰到长期趋势线，通常会有一次中期回档整理。 4．中心线也会出现扇形效果。有时趋势线划起来可能很多条，因此有时会在某个价位形成多条中心线交叉，这个点便会因力量交叉凝集，而成为一个较大的支撑或压力点，甚至使行情产生反转。

2.趋势分析怎么分析

　　趋势分析法与滑动窗口平均法是目前重磁资料数据处理中常用的方法，参数选择恰当时，可以获得比较理想的分场效果。趋势分析法的原理与异常平滑有相似之处，只不过这里是以一个一定阶次的数学曲面来代表测区内异常变化的趋势，并以此趋势作为区域场来看待，从布格重力异常中减去这一区域异常，即获得测区内的局部异常。
　　该方法是选用一个m阶（沿测区x、y方向是一样的）多项式来描述全测区的区域异常，m阶多项式的一般形式为
　　地球物理勘探概论
　　式中：a0，a1，…，aM－1为M个待定系数。若多项式的阶数为m，则 
　　 ＋1）， 
　　 即为趋势值（区域异常）。显然，一阶方程代表一个平面，二阶方程代表一个二次曲面，高阶方程则表示了一个高阶曲面。
　　下面我们以二次曲面拟合区域异常为例来说明方法的原理。设趋势面为
　　地球物理勘探概论
　　aj（j＝0，1，2，…，5）为六个待定系数。在测区中按一定网格共选取n个测点，其坐标为（xi，yi），相应点的布格异常值为gi（i＝1，2，…，n）。要使二次曲面能与重力异常的变化在最小二乘意义下得到最佳拟合，系数aj应满足：
　　地球物理勘探概论
　　根据多元函数求极值法，则式（2-8-3）成立的条件是
　　地球物理勘探概论
　　于是可以得到一个包含待定系数aj的线性方程组，其矩阵形式为
　　地球物理勘探概论
　　式中：
　　地球物理勘探概论
　　当det（ATA）≠0时，可求得各系数aj，再利用式（2-8-3）便可计算出各网格点上的趋势值 
　　 。
　　可以看出，在做趋势分析时，坐标系是固定而非滑动的，因而必须求出所有的待定系数。多项式阶次的选择，应视区域异常的复杂程度来定，阶次偏高，会造成趋势值受局部异常的影响较大，造成最后的局部异常幅值被削弱。对重力异常的处理来说，一般选用2～3阶为宜，复杂地区也只取4～5阶；趋势分析法同样也会在分场时出现虚假异常问题，必要时可采用多次迭代的办法予以消除。

3.如何对数据进行分析 大数据分析方法整理

　　【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，今天小编就来和大家说说如何对数据进行分析?为此小编对大数据分析方法进行的归纳整理，一起来看看吧!
　　画像分群
　　画像分群是聚合契合某种特定行为的用户，进行特定的优化和剖析。
　　比方在考虑注册转化率的时候，需求差异移动端和Web端，以及美国用户和我国用户等不同场景。这样可以在途径战略和运营战略上，有针对性地进行优化。
　　趋势维度
　　树立趋势图表可以活络了解商场，用户或产品特征的根柢体现，便于进行活络迭代;还可以把方针依据不同维度进行切分，定位优化点，有助于挑选方案的实时性。
　　趋势维度
　　漏斗查询
　　经过漏斗剖析可以从先到后的次序恢复某一用户的途径，剖析每一个转化节点的转化数据。
　　悉数互联网产品、数据分析都离不开漏斗，不论是注册转化漏斗，仍是电商下单的漏斗，需求注重的有两点。首先是注重哪一步丢掉最多，第二是注重丢掉的人都有哪些行为。
　　注重注册流程的每一进程，可以有用定位高损耗节点。
　　漏斗查询
　　行为轨道
　　行为轨道是进行全量用户行为的恢复，只看PV、UV这类数据，无法全面了解用户怎样运用你的产品。了解用户的行为轨道，有助于运营团队注重具体的用户领会，发现具体问题，依据用户运用习气规划产品、投进内容。
　　行为轨道
　　留存剖析
　　留存是了解行为或行为组与回访之间的相关，留存老用户的本钱要远远低于获取新用户，所以剖析中的留存是十分重要的方针之一。
　　除了需求注重全体用户的留存情况之外，商场团队可以注重各个途径获取用户的留存度，或各类内容招引来的注册用户回访率，产品团队注重每一个新功用用户的回访影响等。
　　留存剖析
　　A/B查验
　　A/B查验是比照不同产品规划/算法对效果的影响。
　　产品在上线进程中常常会运用A/B查验来查验产品效果，商场可以经过A/B查验来完毕不同构思的查验。
　　要进行A/B查验有两个必备要素：
　　1)有满意的时刻进行查验
　　2)数据量和数据密度较高
　　由于当产品流量不行大的时候，做A/B查验得到核算经果是很难的。
　　A/B查验
　　优化建模
　　当一个商业方针与多种行为、画像等信息有相关时，咱们一般会运用数据挖掘的办法进行建模，猜测该商业效果的产生。
　　优化建模
　　例如：作为一家SaaS企业，当咱们需求猜测判别客户的付费自愿时，可以经过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据树立付费温度模型。用更科学的办法进行一些组合和权重，得知用户满意哪些行为之后，付费的或许性会更高。
　　以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何对数据进行分析 
大数据分析方法整理”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

