excel数据分析有五种方法(我不知道这五种模式，但是我还是想用Excel进行数据分析？)

模型是用于构建数据分析框架的工具。

通常数据中用到的模型都是经过前人推敲总结出来的经典模型，而不是我们想象出来的模型。这些模型有助于分析师全面看待问题，找到正确的分析方向。

在众多模型中，营销管理模型是应用最广泛的，因为利用数据找到正确的商业决策是数据分析和应用的一个大领域。

1.SWOT模型

SWOT模型，又称情境分析法，是由美国旧金山大学的一位管理学教授在20世纪80年代初提出的。它是一种能够客观、准确地分析和研究一个单位实际情况的方法。

在SWOT模型中，分为内部因素和外部因素。内在因素包括，S代表强势，W代表弱势；外部因素包括，O代表机会，T代表威胁。

SWOT模型可以用来分析企业的内部条件，找出企业的优劣势和核心竞争力。

在利用数据分析帮助企业制定战略时，这种模型被频繁使用。

用SWOT模型分析企业数据时，需要通过数据准确定位企业的优势、劣势、机会和威胁，然后结合内外部因素形成战略。

2.害虫模型

PEST模型是指企业宏观环境的分析模型，其中P是政治，E是经济，S是社会，T是技术。该模型适用于分析企业集团的客观背景。

(1)政治环境

政治环境是指企业所在国家的政治生产，包括政府态度、法律法规等。

在分析政治环境时，要注意以下指标:政治环境是否稳定，政策是否对企业友好，政府实施的经济政策是什么，政府与其他组织签订的贸易协定是什么，税收制度是什么，产业政策是什么等等。

(2)经济环境

环境包括国家整个宏观经济状况和地区的微观经济水平。

在分析经济环境时，需要关注的指标有:GDP和增长率、利率水平、财政货币政策、通货膨胀率、人均可支配收入水平、劳动力成本、失业率和就业率、市场需求等等。

(3)社会环境

构成社会环境是指文化背景、人口结构和规模、教育水平、信仰习俗、价值观、消费观等社会因素。

在分析社会环境时，需要关注的指标有:区域人口规模、居民对商品的需求、居民受教育程度、居民年龄分布、区域城市特征、居民财富等等。

(4)技术环境

技术是指企业所拥有的生产技术和相关行业在前期市场所拥有的新技术、新工艺、新材料、新技术的发展趋势。

在分析技术环境时，需要关注的指标包括:新技术的发明与进步、国家支持的项目、技术与成本的关系、技术与销售渠道的关系、技术传播与更新的速度、专利保护等等。

通过PEST模型规划数据分析思路，可以全面分析企业环境。以某奢侈品公司为例，分析环境数据，可以分析的方面如下图所示。

3.5W2H型号

5W2H模式，又称七问分析法，简单、方便、易懂、有启发性。它广泛应用于企业问题分析的数据分析、决策措施的发现、遗漏的弥补等等。该模型包括:

这是什么东西？目的是甚麽？做什么工作？

为什么你想这么做？我们能不做吗？有替代方案吗？

谁谁。谁来做？

什么时候？什么时候做？什么时候最好？

哪里哪里？在哪里做？

怎么-怎么做？如何提高效率？如何实施？什么是信息网络法？

多少-多少？到什么程度？数量怎么样？质量如何？成本产出如何？

根据5W2H模型的指导，我们可以知道在分析数据时应该考虑哪些方面。

下面，以营销策略为目标分析对象，通过数据分析判断其可行性和效果。

这时候就需要从营销策略的具体内容、方法、执行人员、时间、地点/渠道、方法、成本/利润等方面来建立分析框架。

然后对框架进行提炼，形成数据指标，从而对营销策略进行客观的分析和评价。具体分析框架如下图所示。

4.4P营销模式

4P营销理论模型是随着营销组合理论的引入而出现的，营销组合理论起源于20世纪60年代的美国。

该模型常用于分析企业营销形势和商品销售策略。

4P营销模式由四个要素组成，即产品、价格、渠道和促销。

4P营销模型是从管理决策的角度分析商品的营销问题，其数据分析对象是商品的四个可控因素:

产品是指企业向市场提供的各种有形和无形的产品。分析内容包括产品品种、规格、包装、质量、卖点、品牌、售后服务等因素；

价格是指企业在销售产品时制定的价格，包括基价、折扣价、批发价、付款方式等因素；

场所是指企业销售产品所选择的分销渠道和商品流通方式。互联网时代，渠道包括线上和线下渠道。包括具体的渠道覆盖、商品流通环节、中间商、网络设置、运输方式等因素；

促销是指企业用来传播产品信息，从而刺激消费者购物的方式。宣传方式包括线上和线下推广方式。其中有广告投放、人员线下推广、门店推广、媒体推广等因素。

使用4P营销模型，我们现在分析一个企业的商品销售。具体的分析模型如下图所示:

5.逻辑树模型

逻辑树模型也叫问题树、演绎树或分解树模型。

这是一个通用的分析模型，广泛适用于各种情况下的问题分析。它的作用在于层层分解，追根溯源，找出问题的症结。

逻辑树的基本结构是从顶层开始，向下逐渐展开分解。

即把一个已知的大问题作为最高层，然后考虑与问题相关的因素，为每个点加上一个“分支”，以此类推，把每个问题细化到最小，最后形成一棵“逻辑树”。

逻辑树模型可以帮助在数据分析中理清思路，避免重复和混乱的思考。

并且保证数据分析的全面性，不遗漏任何细节。

同时确定每个环节的重要性，做到轻重缓急分明，责任落实。

建立逻辑树分析模型的框架示意图如下图所示，关键是找到问题之间的关系。