同样的程序还可被用来获取外部数据：股指数据、天气、新闻头条或者其他可以被电脑分析的数据。如此一来，预先验证好的合同可以在满足指定条件时自动执行。在区块链上执行的合同被称为“智能合约”。
对比分析法：常用于对纵向的、横向的、较为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。 趋势分析法：常用于在一段时间周期内，通过分析数据运行的变化趋势（上升或下降），为未来的发展方向提供帮助。
数据分析方法主要包括以下几种： 描述性分析：这是最基本的数据分析类型，用于理解数据的性质和结构。它通过计算各种统计指标（如平均值、中位数、众数、频率分布等）来描绘数据集的整体特征，帮助我们了解数据的基本情况。 探索性分析：这种分析方法旨在发现数据中的模式、趋势和异常值。
分组分析法。分组分析法是为了对比，把总体中不同质的对象分开，以便进一步了解内在的数据关系，因此分组法必须和对比法结合运用。结构分析法。结构分析法指分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法及总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。
常用的描述性统计分析方法有数据可视化、数据清洗、数据预处理等。其中数据可视化可以通过制作图表直观地展示数据的分布和特征。预测分析 预测分析是一种基于已有的数据来预测未来趋势或结果的方法。这种方法主要依赖于统计模型和机器学习算法来找出变量间的联系并构建预测模型。
方法： 描述统计分析：描述统计分析是一种方法，用于描述数据的基本特征，例如中心趋势和分散程度。 探索数据分析：探索数据分析是一种方法，用于探索和理解数据，确定模型和假设是否合理。 预测分析：预测分析是一种方法，用于预测未来的发生情况，例如销售量的预测等。
对比分析是一种常用的研究方法，用于比较两个或多个事物或概念之间的差异和相似之处。对比分析通常通过收集相关信息并进行比较来揭示事物之间的异同点。想要进行对比分析，首先要弄清楚两个问题：和谁比，如何比较。假设检验分析方法 假设检验分析方法是一种使用数据来决策的过程。
漏斗分析 漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。 上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。
spss数据分析的五种方法：线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。图表分析。回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。直方图分析。统计分析。
逻辑树，也称问题树、演绎树或分解树，是一种将问题分解为相关子问题的方法。逻辑树能确保问题解决过程的完整性，将工作细分为便于操作的任务，并确定各部分的优先顺序，明确地将责任分配给个人。使用逻辑树时，应遵循要素化、框架化、关联化的原则。
问题一：常见的数据分析方法有哪些 聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特征，可以将数据对象分为不同的部分和类型，进一步分析，进一步挖掘事物的本质。
常用方法：利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