4.如何分析数据之间的分布类型

　　分析数据之间的分布类型的方法：
　　首先根据样本点特征判断是离散型还是连续型。
　　离散型分布常用的有二项分布，泊松分布，离散均匀分布，几何分布，超几何分布等等。可以根据直方图判断大概的分布类型，然后估计相应的分布参数，最后用goodness of fit检验。
　　连续型分布常用的有正态分布，t-分布，F-分布，卡方分布，指数分布，Gamma-分布，Beta-分布等等。同样根据直方图判断大概的分布类型，然后估计相应的分布参数。检验部分可用KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）。
　　扩展资料：
　　统计学常用方法：
　　一、描述统计
　　描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
　　集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？
　　离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
　　相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。
　　推论统计：
　　推论统计是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。
　　正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
　　二、假设检验 
　　1、参数检验
　　参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
　　1）U验 ：使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。
　　2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。
　　2、非参数检验
　　非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
　　适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
　　A、虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
　　B、体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
　　主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
　　三、信度分析 
　　介绍：信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
　　四、相关分析
　　研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
　　1、单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量；
　　2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
　　3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
　　五、方差分析 
　　使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
　　六、回归分析
　　1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。
　　2、多元线性回归分析
　　使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。

5.如何从一些波动的数据中分析趋势

　　均线为辅，各种技术指标线为参考；在这个基础上，我们只要经常检查它们各自趋势的方向和这些趋势线是否相互印证就可以了，如果互相配合得好，那我们就不动，如果发现背离的情况，我们就傻一点，把它当作是一段趋势的结束及时了结另外再寻找目标就行了。在这里，需要补充几点：
 
1、考虑到股价运行较长时间后达到某一方深度控盘(极度分散)或高度锁仓(低位惜售)后量能背离的这一种极端情况，可以认为股价仍在趋势中运行，关注并一直到量能发生逆转时做离场或介入打算。有关指标的极度钝化也是同理。
 
2、对于指标线，需要注意有些指标线是超前或滞后的，如果你嫌烦，就把它们删去不看，不然你就了解一下它们的超前滞后的特性，在运用时适当做一下调整就是了，也不算很麻烦。
3、运用该简易趋势判断法，如能日K、周K、月K结合起来通盘观察则更为准确可靠。
4、此法更适合于判断中线趋势和波段操作。
5、在目标横盘或震荡方向不明时，我们就离场或不介入，这是运用本简易趋势判断法操作的要点，切记。
6、这些可以慢慢去领悟，在股市中没有百分之百的成功战术，只有合理的分析。每个方法技巧都有应用的环境，也有失败的可能。新手在把握不准的情况下不防用个牛股宝手机炒股去跟着牛人榜里的牛人去操作，这样稳妥得多，希望可以帮助到您，祝投资愉快！

以上就是关于「如何分析数据趋势」的全部内容，本文讲解到这里啦，希望对大家有所帮助。如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站~

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